作者：金旺

当 AI 从“回答问题”走向“完成任务”，企业真正关心的问题也在发生改变。

过去，大家谈到大模型时，常常围绕参数、榜单、推理能力、价格展开，但当智能体（Agent）浪潮来袭后，在第四届中国国际供应链促进博览会（链博会 2026）现场，大家更多在讨论的是：

Agent 能不能进入研发、生产、采购、销售和服务环节？

Agent 能不能在复杂任务里稳定执行？

Agent 能不能与企业已有系统协同？

Agent 能不能在全球化场景下兼顾成本、弹性、安全和合规？

尤其是全球化场景下的成本、弹性、合规问题在链博会 2026 现场尤其被放大，如今的供应链早已不是单一市场、单一区域里的局部协作，越来越多中国企业正在走向海外，跨国公司也需要在多个市场之间保持统一的数字化能力、AI 能力和供应链响应能力。

对这些企业而言，Agent 能不能落地，不只是模型能不能调用，而是能不能在不同区域、不同语言、不同业务系统和不同合规要求下稳定运行。

面对 Agent 规模化落地遇到的这些问题，阿里云智能集团副总裁刘湘雯在链博会 2026 现场指出，现在的 AI 越来越像我们的同事，在研产供销服各个环节，和我们一起并肩完成工作。

如果把这个判断放进链博会 2026 现场，会看到一个更清晰的方向：Agent 正在从既定流程里的“自动化”，走向可以主动规划、执行、协同的“自主化”，产业协同也正在从一环套一环的“链式响应”，走向多节点实时联动的“网络协同”。

实际上，在 Agentic AI 时代，真正稀缺的不再只是模型能力，而是一整套能让 Agent 稳定运行、持续协作、进入产业现场的基础设施。

在链博会 2026 现场，阿里云就对外展示了这样一套基础设施。

01 Agent 正在成为“硅基员工”

过去几年，AI 最容易被感知的能力，是“会说”。

大模型可以回答问题、生成文案、总结材料、写代码片段，像一个能力强悍的助手，但在企业场景中，真正的生产力不是停留在回答问题层面，而是能不能交付结果。

阿里云智能集团副总裁刘湘雯在现场提到：过去各行各业引入 AI，更多是把它当作一个工具，现在，AI 越来越像我们的同事，和我们一起并肩完成工作，未来研产供销服各个环节里，既会有“碳基员工”，也会有“硅基员工”，共同推动任务交付。

这句话背后，其实是企业使用 AI 方式的变化。

如果 AI 只是工具，它依赖人不断发出指令，而在 AI 进化为 Agent 之后，它就要进入具体业务上下文，理解目标、拆解任务、调用工具，并在过程中持续学习和修正。

企业真正要衡量的，也不再只是模型是否聪明，而是它能否带来可评估的业务价值。

在链博会 2026 现场，海信与阿里云 Qoder 智能编程平台的合作，正是这种变化的一个缩影。

作为全球知名智能家电企业，海信在软件研发中面对的挑战很典型，复杂任务仍依赖人工主导，老项目理解成本高，新人上手慢，研发规范难以在编码时真正执行，核心经验也可能随着人员流动而流失。

面对这些挑战，海信引入了阿里云 Qoder 智能编程平台，这一平台的价值不只是提供“辅助编程”，而是通过 Quest 模式让 AI 承担更完整的任务流程。

在海信超 1000 人参与的实际试用中，2 小时即可生成可运行的 demo，1 周就能完成原本需要数周的开发工作，更重要的是，Qoder 通过 Repo Wiki、Rules、Skills 等能力，把代码仓库知识、研发规范、成熟开发方式在海信研发团队内部沉淀为可复用的数字资产。

不难发现，Agent 在进入企业之后，改变的不只是单个员工的工作效率，它开始改变组织协作方式，把过去分散在个人经验、文档和代码里的隐性知识，变成可以被调用、被复用、被持续积累的能力。

