中国 AI Agent 争夺战：通义 1 亿 MAU、豆包预装手机、Kimi 做开发者工具——三条路线全拆解
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从聊天机器人到"帮你花钱的 AI"，国内大模型正在重新定义 Agent 的边界。
发生了什么？
2026 年 1 月的某一天，你对通义千问说了句"帮我订一张周五去上海的高铁票"。它没有回复一段购票攻略，也没有给你一个 12306 的链接——它直接帮你在 12306 上完成了车次选择、乘客信息填写和支付。全程你只动了一下嘴。
这不是概念视频，这是正在发生的事。
过去两个月，中国 AI Agent 赛道密集发生了一系列标志性事件：
- 2026.01：阿里通义千问 MAU 突破 1 亿，成为国内首个达到这一里程碑的 AI 应用（CNBC）
- 2026.01.27：月之暗面发布 Kimi K2.5，支持文本+图像+视频的多模态能力（Bloomberg）
- 2026.01：字节豆包宣布与手机厂商合作预装计划，捆绑新用户优惠券（36氪）
- 2026.02：智谱发布 GLM-5，深度适配华为昇腾等七大国产芯片（36氪）
一句话总结：中国的 AI Agent 正在从"陪你聊天"进化到"帮你办事"，这场争夺战已经全面开打。
三大阵营的 Agent 战略
阿里/通义千问：用超级 App 闭环做"Agentic Commerce"
通义千问是目前国内跑得最快的玩家。MAU 破亿只是表面数字，真正值得关注的是它背后的生态布局：
- 接入淘宝（购物）+ 飞猪（出行）+ 支付宝（支付），形成"搜索→决策→交易"全链路闭环
- 提出 Agentic Commerce 概念——AI 不只是推荐商品，而是直接帮你下单、付款、跟踪物流
- 技术层面支持 MCP 协议，Qwen3 支持 119 种语言
- 目标：2026 双十一前全面铺开 AI 购物助手
一句话 Takeaway：通义的策略是把 Agent 塞进阿里整个商业帝国的毛细血管里。它不需要用户"来用通义"，而是让通义"无处不在"。
字节/豆包：抖音生态 + 硬件预装的双轮驱动
豆包目前的 MAU 约 1,500 万（CNBC），和通义差了好几倍。但字节的打法不一样：
- 接入抖音电商生态，Agent 可以自主完成票务预订、商品比价
- 与手机厂商谈预装合作，用新用户优惠券拉量——简单粗暴但有效
- 短视频 + 直播 + AI Agent 的结合想象空间巨大：看到一条美食视频，对豆包说"帮我预订这家餐厅"
一句话 Takeaway：字节的赌注是"内容场景触发 Agent 行动"。刷视频的时候顺手让 AI 帮你完成消费决策，这条路通了的话，抖音的变现效率还能再上一个台阶。
月之暗面/Kimi：差异化路线，押注开发者和创作者
Kimi 选了一条截然不同的路。它没有自己的电商或支付闭环，而是在产品能力上打差异化：
- 2026 年 1 月底发布 Kimi K2.5，多模态能力覆盖文本、图像、视频
- 正在开发对标 Claude Code 的自动编码工具，切入开发者市场
- 定位清晰：不做消费场景，做开发者和创作者的生产力工具
一句话 Takeaway：Kimi 赌的是——当大厂在抢 C 端消费场景时，生产力工具这条路竞争更小、护城河更深。
其他值得关注的玩家
- 智谱 GLM-5（2026.02 发布）：深度适配七大国产芯片，对"自主可控"叙事很重要
- 百度文心：在经历了一系列调整后，重心向开源转型
- DeepSeek：2 月蓄势待发，技术路线上一直有惊喜，值得持续关注
Agentic Commerce：一个中国独有的 Agent 范式
为什么"帮你花钱的 AI"在中国率先出现？这不是偶然。
在美国，AI Agent 的主要落地方向是企业 SaaS 工具整合——让 Agent 帮你在 Salesforce 里写报告、在 Jira 里管任务、在 Slack 里回消息。这条路的逻辑是"让知识工作者更高效"。
但中国走出了一条完全不同的路：Agentic Commerce——让 AI Agent 直接参与消费决策和交易执行。
这背后有一个关键的基础设施差异：超级 App 生态。
微信、支付宝、抖音，每一个都是从内容/社交到支付的闭环。在美国，你从 ChatGPT 到下单需要跳转 5 个 App；在中国，通义千问到支付宝付款只需要一步——因为它们本来就在同一个体系里。
