阿里國際副總裁張凱夫：人類跟AI交流，告訴它不要做什麼特別重要

“雖然OpenAI的Deep Research能力很強，但其適合做廣泛的搜索和很長的報告。對於出口商品HS Code這樣一個具體要求精確答案的任務，正確率卻只有5%。我們在垂直數據庫上，做了工具的減法，以及上下文工程。這個垂直Deep Research範式的HS Code判定工具，準確率可以做到80%。”

在2025世界人工智能大會期間跟媒體交流的時候，阿里國際副總裁、阿里國際AI Business負責人張凱夫如是説。

近半年來，包括Deep Research和Manus在內的各類智能體產品紛紛湧現，AI Agent儼然已經成為人工智能賽道的“必爭之地”。近期以來，面向跨境貿易、跨境電商等實際場景，阿里國際數字商業集團推出了多款智能體應用產品，如智能退款agent、海關編碼HScode agent以及在線招商agent等，在行業裏獲得關注。

7月26日，2025世界人工智能大會卓越人工智能引領者SAIL獎公佈，阿里國際跨境電商AI解決方案Marco斬獲本屆SAIL之星，成為該領域的首個獲得者。在同觀察者網等媒體交流時，張凱夫多次談到了AI Agent的發展。張凱夫認為，在很多實際功能上，垂直Agent的機會可能比垂直模型的機會還要大。

為了服務更多出海貿易商家，阿里國際AI Business開始做中國商家自己的“Deep Research”和垂直AI Agent。

“海關編碼HScode agent，商家自己去匹配的準確率比較低，我們自己的Agent的正確率能到80%。”談到研發經驗，張凱夫表示，“先做減法，把數據限制好。只讓Agent去關注相關部門的數據，而不是去互聯網上亂搜；在Agent的思考進程裏（thinking process），我們也使用了較為領先的模型和優質的案例。”

“人跟AI交流，給它定好約束條件，告訴它不要幹什麼特別重要。”

人類跟AI交流，告訴它不要做什麼特別重要

“通用”和“垂直”的路線之爭，一直是人工智能領域的母命題。

2023年，國內業界、學界圍繞“做基礎大模型，還是做垂直/行業大模型”進行了不少討論。有的從業者認為，要抓緊基礎大模型的研究，在底座模型上奮力追趕，尤其是要擺脱對國外開源模型的依賴；也有從業者認為，中國市場巨大、數據豐富，應用場景多元，可以用應用發展來帶動模型進步，走一條“農村包圍城市”的路線。

從DeepSeek攪動全球風雲，到各行各業的專業大模型集體湧現，事實上，中國在這兩條路上走得其實都不錯。

近年來，人工智能領域的競爭開始從類GPT式的問答對話，向具體場景的智能體Agent遷移。從OpenAI的Deep Research，到轟動一時的Manus，能夠調用多種能力，解決具體問題的智能體，成為行業競相追逐的焦點。這也讓“通用”和“垂直”的路線差異，再一次顯現。

此時此刻，恰如彼時彼刻。

談到行業觀察，阿里國際副總裁、阿里國際AI Business負責人張凱夫對觀察者網等媒體表示，AI應用領域已經隨着行業從AIGC（生成式人工智能）走向了Agent（智能體）：以前的應用很多是AIGC，比如生成圖、搞翻譯、弄創意；今年更多是智能體，比如硅谷很火的BD agent，去找中小企業的聯繫方式；合規Agent，從厚厚的法律材料中尋找合規相關內容；比如營銷Agent，根據客户需要去各種社交媒體發帖等等——這些過程都是自動的。

正如上文中所舉的“海關編碼案例”一樣，在張凱夫看來，在Agent時代，很多專業領域的垂直Agent更有機會給人們帶來的巨大收益；相反，通用型的AI Agent，表現反而沒有那麼好——OpenAI Deep Research不能搞定的專業工作，一個更加接近行業的垂直Agent可能就能處理得很好。

“最近硅谷很火的概念是context engineering（語境工程，或上下文工程），我們用一個模型，語境（context）非常重要。現在我們做智能體也是一樣，語境的約束特別重要，有時候你餵給它（Agent）的東西越多越不好，你一定要非常有針對性地餵給它一些內容。”

張凱夫進一步表示，現在人類和AI交流，給它定好約束條件，告訴它不要幹什麼特別重要——包括AI coding（用AI寫代碼）。“想讓AI幹嘛，大家都可以表達，但真正地核心在於讓AI明確，解決這個問題的時候不是要新建代碼文件，而是找到對應的具體代碼去修改。如果沒有這個約束條件，代碼庫就會越來越大，到後面一塌糊塗。”

