IT之家 – 25 octobre. Selon des informations du 22 octobre sur la conférence chinoise sur l'informatique de 2026, Jiang Guanjun, responsable des algorithmes AI du département Qianwen d’Alibaba, a partagé le processus technique mis en œuvre par Qianwen pour créer des entités intelligentes personnelles. Selon lui, à l’étape d’une véritable entité intelligente personnelle, il devrait y avoir la création de valeur additionnelle et des services actifs personnalisés. Le modèle, la mémoire et l’écosystème constituent les trois éléments essentiels permettant de construire cette capacité centrale.
Jiang Guanjun divise le développement des applications AI en trois phases : dialogue, agent et assistant. Actuellement, les applications AI s’apprêtent à accéder à la phase d’assistant. Sur la base de la livraison de tâches spécifiques, elles commencent à combiner l’expérience professionnelle et le contexte personnel pour planifier et exécuter de manière autonome en fonction des objectifs utilisateurs, et à identifier également les besoins que les utilisateurs n’ont pas remarqués ou négligés.
Il a indiqué que la limite théorique pour que les agents IA personnels résolvent les problèmes de la vie quotidienne, de l’apprentissage et de la vie personnelle soit proche de 100 %, et que la clé pour mettre en œuvre ce potentiel réside dans une meilleure adaptation des capacités du système aux méthodes de résolution de problèmes. Grâce à une collaboration efficace entre les modèles, la mémoire et les capacités écologiques, on peut trouver la solution optimale pour différents problèmes.
Au niveau du modèle, Qianwen accorde une plus grande importance à la stabilité de l'exécution des tâches. Pour cela, Qianwen a établi un schéma de vision des besoins utilisateurs couvrant plus de 30 industries clés, a identifié plus de 8000 exigences de capacités de modèle atomique, et a impliqué des experts du secteur dans l’évaluation et l’optimisation du modèle, afin de renforcer constamment la capacité du modèle à comprendre les besoins réels des utilisateurs et à accomplir des tâches complexes.
Sur le plan de la mémoire, Jiang Guanjun a indiqué que les agents intelligents personnels de l’IA doivent comprendre durablement les utilisateurs, identifier les liens entre les informations historiques et les besoins actuels, afin d’éviter le bruit et les coûts de raisonnement causés par une simple accumulation de conversations. Par exemple, l’IA peut combiner les informations relatives aux pensions mentionnées dans les conversations historiques des personnes âgées, pour proposer des conseils plus adaptés à la situation familiale concernant l’emploi de leurs enfants.
Au niveau écologique, Jiang Guanjun estime que, avec le développement continu des capacités des modèles et de la technologie Harness, la capacité de connexion et de collaboration écologique deviendra un facteur clé dans le développement des entités intelligentes personnelles AI. Qianwen construit un système de service ouvert centré sur les modèles, intégrant les connaissances spécialisées, les outils, les compétences sectorielles et les agents tierces, reliant les services tels que e-commerce et services locaux, ainsi que les compétences professionnelles dans des domaines comme la santé et l'éducation, afin d'améliorer l'efficacité de la mise en œuvre des tâches complexes dans la réalité.
Jiang Quanjun a indiqué que la synergie des trois éléments susmentionnés mène finalement à un service actif, c’est‑à‑dire « la mémoire fournit le contexte personnel, le modèle combine les connaissances professionnelles pour identifier les besoins potentiels, planifier des actions et l’écosystème soutient la mise en œuvre ». Il permet aux utilisateurs de ne pas avoir à programmer, et d’accéder facilement à des applications utilisées dans la vie quotidienne, le travail et l’étude, en exprimant simplement leurs besoins.