会回答，不等于能办成事；记得多，也不等于懂用户。对谈千问蒋冠军，我们拆解Personal Agent的两道关：系统怎样承接模型错误，记忆怎样补对当前上下文。从后训练、Harness到服务生态，竞争正在从一次惊艳转向稳定交付。70元理赔背后是目标与授权的边界；“六个月之内升职”背后，则是今天还无法可靠跟进的宽泛目标。 嘉宾 蒋冠军，千问事业部 AI 算法负责人。 本期共创 本期节目与技术播客「技术有下文」共创。欢迎点击节目名称，订阅收听。 你会听到 1. 系统承接错误，不是把任务全交给模型：Skill说明行为，框架约束关键操作，该由用户确认的仍须确认。 2. Coding有代码库，生活却没有现成的上下文：Personal Agent需要模型、记忆与服务生态一起支撑。 3. 一个真实案例：航空公司延误，用户要现金赔偿。千问的agent 打电话过去，对方要赔代金券，agent 不同意，“最终就是退了七十块钱回到了用户的那个账户里面”。打电话能力当时还在邀测、测试中，agent 以助理身份沟通。路径可变，目标不丢：千问Go！ 4. Mars 看过《金刚经》，说要吃烤肉也被扯到佛教上；记住不等于用对。记忆要为当前任务选上下文，处理关联、分层与时效。 5. 上限吸引尝鲜，下限决定常用：把常见任务做稳。过去三个月，千问Agent单任务平均Token用量变成原来的1.6倍。 6. 花二十块抢十块的券？减少错路与重试，也是降成本。配合Skill封装和压缩，千问相关任务上下文规模曾降低约40% 7. 后训练补交付落差：千问围绕30多个行业梳理8000多项原子能力，改善真实需求的覆盖与执行稳定性。 8. 能办事，不等于能接管人生目标，主动提醒要克制。 时间轴 00:00 开场 01:26 为什么现在做 Personal Agent 08:30 模型会出错，系统怎么兜底 13:29 小龙虾为什么火了又不火 16:56 现金而非代金券：守住目标，也守住授权边界 26:58 个性化与记忆：记什么、记多少 39:47 从尝鲜到常用：上限、下限与成本 51:28 后训练：把真实需求拆成可稳定执行的能力 1:00:50 主动提醒与“产品宪法” 1:07:25 任务与陪伴：生态接入和长期目标的边界 1:19:59 云电脑、成本取舍与生态优势 1:29:51 未来半年与模型升级 1:36:51 Agent 的惊喜与日常琐事 1:49:53 片尾曲《交给它吧》 以上功能与能力描述以 2026 年 10 月 27 日录制时的讨论为准。 节目主理人 主持人：徐文浩、Mars 徐文浩 某 AI 创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发 AI 应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司 MediaV 的算法和数据负责人，后被 360 收购。离开后加入成立不到 1 个月的拼多多。后创办了基于 AI 的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023 年再次下场创业。 任鑫 美元基金合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造"今夜酒店特价"用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业"京东到家"开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 商务合作 公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式

AI 可以记住你的偏好，也开始替你调用工具、执行任务。但能记住、能行动，是否就意味着它真的好用？ 当 AI 记得你肠胃不好，主动提醒一家餐厅太辣，你会觉得贴心，还是觉得隐私被过度使用？一个属于你的 Personal Agent，需要记住一切，还是学会恰到好处地遗忘？ 本期《技术有下文》，我们邀请千问事业部Agent 技术负责人朱达和中国科学技术大学张岸，从模型之外的工程工作，聊到 Personal Agent 的记忆与自我改进，再聊到服务连接、商业定价与安全边界。在产业一线与学术前沿的对话中，看看一项技术落地到真实用户场景，还要经历哪些取舍，才能成为真正好用的产品。 【本期嘉宾】 朱达｜千问事业部 Agent 技术负责人 张岸｜中国科学技术大学特任教授、博士生导师 【主持人】 琳郎 【时间线】 02:56 从 Chat 到 Agent：交付一个结果，而不只是一段话 04:05 模型越来越强，Harness 还值不值得做？ 14:00 从”一元论”到”二元论”：上下文工程成为主线 19:15 RSI 会到来：为什么此刻开始讲递归自我改进 25:42 Agent 已经能发现问题，但怎么保证它真的“修对了”？ 32:41 做过一遍的任务，第二遍就一定更省吗？ 35:11 Personal Agent 的记忆：什么时候该用，什么又应该忘记？ 44:09 当用户从人变成 Agent，产品与服务需要怎样重新设计？ 48:11 面对上万个工具，Agent 怎么找到合适的那一个？ 50:19 Agent 跑了五十步仍然失败，用户应该为过程付费吗？ 54:00 自进化的护栏：怎样让 Agent 持续改进，又不偏离安全边界？ 56:11 AI 首先冲击的，是 AI 自己的教育 59:51 半年之后再回头看，哪些事情依然重要？