Запуск AI-агента WeChat, крупные интернет-платформы реагируют

Агент WeChat действительно скоро появится.

Платформа открытия WeChat опубликовала следующее содержание руководства для разработчиков AI WeChat.

Согласно руководству, для обеспечения более интеллектуального взаимодействия с пользователями и помощи пользователям быстрее обнаруживать и использовать услуги мини-программ, платформа открытия WeChat предоставляет разработчикам удобные возможности для подключения к экосистеме ИИ WeChat, полностью уважая права и автономный выбор разработчиков.

После подключения мини-программа сможет быть рекомендована и вызвана ИИ WeChat. Мини-программы, не подключенные к системе, не смогут быть вызваны ИИ WeChat.

Платформа предлагает два режима подключения. Автоматический режим: при авторизации платформа получает доступ к исходному коду мини-программы, не требуя дополнительной разработки. Режим разработчика: разработчики могут самостоятельно осуществлять персонализированную разработку на основе особенностей бизнеса мини-программы.

В тот же день Meituan официально объявила о первом подключении к экосистеме ИИ WeChat. Как одна из первых команд в рамках предварительного тестирования, Meituan ранее совместно с командой WeChat разработала и протестировала интеграцию. В будущем пользователи смогут использовать ИИ WeChat для доступа к услугам Meituan, таким как доставка еды и другие услуги локальной жизни.

Ctrip, Tongcheng и другие платформы жизненных услуг также объявили о подключении к WeChat.

Несколько дней назад служба поддержки Tencent заявила, что WeChat сотрудничает с производителями смартфонов, такими как Huawei, Xiaomi, Honor, OPPO и vivo, для внедрения функций A2A-ассистента, и уже несколько производителей завершили интеграцию.

Пользователи могут инициировать аудио- и видеозвонки в WeChat или отправлять сообщения указанным друзьям с помощью встроенного AI-ассистента своей операционной системы.

Это не первые слухи о ИИ от WeChat. Еще в марте этого года зарубежные СМИ сообщали, что Tencent продвигает в рамках WeChat высоко конфиденциальный проект ИИ-агента.

2 июня СМИ сообщили, что Tencent тестирует прототип AI-агента, встроенного в WeChat, и может начать процесс регуляторного одобрения уже в этом месяце. В день публикации отчета акции Tencent закрылись ростом на 10,5%, увеличив рыночную капитализацию более чем на 300 млрд гонконгских долларов — это наибольший однодневный рост с января 2021 года.

WeChat AI, возможно, является окончательным ответом на вторую половину искусственного интеллекта Tencent.

Люди, видевшие раннюю демонстрацию, сообщили, что пользователи могут провести пальцем вправо на главном экране WeChat, чтобы открыть окно диалога с AI-агентом. После ввода команды агент автоматически запускает мини-программы в экосистеме WeChat для выполнения задач, таких как фильтрация, оформление заказа и бронирование.

Например, если вы скажете: «Помоги мне заказать кофе за 30 юаней или меньше, не слишком сладкий, который можно забрать рядом», агент автоматически запустит мини-программу в WeChat, чтобы отфильтровать кофейни, подобрать вкус и цену, а даже завершить процесс заказа.

По описанию он не отличается от AI-чат-ботов, таких как DouBao и Qianwen.

Однако особенность заключается в том, что AI WeChat имеет полномочия по управлению всей экосистемой WeChat.

В годовом отчете за 2025 год Tencent прямо указала, что цель состоит в создании следующего поколения агентных сервисов в экосистеме WeChat, объединив возможности мини-программ, контента, социальных функций и платежей. На 31 марта 2026 года совокупная месячная аудитория WeChat и WeChat составила 1,432 миллиарда.

То есть, как только веб-приложение AI WeChat будет запущено, оно, будь то хорошо или плохо, обречено стать суперприложением.

В WeChat существует миллионы мини-программ, охватывающих повседневные сценарии, такие как вызов такси, доставка еды, бронирование билетов и покупка продуктов. Почти все ведущие интернет-сервисы Китая имеют входы через мини-программы в этой экосистеме.

Основная способность AI в WeChat — это позволить AI использовать сервисы и возможности транзакций этих мини-программ, чтобы завершить полный цикл от познания до принятия решений и выполнения.

Как это сделать?

Сначала нужно понять намерение пользователя. Когда пользователь говорит «помоги мне забронировать ресторан», это означает разное, если он говорит это в семейной группе и в рабочей группе.

