Agent的下半场，从解决问题转向定义问题。OpenAI的Agent研究员姚顺雨2025年4月发表文章《The Second Half》，认为AI发展到了下半场，此前训练>评估，之后评估>训练，从解决问题转向定义问题。前半部分专注于建立新的模型和方法，各个领域的基准性能不断提升，但目前已有较好的解决方案，即语言通过Agent的推理进行泛化，其要素包括大规模语言预训练、Scaling数据和计算以及推理和行动的理念。目前即使创建更严格的基准，它们很快也会被解决。因此下半场重点是开发针对现实效用的新型评估或任务。当今Agent发展最关键的两个方向一个是让它拥有自己的奖励，能自己探索；另一个是Multi-Agent，让它们之间能形成组织结构。提升Agent能力方面最重要的是上下文处理能力，或记忆能力，未来一类很有价值的，是能积累用户上下文，或者能构建特殊环境的公司。
自定义Agent是AI应用与算力闭环重要因素。我们认为未来有Agent的形式有三种：用户个人自制的Agent、模型厂商驱动的通用Agent和企业定制的Agent。2025年上半年中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Token，较2024年下半年日均调用量暴增363%，其中阿里通义占比17.7%，字节豆包占比14.1%，DeepSeek占比10.3%。大模型在工作中的调用量不仅来自于企业的直接调用，MIT的研究显示AI 已经在改变工作，员工使用个人 ChatGPT 账户、Claude 订阅和其他消费工具来自动化他们工作的大部分内容，MIT调查的公司只有40%表示购买了官方 LLM 订阅，但调查的90%以上的公司员工报告说他们经常使用个人 AI 工具用于工作任务，侧面反映了大模型的使用量有许多是用户已经在用自定义的Agent完成任务，而没有体现在B端直接对大模型的采购。
阿里AI进展不断，国内算力与应用形成初步闭环。9月10日阿里旗下高德地图宣布推出全球首个基于用户行为产生的榜单“高德扫街榜”，构建线下服务信用体系，高德AI模型能识别真实到达行为、现场照片等，剔除无效和虚假评论，同时启动“烟火好店支持计划”，通过发放超10亿元补贴等措施，鼓励用户到店消费，希望每天能为线下餐饮及其他服务业多带去1000万客流。模型方面。模型方面，9月12日阿里发布了下一代基础模型架构 Qwen3-Next，并开源了基于该架构的 Qwen3-Next-80B-A3B 系列模型。设计了全新的模型结构，改进了混合注意力机制、高稀疏度 MoE结构、一系列训练稳定友好的优化，以及提升推理效率的多 token 预测机制。 Qwen3-Next-80B-A3B 在“思考模式”和“非思考模式”下的性能均与规模更大的 Qwen3-235B-A22B-2507 相当，同时在推理速度上显著提升，尤其在长上下文场景中表现更为突出。我们认为阿里已经实现了算力投入-模型创新-应用落地及云服务增长的初步闭环，以阿里为标杆，看好国内其他公司把握AI发展机遇创造更多成就。
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