過去兩年，市場焦點幾乎集中在大型語言模型（LLM）的「對話流暢度」上——誰能產生更自然的回答，誰就能吸引用戶與投資。然而，阿里巴巴選擇在這個時間點推出 Qwen3.5 並將重心放在 AI 代理（AI Agent） 能力，而非單純的對話品質，這代表什麼信號？

從產業觀察角度，這象徵中國 AI 競爭進入「第二幕」。當基礎對話能力已趨同質化，真正的商業價值不在於「AI 能說什麼」，而在於「AI 能幫人類做什麼」。

根據觀察，Qwen3.5 的發布時機恰好與全球企業對「AI 能直接產出營運成果」的迫切需求相呼應。中國市場由於製造業、供應鏈與電商生態的高度發達，對於「能自動下單、追蹤庫存、優化物流」的 AI 代理，有著比消費端更強烈的剛性需求。

Qwen3.5 被定位為阿里巴巴「通義千問」系列的全方位升級版。其核心改進並非只針對文本生成的「人類感」，而是大幅強化了以下三大代理能力：

1. 多步推理與規劃（Multi-step Reasoning）： 這是代理的心臟。模型不再只回應單一prompt，而是能將複雜任務拆解為數個子步驟，並依序執行。例如：用戶說「分析竞争对手在双十一的促销策略并生成报告」，模型能自動上網抓取數據、篩選關鍵字、產出圖表並撰寫結論。
2. 工具調用增強（Enhanced Tool Calling）： Qwen3.5 標準化了 API 調用接口，能與外部系統（如企業 ERP、天氣 API、股價數據庫）進行深度整合。這意味著 AI 不再只是「嘴巴說說」，而是真的能「動手操作」。
3. 混合專家架構（MoE）： 雖然具體參數量級未公開，但據業界推測，Qwen3.5 採用了類似於 Mixtral 的稀疏混合專家模型，以更低的計算成本達到接近頂級封閉模型的能力，這對於中國企業部署成本控制至關重要。

上述圖表清晰呈現了從「純對話」到「代理執行」的演進路徑。阿里巴巴此舉，等於是為中國開發者社群提供了一個「開源、低成本、高可控」的代理基礎設施，這與 Meta 的 Llama 系列在西方所扮演的角色有異曲同工之妙。

在 Qwen3.5 發布之前，全球 AI 代理市場呈現明顯的「兩強格局」：以 OpenAI GPTs、Anthropic Claude Agent 為代表的美西勢力，以及以微軟 Copilot Studio、RPA 傳統巨頭為代表的企業級陣營。然而，Qwen3.5 的策略定位揭示了第三極的可能性。

中國的三大競爭優勢

1. 數據與場景的閉環優勢： 中國電商與物流產業的數位化程度極高，用戶行為數據稠密。AI 代理能在真實商業場景中獲得快速反饋與迭代，這是西方模型難以複製的。
2. 開源生態的凝聚力： Qwen 系列從一開始就堅持開源策略，吸引了大量中國本土開發者與新創公司形成生態聯盟。這種「群眾戰術」有助於快速擴散技術應用。
3. 政策紅利的确定性： 中國政府將 AI 列為國家戰略優先項目，在算力基礎設施（如內地算力中心）與數據治理上提供了相對穩定的政策環境。

挑戰與壁壘

然而，挑戰同樣顯而易見。算力瓶頸是最核心的痛點。由於美國對先進 GPU 的出口限制，高端算力獲取成本高昂，這可能迫使中國模型在參數規模與訓練時長上做出妥協。此外，國際信任度仍是中國 AI 出海的障礙，特別是在數據隱私意識較高的歐美企業市場。

展望 2026-2027 年，我們預期將看到一個「多極化」的 AI 代理市場：北美專注高端企業應用與科研輔助；中國主導亞太與新興市場的消費端與中小企業端應用；歐洲則可能在 AI 倫理監管框架下形成獨特的「合規代理」市場。

Q1：Qwen3.5 與 OpenAI 的 GPT-4 相比，主要差異在哪裡？

主要差異在於設計初衷與商業模式。OpenAI 的模型更傾向於提供通用、高度通用的對話能力，並透過 API 訂閱變現；而 Qwen3.5 更強調開源可控與代理能力的垂直整合，目標用戶是中國本土開發者與企業，其代理工具調用功能針對中國本地的 SaaS 與電商生態做了深度優化。

Q2：AI 代理（Agent）與傳統的 RPA（機器人流程自動化）有何不同？

傳統 RPA 依賴預設規則運行，遇到非結構化環境（如網頁 UI 變化、例外情境）即會失效。AI 代理則能理解自然語言意圖，並具備「規劃-行動-反思」的循環能力，能在運行過程中自我修正路徑，更適合處理需要判斷力的柔性任務。

Q3：企業導入 Qwen3.5 代理能力的門檻高嗎？

相較於從零自建模型，使用 Qwen3.5 的門檻已大幅降低。阿里巴巴提供了完善的開發工具鏈與文檔，且開源屬性意味著企業可以根據自身需求進行微調（Fine-tuning）。但真正的挑戰在於「流程再造」——企業需要先梳理哪些業務節點適合由 AI 代理介入，這需要跨部門的協作與策略共識。