微信、支付宝智能体的“破壁”两条路

2026年06月17日 14:07   21世纪经济报道 21财经APP   肖潇

21世纪经济报道记者肖潇

怎么撬动外部资源来释放智能体能力,以此吸引C端流量,恐怕是今年互联网大厂最焦灼的一件事。

6月16日,蚂蚁正式开启支付宝AI内测,推出内置助手“阿宝”。用户不需要层层搜索,而是通过对话,让AI调用支付宝的功能和小程序完成任务。

就在一周前,微信也发出AI智能体即将上线的信号。虽然产品还在收尾测试阶段,但百万小程序运营者已经收到一套详细接入文档和Demo演示,为智能体调用做准备。

对于两款国民级应用,任何调整都是事关消费者和商业市场的大事。更何况智能体助手想掀起的是一场彻底变革——把我们长期习惯的浏览、点击、搜索App,变成用语言指挥AI行动。

但要把数百万个互联网服务变成智能体可以指挥的功能,并非易事,至少有两道门槛需要跨越:技术上,AI 如何安全、稳定地调用这些服务;商业上,开发者为什么愿意开放自己的能力。

21记者实测了支付宝AI,并向接入微信AI的小程序公司了解情况,现在智能体助手有几种尝试:

  • 支付宝用“双轨”模式,一边推动小程序把功能封装成标准化的AI skill,用卡片展示进度;另一边,在用户授权后,由AI读屏操作小程序。
  • 微信的路线类似,不同的是开发者授权。小程序需要事先同意微信AI读屏读代码,或者自行开发AI skill。
  • 最早行动的字节跳动,去年因为豆包手机助手直接操作App,引发过一波争议。不过据媒体曝光,第二代豆包手机有望今年第二季度中后期发布,其间字节也在持续推进与软件厂商的合作。

但即便技术和商业问题能解决,消费市场是否已经准备好迎接智能体,仍是未知数。

一位头部生活类应用内部人士向21记者透露,从自家智能体助手的实际使用来看,目前效果并不理想。“智能体在办公场景是好用的,但生活场景里,有多少用户真的想用它打车点外卖?在讨论生态竞争和算力成本之前,得有人用才行。”

智能体到底能引流多少,中小小程序开发者也在等待答案。两个超级巨头能蹚出什么路,行业都在观望。

支付宝:双轨操作,谨慎碰钱

6月16日,“阿宝”正式登陆最新版支付宝。打开支付宝首页,左下角新增了单独的AI入口,随后可以把AI对话框设置为默认首页。

支付宝给阿宝设置的核心任务是帮用户“办事”。过去用户要用一项服务,需要不断搜索和跳转,现在由阿宝自动匹配对应的小程序和功能入口,用户只需要点击确认。

在21记者实测中,阿宝通过两种方式办事:

第一种是调用已经接入AI的小程序,体验类似苹果的“快捷指令”。用户提出需求后,AI 会直接调起对应的小程序,并以卡片形式呈现关键步骤,将逐步搜索压缩成快速入口。

第二种是读屏方式,由AI模拟人类操作小程序。比如让阿宝收取蚂蚁森林能量,或者滴滴打车,屏幕会实时显示AI正在识别页面元素、点击按钮。在这一过程中,用户不能退出支付宝。支付宝方面表示,这种方式主要用于兼容尚未完成AI改造的小程序。

“双轨”操作背后,是智能体落地面临的一个现实问题:并非所有服务都已经为AI做好准备。

支付宝的小程序生态中聚集了大量点餐、挂号、缴费、填表等第三方服务。要让AI替用户把这些事办完,主要难点是让AI理解平台上数以百万计的服务本身。据《晚点 LatePost》报道,围绕这一点,支付宝AI项目曾对技术路线做过一次调整,转向优先解决AI对服务数据的理解问题。

以一句看似简单的需求为例:“帮我点一杯冰美式,送到公司。”AI不仅要理解用户想喝咖啡,还需要准确找到对应服务,选择商品规格,确认配送地址,最终拉起支付。每一步都涉及不同功能接口。

在21记者去年的测试中,许多手机智能体只能做到第一步打开App,无法进一步调用具体功能,所以实际作用有限。

而在此次测试中,阿宝能直接调起医保余额查询、电费缴纳、燃气费支付,以及高德打车、淘票票购票、茶百道点单等细分服务。但许多小程序目前仍然只能唤醒初级页面,距离真正意义上的“自动办事”仍有距离。

支付宝表示,AI版支付宝上线后,面向商家和开发者的支付宝AI开放平台将很快发布。

在金融能力上,支付宝明显更加谨慎。阿宝页面专门设置了一个独特的“资产”板块,阿宝能够帮助用户整理账单、分析消费习惯、生成省钱建议,但不会给出具体基金购买建议。

到了资金支出的环节,支付宝则保留了最严格的手动操作机制。AI支付有过更大胆的尝试,比如今年5月,京东发布智能体支付协议A2P2,将AI的消费权限划分为六个等级,其中L4级允许AI在特定额度内自由支付;腾讯也在近期透露,将在微信零钱里设定一张“AI专属卡”,AI消费取决于用户充值金额。

而支付宝在声明中强调,所有需要支付资金的环节都由用户本人确认。“最后一步付或者不付,永远由用户决定,阿宝只负责把流程跑通。”

