炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!
(来源:观察者网)
“虽然OpenAI的Deep Research能力很强,但其适合做广泛的搜索和很长的报告。对于出口商品HS Code这样一个具体要求精确答案的任务,正确率却只有5%。我们在垂直数据库上,做了工具的减法,以及上下文工程。这个垂直Deep Research范式的HS Code判定工具,准确率可以做到80%。”
在2025世界人工智能大会期间跟媒体交流的时候,阿里国际副总裁、阿里国际AI Business负责人张凯夫如是说。
近半年来,包括Deep Research和Manus在内的各类智能体产品纷纷涌现,AI Agent俨然已经成为人工智能赛道的“必争之地”。近期以来,面向跨境贸易、跨境电商等实际场景,阿里国际数字商业集团推出了多款智能体应用产品,如智能退款agent、海关编码HScode agent以及在线招商agent等,在行业里获得关注。
7月26日,2025世界人工智能大会卓越人工智能引领者SAIL奖公布,阿里国际跨境电商AI解决方案Marco斩获本届SAIL之星,成为该领域的首个获得者。在同观察者网等媒体交流时,张凯夫多次谈到了AI Agent的发展。张凯夫认为,在很多实际功能上,垂直Agent的机会可能比垂直模型的机会还要大。
为了服务更多出海贸易商家,阿里国际AI Business开始做中国商家自己的“Deep Research”和垂直AI Agent。
“海关编码HScode agent,商家自己去匹配的准确率比较低,我们自己的Agent的正确率能到80%。”谈到研发经验,张凯夫表示,“先做减法,把数据限制好。只让Agent去关注相关部门的数据,而不是去互联网上乱搜;在Agent的思考进程里(thinking process),我们也使用了较为领先的模型和优质的案例。”
“人跟AI交流,给它定好约束条件,告诉它不要干什么特别重要。”
人类跟AI交流,告诉它不要做什么特别重要
“通用”和“垂直”的路线之争,一直是人工智能领域的母命题。
2023年,国内业界、学界围绕“做基础大模型,还是做垂直/行业大模型”进行了不少讨论。有的从业者认为,要抓紧基础大模型的研究,在底座模型上奋力追赶,尤其是要摆脱对国外开源模型的依赖;也有从业者认为,中国市场巨大、数据丰富,应用场景多元,可以用应用发展来带动模型进步,走一条“农村包围城市”的路线。
从DeepSeek搅动全球风云,到各行各业的专业大模型集体涌现,事实上,中国在这两条路上走得其实都不错。
近年来,人工智能领域的竞争开始从类GPT式的问答对话,向具体场景的智能体Agent迁移。从OpenAI的Deep Research,到轰动一时的Manus,能够调用多种能力,解决具体问题的智能体,成为行业竞相追逐的焦点。这也让“通用”和“垂直”的路线差异,再一次显现。
此时此刻,恰如彼时彼刻。
谈到行业观察,阿里国际副总裁、阿里国际AI Business负责人张凯夫对观察者网等媒体表示,AI应用领域已经随着行业从AIGC(生成式人工智能)走向了Agent(智能体):以前的应用很多是AIGC,比如生成图、搞翻译、弄创意;今年更多是智能体,比如硅谷很火的BD agent,去找中小企业的联系方式;合规Agent,从厚厚的法律材料中寻找合规相关内容;比如营销Agent,根据客户需要去各种社交媒体发帖等等——这些过程都是自动的。
正如上文中所举的“海关编码案例”一样,在张凯夫看来,在Agent时代,很多专业领域的垂直Agent更有机会给人们带来的巨大收益;相反,通用型的AI Agent,表现反而没有那么好——OpenAI Deep Research不能搞定的专业工作,一个更加接近行业的垂直Agent可能就能处理得很好。
“最近硅谷很火的概念是context engineering(语境工程,或上下文工程),我们用一个模型,语境(context)非常重要。现在我们做智能体也是一样,语境的约束特别重要,有时候你喂给它(Agent)的东西越多越不好,你一定要非常有针对性地喂给它一些内容。”
张凯夫进一步表示,现在人类和AI交流,给它定好约束条件,告诉它不要干什么特别重要——包括AI coding(用AI写代码)。“想让AI干嘛,大家都可以表达,但真正地核心在于让AI明确,解决这个问题的时候不是要新建代码文件,而是找到对应的具体代码去修改。如果没有这个约束条件,代码库就会越来越大,到后面一塌糊涂。”