“我們做一個Agent也是一樣的，語境縮減和精準選擇是非常重要的一件事情。”

阿里國際AI Business算法負責人駱衞華補充道，Deep Research等通用性Agent，在解決很多通用性問答時是沒問題的。甚至通過底座模型能力，可以通過prompt（關鍵提示詞）調優來獲得更好的結果。但是真正落地到非常專業、垂直的領域，通用型Agent是不夠用的，比如在海關編碼HScode上，它就是隻有個位數的正確率。

“但是，如果我們通過引入更多的知識庫——既包括我們收集的規則，也包括一些判例，甚至包括一些已有的case（案例）——有一些歷史的、標註過的，正確的或者錯誤的case，用這些具體的專業知識去強化Agent。後面我們發現，他們對agent效果的提升是非常大的，是幾十個點的提升。”

張凱夫認為，整體來看，垂直Agent的發展，對當前的國內外AI Agent生態是一個非常好的事情。在一些不需要那麼精確的問題上，ChatBot或者Deep Research提供的能力，其實也夠了；但在具體的問題上，在細分的領域上，實際上還有千千萬的問題可以通過垂直Agent解決——這也是垂直Agent的機會。

日均10億次調用，中國跨境電商成為第一個實現規模級AI應用的行業

相比於通用模型談概念、講參數，更貼近中國普通人經營實際的是，海關編碼HScodeAgent等國產垂直Agent，正在增強中國中小企業的競爭力。數據顯示，僅阿里國際旗下的AI Business團隊，其提供的AI能力，可以幫中小企業解決60多個電商場景中遇到的問題，並在不同環節，帶來1%-30%不等的顯著提升。

正如我們之前訪談中所觀察到的一樣：越是中小企業，越能從AI的應用中獲益。

公開資料顯示，阿里國際的所有電商平台均已應用AI，已服務了超50萬賣家，形成了以服務中小企業出海為核心，覆蓋全球多元市場、多種電商模式的規模級AI應用。截至本月（2025年7月），阿里國際AI服務的調用量每兩個月就會翻一番，平均日調用量已突破10億次。這使得跨境電商成為第一個實現規模級AI應用的行業。

內部報告顯示，過去一年，國內商家使用頻次最高的AI功能分別是：圖文翻譯、圖像識別並完善商品信息、營銷文案生成。其中，翻譯在去年底實現了全面從小模型向大模型的轉換。在歐洲TOP語種中，因為翻譯效果的提升，消費者滿意度提升了30%；在SEO場景下，AI提供的SEO佔到了整體SEO的近4成，未來有望達到一半甚至更高。

Agent時代，國產自研的AI產品，進一步完善了普通中國商家應對風險和變化的能力。

以海關編碼HS code（Harmonized System Code）為例。HS Code是國際通用的商品分類編碼體系，由世界海關組織（WCO）制定並維護。它通過統一的分類規則，將全球貿易商品分為5000多種品目，每個商品類別由6位數字編碼表示，是國際貿易、海關清關、關税徵收和貿易統計的基礎工具。

HS Code在國際貿易中極其重要，關係到商家的合規和效率。但並非每個企業都能擁有自己的HS Code顧問。

AI Agent無疑為這個問題提供了更多解。例如阿里國際旗下的海關編碼HS code agent，可以利用Reasoning模型（推理模型）的Planning（任務拆解&步驟規劃）、Tool Use（工具調用）、Reflection（自我迭代）能力，通過多輪調用工具不斷自主探索，從工作環境中獲取更為精確的信息，並不斷更新步驟，以得到導向正確答案的路徑。

數據顯示，在HS code agent的幫助下，跨境商家們對10位HS code填寫準確率提升了23%。

不過，談到AI Agent的“未來”，張凱夫表示，做“最通用的”和“最垂直的”，其實都是可以的——最重要的是研發者和使用者明確人類使用AI的場景。“做非常通用的智能體，類似OpenAI ChatBot，沒有任何問題；或者做特別垂直的，把自己專業領域的知識弄得非常明白——比較讓人害怕的是夾在中間，因為夾在中間沒有壁壘。”

和大模型時代，很多從業者堅信“全球競逐基礎大模型的，最終只有個位數玩家”的研判類似；在對話的最後，張凱夫也關注理性競爭和投入的問題。“現在的行業格局，能做出特別通用的AI Agent的，全世界只有少數幾家企業。龐大的機會依然在垂直領域。”