微信:强调自愿,先给开发者写规范

在支付宝AI几乎“空降”上线前,微信AI的消息已经发酵了数周。

今年3月,有媒体报道,腾讯正在秘密为微信打造一款全新的AI智能体,核心构想是打通微信内运行的数百万个小程序。

随后,腾讯总裁刘炽平在一季度财报电话会上首次公开回应这一方向。他表示,微信平台天然具备承载AI智能体的多重优势,但腾讯仍在探索,如何以最合适的方式呈现这些能力,以及如何让小程序开发者积极参与其中。

和支付宝一样,微信把小程序当成AI调用外部资源的抓手。

QuestMobile数据显示,2026年3月,微信、支付宝、抖音小程序月活分别为9.73亿、6.44亿、2.73亿,微信是绝对的小程序霸主。美团、京东、拼多多、滴滴出行等主流互联网应用几乎都布局了微信小程序,大量线下商户和长尾工具服务也沉淀于这一生态之中。

这是一个天然存在的资源网,但就像金融支付之于支付宝,微信也不敢妄动生态服务的地基。腾讯高层在财报电话会和员工大会中多次提到,要尊重开发者权益和自愿授权原则。

21记者从多位微信小程序开发者处了解到,目前他们的管理后台均已新增“AI能力”入口,有“自动模式”和“开发模式”两种接入方式:

自动模式下,开发者授权微信AI读页面、读代码。根据《关于开发者接入微信AI生态的指引》,微信可以获取小程序的页面逻辑、API定义和数据模型,并自动生成供AI调用的能力接口。

开发模式下,开发者有更高控制权,可以自定义封装功能、展示形式,经微信审核后供AI调用。

“一种是提交代码的时候直接把代码授权给微信,如果商品页面里有糖度、规格这些信息,微信 AI 就可以直接识别并展示出来;另一种是定制化开发,可以根据品牌想法,自定义弹出卡片大小、触发逻辑等等。” 小程序开发公司菜虫网络的架构师戴永乐向我们解释。


为了准确调用小程序,微信提供了更详细的技术规范。从开发者文档来看,原子接口、原子组件、Skill是三大核心单元,可以理解为功能、交互卡片、整体使用手册。

当AI收到需求时,微信会启动隔离的运行环境,查找具体的原子接口(点单/查订单/选地址),并在对话框中返回卡片结果。

微信尤其提到了调用优先级问题。小程序AI在决定调用哪个服务时,会综合多个上下文信息源做判断:最先看的是原子接口实际返回的内容,其次是主观声明,最后才是Skill。

在防范幻觉、恶意利用、隐私泄露上,开发者文档写了更细致的约束。例如,商品ID、业务ID等关键字段必须来自上游接口的真实返回结果,而不能由AI凭空生成;用户的收货地址、身份证号、手机号等敏感信息,必须经过脱敏处理,模糊对外展示。


2017年,微信小程序刚刚上线时,张小龙曾将其定义为“通往万物互联的钥匙”。这种跨平台、即插即用的理念,确实能看到今天AI skill的影子。

“这是腾讯从QQ到微信小程序阶段一直谋求的效果,在操作系统上嫁接出第二桌面。”互联网产业分析师张书乐说,“现在除了客户端游戏外,大多数需求确实可以在微信内部一站式完成。接下来的关键变量还在于微信智能体的智能体验,如果只是一个略有智能效果的语音、文字小程序搜索和AI导购,则效果有限。

但“能不能接入”解决的是第二步技术问题,更前置的生态问题是“有没有人接入”。

从小程序诞生之初,不做排行、推荐、分发就是微信等超级App的承诺。智能体能吸引多少开发者?主流应用又会不会重新定位小程序的投入?

答案取决于开发者到底能获得什么。张书乐认为,对头部互联网平台而言,微信 AI 更多意味着一个新的导流渠道。“至于大模型之战,它们作为工具接入任何平台都可以,就和去年集体接入DeepSeek是一个道理。”

一位头部生活类应用的内部人士则向21记者表示,内部对智能体助手的评价是,生活场景下实际用的人并不多。他们需要静观其变,看看微信AI的流量池有多大。

中小开发者同样看中的是引流。戴永乐表示,微信AI在商业模式上跟中小开发者不冲突。小游戏和实用工具类小程序确实需要流量广告变现,但它们大部分功能复杂,本就不依赖AI一键调用;成交类的电商小程序,核心目的就是快速交易商品,所以也不会排斥AI调用。

“微信AI肯定会成为一个新入口,但AI大概率优先推荐规模更大、能力更全面的平台,怎么才能轮得到中小商家?” 在戴永乐服务的客户中,大约70%的人会在尝试几个月后放弃运营小程序。原因在于,小程序一直缺乏类似视频号的公域展示入口,开发者需要有较强的私域运营能力,否则小程序很难被搜到。

类似的问题,微信小程序早已遇到过。此前,微信曾尝试推出“附近的小程序”,通过地理位置帮助用户发现附近服务,推荐更精细的小程序。但多数用户仍然更习惯通过地图应用寻找商家,使用的用户少,愿意接入的商家更加有限,这一功能最终逐渐淡出。

这个典型的鸡生蛋、蛋生鸡难题,在智能体时代依然存在——开发者需要流量才愿意接入,而用户只有在服务足够丰富时,才会形成新的使用习惯。智能体助手要走向消费市场,接下来的考验是模型能力和生态建设两道难关。

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