クレイシー 凹非寺より
量子位 | 公式アカウント QbitAI
今日、千問が大それたことをやってのけた。
ここしばらく、MetaはMuseを発表し、OpenAIはDotsを披露した……世界の最上位AI企業が、こぞって同じカードをテーブルに叩きつけている。
そのカードの名はPersonal Agent、つまりあなたに代わって用事をこなすAIのことだ。
そして今日、千問は自らの解答用紙をいきなり公開した：「千問Go！」
それは何ができるのか？
幸運にも段階的に提供された一部のユーザーが、自身の体験をシェアしている。
全体を見た感じ、こう言おう——通常の航空券やホテルの予約など、このAgentにとっては入門レベルの操作にすぎない。
自分でも見つけられないような入口を見つけ出し、そもそも存在を知らなかったマニアックな機能も操作できる。
さらには必要とあらば、キーボードを手に取り、生身のカスタマーサポートと一回合わせ何度も粘り強く交渉することさえある。
つまりログインのような代行できない操作を除けば、ユーザーはほぼ何もする必要がない。
一言投げ込めばあとはお任せ、後ほどメッセージが届いて用事は完了というわけだ。
フライト遅延の補償、千問があなたに代わって交渉
最初の事例は、飛行機での移動に関するものだ。
ただし普通のチケット予約やチェックインではない、今のAgentにとってはあまりに初歩的すぎる。
飛行機に乗るとき、さまざまなバグによる遅延に遭遇することは決して珍しくない。
フライトの遅延自体はよくあることだが、事後の補償申請にはなかなか手間がかかるものだ。
このユーザーが示した事例はさらに特殊だった：
彼女は反射神経が極めて鈍く、飛行からずいぶん長い時間が経ってから、以前乗った便が遅延していたことを思い出した。
どの便が遅延したのかさえ忘れてしまっていた。
正直なところ、こういう状況に遭ったら多くの人は諦めるだろうが、千問Goはこの「うっかり屋」さんの依頼を丸ごと引き受け、保険請求の代行に乗り出した。
問題は、遅延したのが具体的にどの便かを突き止めなければならないことだ。ユーザーが千問Goに提供したのは、当時のチケット購入プラットフォームと出発地だけだった。
そこで千問Goはユーザーにアカウントと認証コードを求め、当時の購入プラットフォームにログインし、手がかりを探し始めた。
注文履歴を調べて対象をいくつかの便に絞り込んだものの、注文ページには遅延状態が直接表示されておらず、どの便が遅延したのかは最終的に特定できなかった。
そこで千問Goは、内向的な人が直面したら絶対に挫折しそうな選択肢を取った——カスタマーサポートに電話することだ。
本当に敬业心がすごい。
惜しくも電話はつながらなかったが。
本当に、もしこんなアシスタントがいてここまでやってくれるなら、結果が出なくても責める気にはなれないだろう。
しかし千問Goは依然としてめげずに、電話がつながらないならアプリ内の人工カスタマーサポートを頼ることにした。
さんざん努力を重ねた末、ようやくプラットフォームの人間のカスタマーサポートの助けを借りて、遅延した便を「見つけ出す」ことができました。
しかも千問Goは、ユーザーの要求はあくまで補償請求の完了であり、フライト番号の発見だけでは完成任务からほど遠いとまだ覚えていて、報告を終えるや否や休みなく後続のプロセスに入りました。
簡単に言えば、これもやはり生身のカスタマーサポートとの交渉です。
一悶着あった末の結果は、千問Goが見事に70元……のクーポン（代金券）を勝ち取ったというものでした。
なんと、この70元のための酢のために、わざわざ餃子まで包まないといけないのです。しかもそのうち2枚は国際線航空券クーポンで、もしかしてわざわざ海外旅行に出ろと？
なので、この結果にユーザーが満足しないのは当然です。
幸い千問Goも断固としてユーザーの側に立って、さらにカスタマーサポートとバトルを続け、最終的には理を尽くして主張した結果、この70元の補償を現金にすることに成功しました。
生身の人間なら、フライト遅延でてんてこ舞いの状況で、どの中間ステップにでも引っかかれば、諦めることを考えるかもしれません。
でも千問Goがいれば、私たちは安易にごまかされることはありません。
異曲同工のもう一つのシーンが、ECサイトの価格保護です。
これは実は非常に良い制度で、買い物で高く買いすぎた場合、一定期間内なら返品して買い直す必要がなく、直接差額を返金してもらえるというものです。
