当 Agent 进入产业链，阿里云如何“全栈就绪”？

作者金旺当 AI 从“回答问题”走向“完成任务”企业真正关心的问题也在发生改变。过去大家谈到大模型时常常围绕参数、榜单、推理能力、价格展开但当智能体Agent浪潮来袭后在第四届中国国际供应链促进博览会链博会 2026现场大家更多在讨论的是Agent 能不能进入研发、生产、采购、销售和服务环节Agent 能不能在复杂任务里稳定执行Agent 能不能与企业已有系统协同Agent 能不能在全球化场景下兼顾成本、弹性、安全和合规尤其是全球化场景下的成本、弹性、合规问题在链博会 2026 现场尤其被放大如今的供应链早已不是单一市场、单一区域里的局部协作越来越多中国企业正在走向海外跨国公司也需要在多个市场之间保持统一的数字化能力、AI 能力和供应链响应能力。对这些企业而言Agent 能不能落地不只是模型能不能调用而是能不能在不同区域、不同语言、不同业务系统和不同合规要求下稳定运行。面对 Agent 规模化落地遇到的这些问题阿里云智能集团副总裁刘湘雯在链博会 2026 现场指出现在的 AI 越来越像我们的同事在研产供销服各个环节和我们一起并肩完成工作。如果把这个判断放进链博会 2026 现场会看到一个更清晰的方向Agent 正在从既定流程里的“自动化”走向可以主动规划、执行、协同的“自主化”产业协同也正在从一环套一环的“链式响应”走向多节点实时联动的“网络协同”。实际上在 Agentic AI 时代真正稀缺的不再只是模型能力而是一整套能让 Agent 稳定运行、持续协作、进入产业现场的基础设施。在链博会 2026 现场阿里云就对外展示了这样一套基础设施。01 Agent 正在成为“硅基员工”过去几年AI 最容易被感知的能力是“会说”。大模型可以回答问题、生成文案、总结材料、写代码片段像一个能力强悍的助手但在企业场景中真正的生产力不是停留在回答问题层面而是能不能交付结果。阿里云智能集团副总裁刘湘雯在现场提到过去各行各业引入 AI更多是把它当作一个工具现在AI 越来越像我们的同事和我们一起并肩完成工作未来研产供销服各个环节里既会有“碳基员工”也会有“硅基员工”共同推动任务交付。这句话背后其实是企业使用 AI 方式的变化。如果 AI 只是工具它依赖人不断发出指令而在 AI 进化为 Agent 之后它就要进入具体业务上下文理解目标、拆解任务、调用工具并在过程中持续学习和修正。企业真正要衡量的也不再只是模型是否聪明而是它能否带来可评估的业务价值。在链博会 2026 现场海信与阿里云 Qoder 智能编程平台的合作正是这种变化的一个缩影。作为全球知名智能家电企业海信在软件研发中面对的挑战很典型复杂任务仍依赖人工主导老项目理解成本高新人上手慢研发规范难以在编码时真正执行核心经验也可能随着人员流动而流失。面对这些挑战海信引入了阿里云 Qoder 智能编程平台这一平台的价值不只是提供“辅助编程”而是通过 Quest 模式让 AI 承担更完整的任务流程。在海信超 1000 人参与的实际试用中2 小时即可生成可运行的 demo1 周就能完成原本需要数周的开发工作更重要的是Qoder 通过 Repo Wiki、Rules、Skills 等能力把代码仓库知识、研发规范、成熟开发方式在海信研发团队内部沉淀为可复用的数字资产。不难发现Agent 在进入企业之后改变的不只是单个员工的工作效率它开始改变组织协作方式把过去分散在个人经验、文档和代码里的隐性知识变成可以被调用、被复用、被持续积累的能力。对于正在全球化经营的中国制造企业而言这种能力还有另一层价值研发知识、业务规则和工程经验一旦被沉淀为可复用的数字资产就不再只依赖某个团队、某个区域或某批资深员工无论是在国内研发中心还是在海外市场面对本地化产品迭代Agent 都可以在统一的知识体系下参与协作。这对于中企出海尤其重要出海不是简单把产品卖到海外而是要把研发、交付、服务和运营能力带到海外Agent 如果能把组织经验转化为可调用能力就能帮助企业在跨区域扩张中减少重复建设提升本地响应速度。这也是“硅基员工”真正的含义——不是简单替代人而是在组织内部形成新的生产力节点。02 产业链运行方式再被重塑在中国强大的制造业体系中自动化并不是什么新鲜事儿。在过去十年里国内各类产业已经完成了大量自动化改造生产线可以按规划运行系统可以按流程审批软件可以按预设条件触发任务但这种自动化的前提是人先定义好范式、规则和路径。Agent 带来的变化在于它不只是执行既定流程而是可以围绕目标主动规划和实施。刘湘雯在链博会 2026 现场谈到Agent 让产业链从“自动化”走向“自主化”。过去我们讲的自动化是按预设流程执行而 AI Agent 能够理解目标、自主规划、调用工具、处理异常。