对于正在全球化经营的中国制造企业而言，这种能力还有另一层价值：研发知识、业务规则和工程经验一旦被沉淀为可复用的数字资产，就不再只依赖某个团队、某个区域或某批资深员工，无论是在国内研发中心，还是在海外市场面对本地化产品迭代，Agent 都可以在统一的知识体系下参与协作。

这对于中企出海尤其重要，出海不是简单把产品卖到海外，而是要把研发、交付、服务和运营能力带到海外，Agent 如果能把组织经验转化为可调用能力，就能帮助企业在跨区域扩张中减少重复建设，提升本地响应速度。

这也是“硅基员工”真正的含义——不是简单替代人，而是在组织内部形成新的生产力节点。

02 产业链运行方式再被重塑

在中国强大的制造业体系中，自动化并不是什么新鲜事儿。

在过去十年里，国内各类产业已经完成了大量自动化改造，生产线可以按规划运行，系统可以按流程审批，软件可以按预设条件触发任务，但这种自动化的前提，是人先定义好范式、规则和路径。

Agent 带来的变化在于，它不只是执行既定流程，而是可以围绕目标主动规划和实施。

刘湘雯在链博会 2026 现场谈到，Agent 让产业链从“自动化”走向“自主化”。过去我们讲的自动化是按预设流程执行，而 AI Agent 能够理解目标、自主规划、调用工具、处理异常。自动化相对被动，总是需要人给定一个范式，然后系统一步一步去做，而自主化更主动，Agent 可以自己做规划、去实施，在实施过程中如果没有工具，它会自己去找工具，找不到甚至可以自己造工具，把事情做完。

这样的自主化在阿里云自身业务体系中，就正在发生。

最新发布的 Qwen3.7-Max 模型，可以在从未接触过的硬件上，仅凭一份任务说明，自主工作 35 个小时，完成超过 400 次内核评估和 1000 多次工具调用，最终实现 10 倍的推理加速。

如果这种能力进入产业链，影响则会进一步加深，Agent 可以在研发环节参与到代码生成、测试、性能调优，在生产环节可以参与到排产、监控和异常处理，在终端环节可以理解用户意图并完成复杂操作，甚至在服务环节，也可以连接知识、工具和业务系统，持续处理问题。

TCL 与千问大模型的合作，则提供了另一个更贴近全球消费市场的视角。

作为全球化布局的智能终端企业，TCL 面对的不只是单一市场里的产品交互升级，而是不同国家、不同语言、不同用户习惯下的智能体验一致性问题，基于 Qwen3.7 和 Qwen3.5-Omni 的全模态能力与 Agent 能力，TCL 正在推动智能终端从单模态感知走向多模态 Agent，从闲聊走向复杂任务执行。

这里的变化，不只是电视或终端“更会听懂人说话”，而是设备可以理解更多模态的信息，并在具体应用场景中执行更复杂的任务。对于全球化终端企业来说，这意味着 AI 能力不只是单个产品功能，而可能成为跨市场、跨设备、跨场景的一致性交互底座。

也就是说，自主化不会只发生在后台研发系统里，也会进入消费电子、智能终端和用户交互入口。未来的智能终端，不只是被动响应指令，而可能成为产业链末端直接面向全球用户的 Agent 节点。

当这样的节点越来越多，产业链的运行方式就会被重新组织。

03 从链式响应到网络协同，供应链需要新底座

在链博会 2026 上，谈论及 AI，绕不开的是供应链韧性。

供应链最怕的不是某个环节慢一点，而是信息滞后、需求波动、预测失准、资源错配在链条中被层层放大。

过去很多企业的供应链协作，是一环套一环，销售把需求传递给规划，规划传递给采购，采购影响生产，生产再影响交付，企业在每个环节都在努力优化，但整体仍然可能因为信息不对称而产生摩擦。