現在では、注文の確認、価格保護条件のチェック、差額返金の申請といったことを、すべて千問Goに代行・チェックしてもらえます。
ユーザーが共有した事例では、千問Goが責任を持って一通り確認し、最終的に本当に52元の価格保護返金をユーザーのために勝ち取りました。
もちろん、こうした特殊なシーンのほかにも、より日常的なものがあります。
たとえば「車のメンテナンスをしたい」と伝えて車種、店舗、来店時間を入力すると、千問Goが直接サービス業者に連絡し、価格を確認したうえで予約まで取ってくれる。
バドミントンをしたい場合は、体育館の名前と時間の希望を伝えれば、コートの予約をしてくれる。
冷蔵庫を買う場合は、淘宝に同じ商品の価格を比較しに行き、使える補助金、クーポン、下取り回収、配送設置費用まで全部計算して、合計額があなたの予想を下回ったときに初めて通知してくれる。
日常シーンでもコーナーケースでも、千問Goの態度はただ一つ：「もう悩まなくていい、私に任せて」。
特殊なケースでも、事を成し遂げられる
振り返ってみると、これらのケースにおいて千問Goはもはや「あなたの代わりに用事を済ませる」だけでなく、自分ではどうにもできない細かいシーンまでも、あなたに代わって前面に出てハンドルしてくれる存在になっています。
音声カスタマーサポートでオペレーターにつながらなくても、テキストチャットの窓口があることを知っている。クーポンに満足しなければ、さらにカスタマーサポートと粘って現金を求めることができる。
率直に言って、ここを見たときは少し呆気にとられました。
というのも、普通のエージェントがあなたの用事で壁にぶつかった場合、律儀なものなら「できませんでした」と正直に告白し、ひどいものなら無限ループに陥ったり、最悪の場合はでたらめな結果を捏造したりするからです。
しかし千問Goは問題にぶつかると、「曲線救国」——別のルートで目的を達成する方法がないか自分で考え、方法を変えてやり遂げようとします。
なぜここまでできるのでしょうか？
まずモデルです。その基盤には、今年9月の雲棲大会で発表されたばかりのQwen 3.8のAgentic能力が支えています。
さらに千問Goは実はゼロからのスタートではなく、千問APPの中から育った新しい能力であり、千問がすでに蓄積してきたユーザーと会話の理解を生まれつき備えていて、あなたの習慣や好みを多少は把握しています。
加えて、淘宝、飛猪（Fliggy）、高德（Amap）はいずれも自社のエコシステムであり、これらのアプリに遭遇すれば、千問Goは一つひとつの入口とプロセスをより熟知しています。
簡単な用事をこなせるのは珍しくありません。複雑なシーンで事を成し遂げられることこそ、理想のPersonal Agentなのです。
Personal Agent、世界中がこのレースを争っている
実のところ、この1か月でPersonal Agentという分野の成果は、目を見張るほど数多く出ています。
まず9月9日、MetaがMuseを発表しました。電話をかけたり、メッセージを送ったり、スマホのAPPを操作したりできるAIアシスタントで、ザッカーバーグ氏自らが登場し、これがMeta AIの次の中心だと語りました。
9月末のOpenAI DevDayでGPT-6 Astraが登場し、あわせてDotsも発表された。Dotsは日常の用事を能動的に処理してくれるAgent製品だ。
シリコンバレーの2大企業が、相次いで同じ方向に賭け金を積んだ。
大手でさえそうなのだから、スタートアップはもっと狂っている。
Personal Agentに特化したサンフランシスコのスタートアップInstinctは、まだ製品が内部テスト段階なのに、セコイアが主導した10億ドルのシリーズCラウンドを獲得し、評価額は一気に100億ドルに達した。
国内メーカーも同様に参入意欲を燃やしている。
複数の大手AI企業がPersonal Agent分野に布局しており、すでに内部テストを始めているところもある。
こう見ると、国内外でこの分野への共通認識がすでに形成されていると言える。
千問Goがこのタイミングで打ち出されたのは、確かな実力があってこそだ。
昨年11月の提供開始以来、千問は一貫してAIによる用事処理に力を注いできた。アリババのエコシステムを基盤に買い物、配車、資産運用などのシーンをつなぎ、今日の千問Goの実現に至るまで、個人のための専属アシスタントを作るこの道を千問は長く歩んできた。
この一手は、水到渠成の結果なのだ。