自动化相对被动总是需要人给定一个范式然后系统一步一步去做而自主化更主动Agent 可以自己做规划、去实施在实施过程中如果没有工具它会自己去找工具找不到甚至可以自己造工具把事情做完。这样的自主化在阿里云自身业务体系中就正在发生。最新发布的 Qwen3.7-Max 模型可以在从未接触过的硬件上仅凭一份任务说明自主工作 35 个小时完成超过 400 次内核评估和 1000 多次工具调用最终实现 10 倍的推理加速。如果这种能力进入产业链影响则会进一步加深Agent 可以在研发环节参与到代码生成、测试、性能调优在生产环节可以参与到排产、监控和异常处理在终端环节可以理解用户意图并完成复杂操作甚至在服务环节也可以连接知识、工具和业务系统持续处理问题。TCL 与千问大模型的合作则提供了另一个更贴近全球消费市场的视角。作为全球化布局的智能终端企业TCL 面对的不只是单一市场里的产品交互升级而是不同国家、不同语言、不同用户习惯下的智能体验一致性问题基于 Qwen3.7 和 Qwen3.5-Omni 的全模态能力与 Agent 能力TCL 正在推动智能终端从单模态感知走向多模态 Agent从闲聊走向复杂任务执行。这里的变化不只是电视或终端“更会听懂人说话”而是设备可以理解更多模态的信息并在具体应用场景中执行更复杂的任务。对于全球化终端企业来说这意味着 AI 能力不只是单个产品功能而可能成为跨市场、跨设备、跨场景的一致性交互底座。也就是说自主化不会只发生在后台研发系统里也会进入消费电子、智能终端和用户交互入口。未来的智能终端不只是被动响应指令而可能成为产业链末端直接面向全球用户的 Agent 节点。当这样的节点越来越多产业链的运行方式就会被重新组织。03 从链式响应到网络协同供应链需要新底座在链博会 2026 上谈论及 AI绕不开的是供应链韧性。供应链最怕的不是某个环节慢一点而是信息滞后、需求波动、预测失准、资源错配在链条中被层层放大。过去很多企业的供应链协作是一环套一环销售把需求传递给规划规划传递给采购采购影响生产生产再影响交付企业在每个环节都在努力优化但整体仍然可能因为信息不对称而产生摩擦。刘湘雯在链博会 2026 现场提到供应链中常常会出现互相抱怨供应链抱怨产研测不准抱怨行销需求忽高忽低。她进一步指出以前供应链是线性的一个环节延迟全链受影响。而当每个节点都有 Agent 参与就形成了动态的网络协同——采购 Agent 实时感知供应风险、生产 Agent 动态调整排程、物流 Agent 自动优化路径。这种从“链”到“网”的转变是由智能体带来的供应链韧性的提升。这其实点出了 Agentic 时代供应链韧性的一个新方向。韧性不只是出了问题后更快响应而是多个节点能够同时感知、判断和协同采购预测不再只是一个部门的判断生产调度不再只是另一个部门的执行销售变化也不再是滞后传导的结果多个 Agent 如果能在统一底座上协同供应链就可能从线性传递变成更动态的网络调整。但要打造这样的供应链能力并不容易。尤其是对于出海企业和跨国公司而言供应链复杂度还会进一步提高它们面对的不只是国内产供销协同还包括海外市场需求波动、跨区域库存调配、多语言服务、本地合规和全球交付节奏。一个市场的需求变化可能影响另一个区域的生产计划一个区域的交付延迟也可能反过来影响全球运营效率。因此Agentic 时代的供应链底座必须同时具备全球化部署、弹性资源调度、多模型调用、安全治理和跨系统协同能力否则Agent 即使能在单点场景中发挥作用也很难真正进入全球供应链网络。当 Agent 规模化运行企业面临的瓶颈不只是模型本身而是训练、推理、调度、存储、网络、工具调用和安全控制的系统协同一个 Agent 执行任务时可能在短时间内连续发起多次模型调用多个 Agent 并行工作时对云资源弹性、推理效率和稳定性的要求会更高。MiniMax 与阿里云 Agentic Cloud 的合作恰好说明了这一点。作为国内大模型明星团队MiniMax 面对的是 Agent 成为主要负载后训练、推理和 Agent 基础设施的全新挑战。阿里云为 MiniMax 提供了覆盖预训练、后训练、推理和 Agent 基础设施的系统化支撑在推理侧通过 KV Cache 多级持久化存储复用、Token 级推理服务、MoE 模型部署优化、智能路由负载均衡等能力帮助其提升推理效率和资源利用率在训练侧灵骏智算服务、PAI 平台等能力支撑更大规模训练和更高效的故障恢复。这些技术细节可以简化理解为一句话Agent 要大规模落地必须依赖一套能同时处理训练、推理、调度和云资源协同的底座。这和供应链的逻辑极为相似要让供应链从链式响应走向网络协同不能只优化某一个节点而要让整个系统具备更强的协同能力。