刘湘雯在链博会 2026 现场提到，供应链中常常会出现互相抱怨，供应链抱怨产研测不准，抱怨行销需求忽高忽低。

她进一步指出，以前供应链是线性的，一个环节延迟，全链受影响。而当每个节点都有 Agent 参与，就形成了动态的网络协同——采购 Agent 实时感知供应风险、生产 Agent 动态调整排程、物流 Agent 自动优化路径。这种从“链”到“网”的转变，是由智能体带来的供应链韧性的提升。

这其实点出了 Agentic 时代，供应链韧性的一个新方向。

韧性不只是出了问题后更快响应，而是多个节点能够同时感知、判断和协同，采购预测不再只是一个部门的判断，生产调度不再只是另一个部门的执行，销售变化也不再是滞后传导的结果，多个 Agent 如果能在统一底座上协同，供应链就可能从线性传递，变成更动态的网络调整。

但要打造这样的供应链能力，并不容易。

尤其是对于出海企业和跨国公司而言，供应链复杂度还会进一步提高，它们面对的不只是国内产供销协同，还包括海外市场需求波动、跨区域库存调配、多语言服务、本地合规和全球交付节奏。

一个市场的需求变化，可能影响另一个区域的生产计划，一个区域的交付延迟，也可能反过来影响全球运营效率。

因此，Agentic 时代的供应链底座，必须同时具备全球化部署、弹性资源调度、多模型调用、安全治理和跨系统协同能力，否则，Agent 即使能在单点场景中发挥作用，也很难真正进入全球供应链网络。

当 Agent 规模化运行，企业面临的瓶颈不只是模型本身，而是训练、推理、调度、存储、网络、工具调用和安全控制的系统协同，一个 Agent 执行任务时，可能在短时间内连续发起多次模型调用，多个 Agent 并行工作时，对云资源弹性、推理效率和稳定性的要求会更高。

MiniMax 与阿里云 Agentic Cloud 的合作，恰好说明了这一点。

作为国内大模型明星团队，MiniMax 面对的是 Agent 成为主要负载后，训练、推理和 Agent 基础设施的全新挑战。

阿里云为 MiniMax 提供了覆盖预训练、后训练、推理和 Agent 基础设施的系统化支撑，在推理侧，通过 KV Cache 多级持久化存储复用、Token 级推理服务、MoE 模型部署优化、智能路由负载均衡等能力，帮助其提升推理效率和资源利用率，在训练侧，灵骏智算服务、PAI 平台等能力支撑更大规模训练和更高效的故障恢复。

这些技术细节可以简化理解为一句话：Agent 要大规模落地，必须依赖一套能同时处理训练、推理、调度和云资源协同的底座。

这和供应链的逻辑极为相似，要让供应链从链式响应走向网络协同，不能只优化某一个节点，而要让整个系统具备更强的协同能力。

在今年5月的阿里云峰会上，阿里云就明确提出，我们正在全面迈入 Agentic Cloud。

04 全栈就绪，阿里云全面迈入 Agentic Cloud

什么是 Agentic 时代的云？

阿里云给出的答案是，Agentic Cloud 不再只是被人类调用的资源池，而是 Agent 自主决策、自主执行的运行环境。

实际上，在 Agentic 时代，企业要把 Agent 真正引入到业务中，只买一个模型已经远远不够，也不能只接一个 API，而是需要一套可生产、可治理、可规模化的系统，这套系统至少包括四层：

第一层，算力和芯片底座。Agent 带来的是高频调用、海量并发推理和复杂训练需求，无论是 AI 芯片、超节点服务器，还是算力、网络、存储的系统级协同，都是为了让 Agent 在高负载环境下稳定运行。

第二层，Agentic Cloud。传统云产品的交互逻辑主要面向人，Agentic Cloud 面向的是 Agent，为此，阿里云对云产品进行 Skill 化、MCP 化和 CLI 化改造，让云产品成为 Agent 可以“像调函数一样调用”的标准化能力模块。