“我们做一个Agent也是一样的,语境缩减和精准选择是非常重要的一件事情。”
阿里国际AI Business算法负责人骆卫华补充道,Deep Research等通用性Agent,在解决很多通用性问答时是没问题的。甚至通过底座模型能力,可以通过prompt(关键提示词)调优来获得更好的结果。但是真正落地到非常专业、垂直的领域,通用型Agent是不够用的,比如在海关编码HScode上,它就是只有个位数的正确率。
“但是,如果我们通过引入更多的知识库——既包括我们收集的规则,也包括一些判例,甚至包括一些已有的case(案例)——有一些历史的、标注过的,正确的或者错误的case,用这些具体的专业知识去强化Agent。后面我们发现,他们对agent效果的提升是非常大的,是几十个点的提升。”
张凯夫认为,整体来看,垂直Agent的发展,对当前的国内外AI Agent生态是一个非常好的事情。在一些不需要那么精确的问题上,ChatBot或者Deep Research提供的能力,其实也够了;但在具体的问题上,在细分的领域上,实际上还有千千万的问题可以通过垂直Agent解决——这也是垂直Agent的机会。
日均10亿次调用,中国跨境电商成为第一个实现规模级AI应用的行业
相比于通用模型谈概念、讲参数,更贴近中国普通人经营实际的是,海关编码HScodeAgent等国产垂直Agent,正在增强中国中小企业的竞争力。数据显示,仅阿里国际旗下的AI Business团队,其提供的AI能力,可以帮中小企业解决60多个电商场景中遇到的问题,并在不同环节,带来1%-30%不等的显著提升。
正如我们之前访谈中所观察到的一样:越是中小企业,越能从AI的应用中获益。
公开资料显示,阿里国际的所有电商平台均已应用AI,已服务了超50万卖家,形成了以服务中小企业出海为核心,覆盖全球多元市场、多种电商模式的规模级AI应用。截至本月(2025年7月),阿里国际AI服务的调用量每两个月就会翻一番,平均日调用量已突破10亿次。这使得跨境电商成为第一个实现规模级AI应用的行业。
内部报告显示,过去一年,国内商家使用频次最高的AI功能分别是:图文翻译、图像识别并完善商品信息、营销文案生成。其中,翻译在去年底实现了全面从小模型向大模型的转换。在欧洲TOP语种中,因为翻译效果的提升,消费者满意度提升了30%;在SEO场景下,AI提供的SEO占到了整体SEO的近4成,未来有望达到一半甚至更高。
Agent时代,国产自研的AI产品,进一步完善了普通中国商家应对风险和变化的能力。
以海关编码HS code(Harmonized System Code)为例。HS Code是国际通用的商品分类编码体系,由世界海关组织(WCO)制定并维护。它通过统一的分类规则,将全球贸易商品分为5000多种品目,每个商品类别由6位数字编码表示,是国际贸易、海关清关、关税征收和贸易统计的基础工具。
HS Code在国际贸易中极其重要,关系到商家的合规和效率。但并非每个企业都能拥有自己的HS Code顾问。
AI Agent无疑为这个问题提供了更多解。例如阿里国际旗下的海关编码HS code agent,可以利用Reasoning模型(推理模型)的Planning(任务拆解&步骤规划)、Tool Use(工具调用)、Reflection(自我迭代)能力,通过多轮调用工具不断自主探索,从工作环境中获取更为精确的信息,并不断更新步骤,以得到导向正确答案的路径。
数据显示,在HS code agent的帮助下,跨境商家们对10位HS code填写准确率提升了23%。
不过,谈到AI Agent的“未来”,张凯夫表示,做“最通用的”和“最垂直的”,其实都是可以的——最重要的是研发者和使用者明确人类使用AI的场景。“做非常通用的智能体,类似OpenAI ChatBot,没有任何问题;或者做特别垂直的,把自己专业领域的知识弄得非常明白——比较让人害怕的是夹在中间,因为夹在中间没有壁垒。”
和大模型时代,很多从业者坚信“全球竞逐基础大模型的,最终只有个位数玩家”的研判类似;在对话的最后,张凯夫也关注理性竞争和投入的问题。“现在的行业格局,能做出特别通用的AI Agent的,全世界只有少数几家企业。庞大的机会依然在垂直领域。”
Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.