Agent功能发布情况2026年1月14日上午10点阿里通过千牛APP线上

该版本核心特点并非基座模型能力有大幅更新，而是将淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德及淘宝等阿里核心生态业务接入千问大模型，当日起开放Agent调用公测，用户可在千牛APP内尝试点外卖、本地生活、行程推荐、支付等功能。 ·任务助理功能现状：新版千牛A ·Agent功能发布情况：2026年1月14日上午10点，阿里通过千牛APP线上发布会推出新版千牛APP，发布会主题为“见证AI是如何开启办事时代的”。 该版本核心特点并非基座模型能力有大幅更新，而是将淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德及淘宝等阿里核心生态业务接入千问大模型，当日起开放Agent调用公测，用户可在千牛APP内尝试点外卖、本地生活、行程推荐、支付等功能。 ·任务助理功能现状：新版千牛APP同步更新任务助理能力，与侧重单个Agent任务完成的功能不同，任务助理可实现多Agent自主完成更复杂的任务，但该功能目前处于定向邀测阶段，暂未全面开放，用户仅能体验展示的案例效果。 ·点外卖功能演示：点外卖功能需先进入个人页面开启应用授权管理，开放淘宝数据、淘宝闪购的飞猪、支付宝及支付宝AI付权限给千问，权限开放后，对应场景下会自动调用收货地址、购物偏好、位置等个人数据。 提交点柠檬茶外卖的需求后，系统自动调用淘宝闪购服务，以默认地址为配送地，通过卡片形式展示推荐产品，可在APP内选择产品规格，使用支付宝付款时直接调起面容支付完成下单，点击订单详情将跳转至淘宝闪购页面。 公测版点外卖有红包优惠倾斜，曾发放15元单个红包，因当天已使用该红包，演示时未显示优惠。 发布会中演示的任务助理点100杯霸王茶姬可照顾不同需求，但无任务助理内测码时，仅能调用单个点外卖Agent，仅能推荐同一款饮品100份，因任务助理需调用多个Agent拆分任务、模拟人类思考才能实现更完善的效果，单个Agent不具备复杂思考能力。 ·路径规划功能演示：路径规划功能调用高德APP数据支持，提交从陆家嘴滨江中心到人民广场的地铁出行及沿途咖啡店购买需求后，响应速度较同类产品更快。 输出内容包含具体地铁出行方案，以及高德扫街榜的咖啡店推荐，覆盖出发点附近、换乘点附近及周边延伸店铺。 点击咖啡店推荐卡片，APP内会显示高德地图预览画面，若要购买到店产品，需跳转至高德APP完成操作。 目前该功能主要由高德提供数据支持、店铺简介及商品概览服务。 ·出行相关功能演示：出行相关功能依托飞猪数据实现：a.高铁票预订：提交2026年1月16日上海到南京的订票需求后，系统以卡片形式展示多时段（早班、中午、下午）及不同预算的高铁方案，APP内可查看车次及档位信息，点击订票将跳转至淘宝飞猪页面完成订单填写与支付；b.三亚七日游行程规划：提交带父母从上海出发下周末去三亚的七日游需求（无任务助理功能，已拆分需求），系统调用飞猪信息，先推荐贴合长辈舒适需求的机票方案，包含舒适型、高性价比型等不同选项，点击订票跳转至淘宝飞猪页面，数据时效性较强；同时提供7天行程规划，内容与需邀请码才能体验的飞猪问一问基本一致，目前已集成到千问中。 因系统未主动推荐酒店，进一步提出需求后，系统结合舒适漫游需求提供3个酒店选择，提高预算后也有对应推荐选项，点击预定将跳转至飞猪对应页面。 ·咨询调研类案例：咨询调研类案例由多Agent协作完成全流程任务，不同Agent分别负责数据搜集、清洗及报告撰写等环节，最终实现任务交付。 案例支持多格式文件输出，包含Word报告、Excel数据底稿以及HTML文件，其中Excel底稿附带报告撰写所用数据，参考文件列于其后，且所有引用来源均可点击查看对应网页，实现信息可追溯。 ·Office办公类案例：Office办公类案例涵盖三类典型任务的多Agent协作处理：a.图片文字识别整理：可自动识别图片文字，将其分门别类整理成不同字段的表格，无需手动或编程处理，高效解决繁琐基础办公任务；b.桑基图生成：基于给定数据源生成转化路径流量分析桑基图，由负责做图分析的数据Agent协作完成，耗时仅1.3分钟；c.PPT制作：针对“人工智能对未来工作影响”主题，按照涵盖自动化、岗位流失、新职位创造及技能再培训等要求，生成可编辑PPT文件，执行过程调用14次API，总耗时17.4分钟，多Agent协作支撑复杂办公任务自动化交付。 ·网页搭建类案例：网页搭建类案例依托多Agent协作实现，核心调用前端代码生成、生图以及UI设计相关能力，最终输出的网页配图与主题契合，整体风格统一，展现了多Agent在个性化网页应用搭建中的协作能力，暂未披露具体量化数据。 ·生活办事类案例：生活办事类案例对比单Agent功能，凸显多Agent处理复杂任务的显著优势：a.多需求外卖点单：针对“点27杯霸王茶姬，果茶、奶茶各来一些”的需求，多Agent经多维度决策，实现奶茶、果茶、热饮、冷饮的多品类组合，而单Agent处理类似需求仅能输出单一品类结果；b.跨店批量购买：针对不同门店的食品饮料购买需求，多Agent拆分任务协作，最终提供送达时效优先、成本性价比优先、品质优先三类方案供选择，满足多样化决策需求。 ·更新核心与未来方向：当前可实现高德、飞猪、支付宝等应用全数据及功能权限的打通，将相关能力接入千问APP中。 目前处于公测阶段，仅开放单Agent的调用功能；未来将进一步开放多Agent能力，打造支持办公、编程、生活办事的复杂任务助理功能，充分依托阿里自身的基座模型能力以及内部丰富的生态资源，突破当前单Agent的功能局限，实现AI更高效落地办事的效果，切实助力各类事务高效完成。