CCID 预测，2026 年中国 AI 市场增速将超过 30%。而 57% 的企业已经有 Agent 在生产环境运行（Kore.ai）。我的判断是，在这个增速下，中国完全有可能出现首个 3 亿 MAU 的 AI Agent 应用——而且它大概率长在某个超级 App 里面。
全球 Agent 基础设施在加速成熟
在产业端打得火热的同时，Agent 的底层基础设施也在快速演进。
MCP 生态一周年成绩单：
- 5,800+ 官方 Registry Server，社区索引超 16,000 个
- 月度 SDK 下载量达 9,700 万次（Anthropic/Linux Foundation）
- 已捐赠给 Linux 基金会，成为中立行业标准
A2A 协议加速：
- Google 发布 A2A v0.3，150+ 组织签署支持（Google Cloud Blog）
- 微软宣布 Copilot 平台接入 A2A
- 与 MCP 形成互补：MCP 解决"AI ↔ 工具"，A2A 解决"AI ↔ AI"
新品类出现——MCP Gateway：
企业级部署催生了一个新品类：MCP Gateway。MintMCP、Composio 等产品开始提供统一的安全管控、可观测性和流量管理。同时 OWASP 发布了 Agentic AI Top 10 安全框架，标志着 Agent 安全从"讨论"进入"标准化"阶段。
这些基础设施的成熟意味着：Agent 不再是实验室玩具，企业级大规模部署的条件正在就绪。
冷水时间：40% 的 Agent 项目注定失败
聊完了激动人心的部分，该泼点冷水了。
Gartner 明确预测：2027 年前，超过 40% 的 Agentic AI 项目将被砍掉。这不是悲观估计，最新数据还在印证这个判断：
- 企业平均砍掉 46% 的 AI POC（概念验证项目）（Consulting Mag 2026.02）
- CIO 低估 AI 项目实际成本高达 10 倍（OneReach）
- 95% 的生成式 AI 试点未能交付实际业务价值（Everest Group）
而且核心原因不是模型能力不够，而是组织落地能力跟不上：
| 失败原因 | 占比 |
|---|---|
| 集成架构复杂 | 46% |
| 数据质量不足 | 42% |
| 变革管理阻力 | 39% |
说白了：模型越来越聪明了，但大多数企业还没准备好让 AI 真正接管业务流程。技术不是瓶颈，组织才是。
这也是为什么在中国市场，阿里和字节能跑得快——不是因为它们的模型最好，而是因为它们有自己的闭环生态，不需要说服外部组织做变革。
开发者该怎么看这场仗？
作为开发者，面对这场混战，我的建议是四个原则：
1. 关注 MCP/A2A 协议，而非单一平台
通义、豆包、Kimi 谁最终胜出，现在判断还太早。但 MCP 和 A2A 作为跨平台协议，无论平台怎么洗牌，协议层的投资都不会浪费。掌握协议 = 保留跨平台迁移能力。
2. Agent 落地能力 > 模型调用能力
从企业 46% POC 被砍的数据可以看出，缺的不是"会调 API 的人"，而是"能让 Agent 在真实业务中跑起来的人"。会做集成、会调试、会做可观测性，这些能力的价值远大于会调模型 API。
3. 中国市场的独特机会
Agentic Commerce 是中国独有的范式。如果你在做电商、支付、出行相关的开发，Agent 化改造是一个明确的增量机会。特别是围绕超级 App 生态的 MCP Server 开发——这些平台急需开发者来丰富 Agent 的能力边界。
4. 不要 All-in，但要 Stay Close
40% 的项目会失败，这是事实。但剩下的 60% 将重塑整个行业。最明智的策略不是押注某一家，而是保持技术手感：用起来、看进展、小步试错。
三个核心判断
- 中国 AI Agent 的主战场是消费场景，不是企业 SaaS——超级 App 生态决定了这一点
- 2026 年是 Agent 从"能用"到"好用"的关键年——基础设施成熟 + 大厂全力投入 + 用户习惯培养
- 协议层（MCP/A2A）比应用层更值得长期关注——平台会洗牌，但标准会留下
你更看好哪个阵营？是阿里的生态闭环、字节的内容驱动，还是 Kimi 的差异化路线？欢迎在评论区分享你的判断。
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