在今年5月的阿里云峰会上阿里云就明确提出我们正在全面迈入 Agentic Cloud。04 全栈就绪阿里云全面迈入 Agentic Cloud什么是 Agentic 时代的云阿里云给出的答案是Agentic Cloud 不再只是被人类调用的资源池而是 Agent 自主决策、自主执行的运行环境。实际上在 Agentic 时代企业要把 Agent 真正引入到业务中只买一个模型已经远远不够也不能只接一个 API而是需要一套可生产、可治理、可规模化的系统这套系统至少包括四层第一层算力和芯片底座。Agent 带来的是高频调用、海量并发推理和复杂训练需求无论是 AI 芯片、超节点服务器还是算力、网络、存储的系统级协同都是为了让 Agent 在高负载环境下稳定运行。第二层Agentic Cloud。传统云产品的交互逻辑主要面向人Agentic Cloud 面向的是 Agent为此阿里云对云产品进行 Skill 化、MCP 化和 CLI 化改造让云产品成为 Agent 可以“像调函数一样调用”的标准化能力模块。第三层模型与推理平台。Qwen3.7-Max 面向 Agent 任务设计强调编程、推理、多 Agent 协作和长程任务能力百炼则提供弹性推理、上下文缓存、多模型开放接入和安全治理。刘湘雯在链博会 2026 现场也指出阿里云自己在做大模型同时百炼平台并不只搭载千问大模型也接入了智谱、Kimi 等优秀模型让客户可以有更多的模型选择。第四层工具和入口。阿里云今年在全面打造的千问云、Qwen Cloud、Qoder、MuleRun 等产品让开发者、企业和 Agent 更容易使用模型、构建应用、执行任务它们不是孤立的工具而是把模型能力、云能力和 Agent 工作流连接起来的入口。这套全栈能力对于中企出海和跨国公司客户有一个共同价值它把 AI 落地从“单点应用”变成“全球化生产系统”。对中企出海来说企业需要的不只是海外可用的模型接口而是能支撑海外业务持续运营的云基础设施、模型服务、开发工具和安全体系。阿里云通过千问云、Qwen Cloud、百炼、Qoder、MuleRun 等产品把模型调用、Agent 开发、推理服务和工具执行连接起来帮助企业把国内积累的 AI 能力延展到海外市场。对跨国公司客户来说价值则在于统一性和可治理性它们往往需要在多个区域部署 AI 能力同时兼顾成本、性能、数据安全和合规要求。如果每个市场都重新搭建一套技术体系成本和管理复杂度都会被放大。全栈能力的意义就是让企业可以在统一底座上根据不同业务场景选择合适模型、调用合适工具并在安全可控的前提下运行 Agent。小佩宠物与阿里云百炼的合作正是阿里云全栈能力服务中企出海的一个真实写照。作为一家面向全球用户提供 AI 宠物健康服务的企业小佩目前已服务全球超 500 万用户。他们面对的不是一个简单的 AI 问答场景而是全球多语言、多区域用户带来的复杂业务环境既要保障模型效果又要应对不同市场的流量波动既要控制推理成本也要满足用户隐私和合规要求。阿里云百炼为小佩提供了一站式 MaaS 服务、丰富模型选择、弹性推理方案和安全可信体系支撑其构建 AI 宠物健康业务。对小佩团队而言阿里云的价值不只是提供模型而是提供一套能让 AI 服务在海外真实用户、真实流量和真实合规要求下稳定运行的基础设施。这也是中企出海过程中最现实的需求——AI 能力不能只在实验环境里跑通而要能跟随业务一起走向海外在不同市场中保持可用、可控、可扩展。从 MiniMax、海信、TCL 到小佩可以看到阿里云试图覆盖的不是单一行业也不是单一市场大模型企业需要训练和推理基础设施制造业企业需要研发组织提效消费硬件企业需要终端智能化全球化业务需要弹性推理、安全治理和跨区域服务能力。这也是阿里云在链博会 2026 上展现出的“为 Agentic 时代全栈就绪”的实力。链博会 2026 更多在讨论的是供应链如何变得更高效、更智能、更有韧性而今天的供应链正在变得更加全球化对于中企出海和跨国公司客户来说Agentic 能力的落地不只是模型能力的升级更是全球化基础设施、工具体系和治理能力的打造。当 Agent 从自动化走向自主化当产业协同从链式响应走向网络协同企业需要的不是孤立的 AI而是一套能承载智能行动的基础设施阿里云把算力、云、模型、推理平台、开发工具、安全治理和产业案例组织成一套生产系统真正要回答的是 Agent 能不能在产业现场稳定工作能不能跟随企业走向全球市场。阿里云在链博会 2026 上展现出的“为 Agentic 时代全栈就绪”不只是为 AI 应用准备底座也是为中国企业出海、跨国公司智能化转型以及全球供应链的下一轮协同准备底座。