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      Accio 進化論:阿里國際的召喚"咒語",AI Agent 的跨境試驗

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      最近,一個叫 Accio Work 的 AI Agent 在行業里刷屏了。

      其實阿里國際站早在 2024 年就推出了 Accio,意在整合全球 B 端供給。彼時這款產品的定位還是對話式 AI 搜索引擎,包含“AI 驅動的搜索”“AI 重構的商品百科頁面”“端到端的電商平臺”三大模塊,是全球首個 B2B AI 搜索引擎。

      其產品形態與一眾 Chatbot 類似,新奇在將 AI 搜索的體驗搬到了傳統電商場景中。2024 年底的科技峰會上,阿里國際站總裁張闊也表示,目前上線的版本還是一款“半成品”,只包括了企業對 AI 時代 B2B 生意形態想象的 10%,未來會持續快速迭代。

      此后 Accio 的確經歷了一個迭代流程,包括 PC 版升級,推出 Agent 模式。直至今年 3 月 24 日,阿里國際正式推出企業級 Agent:Accio Work,Accio 也演變為時下最熱門的產品形態,有“龍蝦”通用技能,能全天候自主完成復雜任務,又具備電商運營專長。

      Accio 的迭代路線與這兩年 AI 的演進路線同步。AI 競爭焦點從能言善辯的通用大模型,轉向能辦實事的智能體時,Accio 也從“采購搜索引擎”變成了“全鏈路數字員工”。

      不同于國內電商成熟的生態,跨境電商是一個典型的“長鏈條、碎片化”場景。它天然橫跨語言、法規、物流、匯率、文化差異多個維度,恰好是非常適合 AI Agent 的高壓試驗場。

      Accio 的命名很有意思,其源自拉丁語“召喚/召集”,在暢銷書《哈利波特》中也被作者羅琳引用為“飛來咒”的咒語,念咒之后可使目標物品飛到手中。Prompt 一度也被使用者們戲稱為“咒語”,因為 AI 的能力對普通人而言猶如魔法,咒語是通往魔法之路

      更適合“龍蝦”的試驗田

      從產品描述來看,Accio Work 是一個開箱即用且一站式服務的數字勞動力。能夠通過對話交互,自主完成市場分析、選品設計、商品發布、商業談判等過程。更為關鍵的是,Accio Work 甚至可以拉起一支 Agent 團隊,通過協同完成復雜的長程任務。

      一如官方將其定義為“電商版龍蝦”,它同時支持連接 Gmail、Google Drive、Notion 等工具,通過讀取應用數據,完成相應任務;也支持連接到 Telegram、Discord、釘釘、微信等平臺,從而回復消息、幫助用戶,并積極參與交流。


      圖片來源:Accio 官網

      這樣的服務在跨境電商的語境下,價值是更為突出的。

      跨境電商是一個體量龐大、但工具層欠發達的市場,其間充滿變量、摩擦和高度碎片化的工作環境。因為存在語言、法規等跨文化差異,信息不對等幾乎是無處不在,每一層都疊加了人工處理的成本。

      跨境賣家最真實且煩惱的日常,就是在語言不通的平臺上判斷選品潛力、在沒有本地經驗的情況下搭建合規的海外店鋪、在時差橫亙的供應鏈里來回催報價。

      比起“錦上添花”,Agent 在這里更多是幫助翻越一些準入門檻,需求自然更加剛性。畢竟運營摩擦越多,自動化的價值越高;不確定性越大的地方,有數據支撐的判斷越稀缺。

      國內電商平臺多年競爭中,幾乎是使勁渾身解數消除經營門檻,消費者能看到各類標準化評分、透明的價格展示,和完備的售后流程。然而跨境經營的復雜度太高,大量賣家沒有獨自處理的能力。

      我們也能看到跨境“全托管/半托管”模式在近幾年集中爆發,本質也是通過外包給平臺來消化這些復雜性。而 Accio Work 試圖用 AI 來完成這種托管,或者說協助商家接管,它已經從最初的參謀、助手,到了“生意大管家”的階段。

      對比國內“龍蝦”的處境,這種場景價值會看得更清楚。

      OpenClaw 算是近期 AI 圈討論度最高的開源 Agent 框架。它在 GitHub 上的增速創下開源軟件歷史紀錄,僅用約 4 個月就突破 25 萬星,超越了 React 用 13 年積累的約 24 萬星。國內各大云廠商在它爆火后迅速跟進,紛紛推出一鍵部署服務或云端托管版本。

      但落到實際使用,評價開始分化。高度定制化意味著高配置門檻,普通用戶面對復雜的本地部署流程多有知難而退;任務執行的穩定性參差不齊,長鏈路操作容易在中途失控或陷入循環。

      更根本的問題是,它是一個通用框架,缺乏垂直場景的數據和流程積累。龍蝦許諾的愿景十分誘人,全自動化工作流程,超高效率,私人定制,但期望和門檻越高,實際交付所感到的落差就越明顯。

      一方面當然是技術層面的“調教”還不完善。OpenClaw 本身不是大模型,更像一個指揮框架,最終的任務執行質量高度依賴所接入的底層模型能力。首先它不是開箱即用,需要用戶自己摸索和調試;其次 Token 消耗產生的大量費用需要考慮在內。

