千问蒋冠军：构建Personal Agent需模型、记忆与生态协同
2026/10/23 15:38阅读量 1
在2026中国计算机大会上，阿里巴巴千问事业部AI算法负责人蒋冠军分享了Personal Agent的技术实践。他认为真正的Personal Agent应能创造增量价值并提供个性化主动服务，其核心能力依赖于模型、记忆与生态三要素的高效协同。通过让系统能力与问题解决路径精准匹配，可释放解决日常问题的巨大潜力。
事件概述
10月22日，在2026中国计算机大会上，阿里巴巴千问事业部AI算法负责人蒋冠军就Personal Agent（个人智能体）的技术框架与实践进行了分享。他提出，Personal Agent的发展阶段应当超越基础交互，转向为人类创造增量价值并提供个性化的主动服务。
核心观点与技术框架
蒋冠军指出，Personal Agent解决日常工作、学习及生活问题的理论上限接近100%。要释放这一潜力，关键在于实现系统能力与具体问题解决路径的最佳匹配。为此，他构建了由以下三个核心要素组成的技术框架：
- 模型（Model）：作为基础推理与决策的核心引擎。
- 记忆（Memory）：用于存储和调用用户历史数据与偏好，支撑个性化服务。
- 生态（Ecosystem）：提供丰富的工具与服务接口，扩展Agent的能力边界。
关键结论
构建高效的Personal Agent并非单一技术的突破，而是需要模型、记忆与生态三者协同推进。只有当这三者高效协作时，才能针对不同场景和问题找到最优的解决路径，从而实现从“被动响应”到“主动服务”的跨越。