通义千问 Go 发布：从订票到索赔，AI 个人助理全面接管复杂任务

封面为AI生成的主题示意图，非新闻现场照片。

近日，阿里巴巴通义千问正式推出全新个人代理产品「千问 Go」。该产品定位为 Personal Agent，旨在代表用户完成各类事务性工作。不同于传统的指令式交互，千问 Go 能够主动理解用户模糊需求，通过自主规划、多轮操作及跨应用协调，将复杂任务分解并逐一执行，直至问题闭环。

在飞行出行的场景中，千问 Go 展现了处理非标准问题的能力。有用户反馈，其曾错过某次航班的延误赔偿流程，仅凭记忆提供购票平台与出发地信息后，千问 Go 自动登录账号检索订单历史。面对部分页面未直接显示延误状态的障碍，该产品主动尝试拨打客服电话并转接人工服务，最终定位到目标航班并启动理赔程序。

在理赔协商过程中，千问 Go 并非机械执行既定流程。当平台初期仅提供价值 70 元的代金券时，系统并未止步于此，而是继续与客服进行多轮沟通谈判，成功将补偿形式争取为现金。这一过程体现了模型在处理人机交互时的策略调整能力：在常规路径受阻时，能够尝试替代性方案以达成用户核心诉求。

除航空服务外，千问 Go 在电商消费保护领域同样表现出色。系统可自动核查商品购买时间、价格变动记录及平台价保规则，为用户申请差价退款。实测案例显示，在用户未主动发起操作的情况下，千问 Go 独立完成全流程核对并成功退还 52 元费用，显著降低了用户的决策成本与时间投入。

该产品还覆盖生活服务等多个垂直场景。用户只需提供车型、门店或活动时间偏好等基础信息，即可委托其完成汽车保养预约、羽毛球场地预订等任务。在购物比价环节，系统能够跨平台检索同款商品价格，综合计算优惠券、以旧换新补贴及安装费用，仅当最终总价符合用户预期时才发出购买建议。

技术层面，千问 Go 的底层能力依托于通义实验室于今年 9 月云栖大会发布的 Qwen 3.8 Agentic 架构。该产品并非从零构建，而是基于千问 APP 现有生态迭代升级，内置了长期积累的用户对话理解模型与偏好数据。同时，系统深度整合了淘宝、飞猪、高德等阿里系应用接口，对内部业务流程有着更精准的映射认知，从而在复杂交互环境中实现高效决策。

当前，全球科技巨头正密集布局个人代理赛道。Meta 于 9 月发布支持打电话与 APP 操作的 Muse，OpenAI 在 DevDay 上推出 GPT-6 Astra 及其事务型产品 Dots，硅谷初创公司 Instinct 亦完成高额融资进入内测阶段。在国内市场，多家 AI 厂商相继启动类似产品的内测工作，Personal Agent 已成为行业共识的核心发展方向。”,