      另一方面是場景模糊。OpenClaw 提供了一把瑞士軍刀,但用戶需要的往往是一把為特定任務打磨過的手術刀。國內許多跟風部署的用戶,花了大量時間配置環境,最后能穩定落地的自動化任務,往往只是發郵件、整理文件這類替代價值有限的操作。

      因此,將概念封裝成產品是務實的選擇。跨境交易的運營需求是剛性的,場景是具體的,摩擦是真實存在且無法繞開的。這種環境下,一個垂直于跨境采購鏈路的 Agent,至少在起點上就有了通用框架所缺乏的東西:一個邊界清晰的場景,和一批需求明確的用戶。

      智能體軍備競賽

      當然,Accio Work 所面對的競爭賽道也并不空曠。

      電商服務平臺 Shopify 2023 年推出內置 AI 助手 Shopify Sidekick。CEO 在彼時發布的一則視頻中談到過設計理念:人工智能助手,協助商家完成日常任務。它深度嵌入 Shopify 管理后臺,能讀取店鋪的銷售數據、庫存水平和客戶行為,用自然語言回答“我這周銷售為什么下滑”這類問題,并直接執行相應指令。


      圖片來源:Shopify

      這款產品也經歷了一系列迭代升級,在去年的更新中,Shopify 強調 Sidekick 已經從助手演變為合作者,能夠預測商家的需求并提出行動建議。比如通過自然語言命令自定義任何商店元素,創建自動化工作流程,深入分析店鋪,并給出可操作的改進方案等等。

      Shopify 本就是非常積極布局 AI 的平臺,現在更是主動把自己重新定位為 AI Agent 時代的商業基礎設施。

      海外 C 端消費者更熟悉的 AI 助手是亞馬遜的 Rufus,也是 Chatbot 風靡時期推出的產品,定位在專業化在線購物輔助工具。它代表了一種需求側的演變,海外消費者正在被快速教育成 AI 購物的習慣用戶。

      據亞馬遜 2025Q3 財報電話會的信息,截至 2025 年 10 月,年內已有超過 2.5 億客戶使用過 Rufus,使用該助手的客戶完成購買的概率比未使用者高出 60%。

      市場已經準備好了,等待填補生態位空缺的平臺也不只一個。

      視角移回國內,隨著 Agent 取代 Chatbot 成為 AI 應用的新范式,軍備競賽的焦點移到智能體。

      Accio Work 發布的一周前,阿里還發布了“悟空”,一個面向企業 AI 原生工作平臺,允許用戶通過一個入口協調協調多個人工智能代理執行復雜任務。

      產品發布的背景是組織結構調整。3 月 16 日,阿里宣布成立 Alibaba Token Hub(ATH) 事業群,千問事業部、悟空事業部等歸入 ATH 事業群。后續,阿里集團旗下淘寶、天貓、1688、支付寶、阿里云等 B 端商業能力的 Skill 將逐步接入悟空。

      悟空所許諾的生產力革命自然也可與電商場景深度綁定。比如幫助商家在 1688 選品找貨源,調查供應商背景,全網比價,自動經營,快速上架等等。

      與 Accio Work類似,都強調賦予用戶“一人駕馭一個 Agent 團隊”的能力。這近似于一種商業判斷,當 Agent 的執行能力足夠強,組織規模對效率的意義就會被重新評估。其潛能在于,如果每個個體或小團隊都需要一套 AI 工作流,市場的天花板就不再是企業數量,而是人的數量。

      在更宏觀的科技公司 AI 競速中,各家的布局思路也會趨同:比起爭奪垂直場景用戶,更要在 Agent 成為基礎設施之前,盡可能多地占據入口、積累數據、鎖定工作流。

      與此同時,對 Agent 的重視,讓“AI 電商”這個話題也因此有了更多拓展空間。

      它不再只是“給電商平臺加一個 AI 功能”,Chatbot 時代,這種思路常見于各類 App 增添的 AI 搜索或 AI 助手問答頁面,一種高階客服的存在。

      而目前 AI 正在重新定義商業活動本身的邊界,進入操作流程接管運營步驟。它不再坐在窗口等你提問,而是拿到授權之后,直接去找供應商、發詢價、跑合規、上商品。

      寫在最后

      3 月 30 日,據科創板日報,字節豆包已經接入抖音電商,支持在豆包 App 內直接下單商品并完成支付,無需跳轉抖音。據了解該功能正在內測中。

      AI 與商業活動之間的隔膜,正在被一層一層地剝掉。

      從回答問題,到推薦商品,到完成支付,再到代替人執行一整套采購流程。像 Accio Work這種具備自主任務執行能力的工具進入實操層面,也在暗示 AI 應用的重心已經從單純的“生成內容”進階為“介入流程”。

      大廠正在 AI 時代對 B 端資產進行重新封裝:將積攢的供應鏈資源、運營經驗和合規流程轉化為可調用的自動化代理。逐漸地,我們不再比拼誰的大模型更會聊天,而是看誰能率先將復雜的商業邏輯,固化為低成本、高可靠的數字勞動力。

      一種“智能體商業時代”的可能性正在展開,過去 AI 試圖模仿人類的感性,現在它正在接管商業的理性。

      *題圖及文中配圖來源于網絡。

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