第三层，模型与推理平台。Qwen3.7-Max 面向 Agent 任务设计，强调编程、推理、多 Agent 协作和长程任务能力，百炼则提供弹性推理、上下文缓存、多模型开放接入和安全治理。

刘湘雯在链博会 2026 现场也指出，阿里云自己在做大模型，同时百炼平台并不只搭载千问大模型，也接入了智谱、Kimi 等优秀模型，让客户可以有更多的模型选择。

第四层，工具和入口。阿里云今年在全面打造的千问云、Qwen Cloud、Qoder、MuleRun 等产品，让开发者、企业和 Agent 更容易使用模型、构建应用、执行任务，它们不是孤立的工具，而是把模型能力、云能力和 Agent 工作流连接起来的入口。

这套全栈能力对于中企出海和跨国公司客户有一个共同价值：它把 AI 落地从“单点应用”变成“全球化生产系统”。

对中企出海来说，企业需要的不只是海外可用的模型接口，而是能支撑海外业务持续运营的云基础设施、模型服务、开发工具和安全体系。阿里云通过千问云、Qwen Cloud、百炼、Qoder、MuleRun 等产品，把模型调用、Agent 开发、推理服务和工具执行连接起来，帮助企业把国内积累的 AI 能力延展到海外市场。

对跨国公司客户来说，价值则在于统一性和可治理性，它们往往需要在多个区域部署 AI 能力，同时兼顾成本、性能、数据安全和合规要求。如果每个市场都重新搭建一套技术体系，成本和管理复杂度都会被放大。全栈能力的意义，就是让企业可以在统一底座上，根据不同业务场景选择合适模型、调用合适工具，并在安全可控的前提下运行 Agent。

小佩宠物与阿里云百炼的合作，正是阿里云全栈能力服务中企出海的一个真实写照。

作为一家面向全球用户提供 AI 宠物健康服务的企业，小佩目前已服务全球超 500 万用户。他们面对的不是一个简单的 AI 问答场景，而是全球多语言、多区域用户带来的复杂业务环境：既要保障模型效果，又要应对不同市场的流量波动，既要控制推理成本，也要满足用户隐私和合规要求。

阿里云百炼为小佩提供了一站式 MaaS 服务、丰富模型选择、弹性推理方案和安全可信体系，支撑其构建 AI 宠物健康业务。对小佩团队而言，阿里云的价值不只是提供模型，而是提供一套能让 AI 服务在海外真实用户、真实流量和真实合规要求下稳定运行的基础设施。

这也是中企出海过程中最现实的需求——AI 能力不能只在实验环境里跑通，而要能跟随业务一起走向海外，在不同市场中保持可用、可控、可扩展。

从 MiniMax、海信、TCL 到小佩，可以看到阿里云试图覆盖的不是单一行业，也不是单一市场，大模型企业需要训练和推理基础设施，制造业企业需要研发组织提效，消费硬件企业需要终端智能化，全球化业务需要弹性推理、安全治理和跨区域服务能力。

这也是阿里云在链博会 2026 上展现出的“为 Agentic 时代全栈就绪”的实力。

链博会 2026 更多在讨论的是供应链如何变得更高效、更智能、更有韧性，而今天的供应链正在变得更加全球化，对于中企出海和跨国公司客户来说，Agentic 能力的落地，不只是模型能力的升级，更是全球化基础设施、工具体系和治理能力的打造。

当 Agent 从自动化走向自主化，当产业协同从链式响应走向网络协同，企业需要的不是孤立的 AI，而是一套能承载智能行动的基础设施，阿里云把算力、云、模型、推理平台、开发工具、安全治理和产业案例组织成一套生产系统，真正要回答的是 Agent 能不能在产业现场稳定工作，能不能跟随企业走向全球市场。

阿里云在链博会 2026 上展现出的“为 Agentic 时代全栈就绪”，不只是为 AI 应用准备底座，也是为中国企业出海、跨国公司智能化转型，以及全球供应链的下一轮协同准备底座。