Кто участвует, кто принимает решения, какой бюджет, какие ограничения и на каком этапе находится задача — всё это контекст, который должен понимать агент. Сложность в том, что задачи в WeChat естественным образом простираются во времени: обсуждение летних каникул в семейной группе может продолжаться несколько дней с перерывами.

Затем вызов инструмента.

Агент должен действовать вручную: использовать функцию «Найти», чтобы найти информацию, выполнить запрос и сравнить цены с помощью мини-программы, произвести оплату через WeChat Pay и отправить пользователю результат через уведомление службы.

Согласно отчету QuestMobile «Весенний отчет о потоке всей экосистемы 2026 года», ежедневная активная аудитория мини-программ превысила 900 миллионов и охватывает сотни сегментов.

Теперь набор инструментов достаточно велик, но понимает ли AI WeChat, как им пользоваться?

В статье, опубликованной Tencent 18 марта, раскрываются некоторые технические детали. Команда WeChat разработала UI-Oceanus — модель мира, специально созданную для экосистемы мини-программ. Ее задача — предсказывать результаты действий. Агент нашел кнопку, но что произойдет при ее нажатии? На какую страницу перейдет интерфейс? Какое окно появится? Запустится ли процесс оплаты?

Люди интуитивно понимают эти вещи при использовании приложения, а агент такой интуиции не имеет, поэтому он должен учиться на данных.

ИИ в играх учится: «как будет двигаться персонаж, если нажать эту кнопку», а модель мира мини-программы учится: «как изменится страница, если нажать эту кнопку».

Обучение непосредственно в реальной среде мини-программы слишком медленно и нестабильно, поэтому UI-Oceanus автоматически моделирует действия и изменения страницы, создавая 5 миллионов образцов. Это позволяет агенту научиться взаимодействовать с мини-программой в виртуальной среде, а затем перенести эти навыки в реальные условия.

Есть также проблема затрат. Если для каждого сценария запускать вывод на входе с 1,4 млрд ежемесячных активных пользователей, затраты будут астрономическими. Tencent должен найти баланс между использованием небольших моделей для базовых задач и вызовом мощных моделей для сложных задач. Такая способность к многомодельному планированию должна обеспечивать эффективность при контроле затрат.

Наконец, координация экосистемы.

В WeChat слишком много мини-программ: качество обслуживания, стабильность интерфейсов, сотрудничество с продавцами, процесс оплаты, ранжирование рекомендаций, распределение выгод — каждая из этих категорий заслуживает отдельного подробного обсуждения.

ИИ-агент, чтобы выполнять задачи за пользователя, должен реально их выполнить, а не мягко обещать, а потом запутаться посреди заказа.

Таким образом, AI для WeChat — это на самом деле очень сложный проект, который должен справляться с множеством различных сложных сценариев. Ему необходимо понимать естественный язык, вызывать мини-программы, обрабатывать платежи, управлять контекстом и координировать экосистему.

Контур AI от WeChat четкий, однако этот продукт окажется гораздо масштабнее, чем мы предполагали.

Чем богаче контекст, тем лучше ИИ понимает ваши истинные намерения и принимает более точные решения.

А WeChat как раз является крупнейшим контекстным контейнером Tencent.

В WeChat есть социальные связи: 1,4 миллиарда пользователей имеют социальные отношения, переписку и групповые диалоги в WeChat — всё это контекст. В WeChat есть мини-программы; миллионы мини-программ охватывают множество сценариев обслуживания — это тоже контекст.

WeChat имеет платежи, привычки потребления пользователей, платежные записи и предпочтения в транзакциях — это все еще контекст.

Содержимое WeChat, включая потоки информации в официальном аккаунте, видеоканале и ленте друзей, также является контекстом.

Недавно Tencent выпустила множество AI-продуктов, таких как Yuánbǎo, ima, WorkBuddy, Marvis, которые кажутся независимыми друг от друга. На самом деле они все направлены на накопление возможностей для AI в WeChat.

За этим стоит внутренний механизм Tencent под названием Co-Design.

Проще говоря, Co-Design — это совместное проектирование и оптимизация продукта командой продукта и командой модели.

Традиционно команда моделей сначала обучает модель, а затем передаёт её команде продуктов для использования. Когда команда продуктов обнаруживает проблемы, она возвращает обратную связь, и команда моделей вносит корректировки.

Этот процесс медленный, и часто возникает ситуация, когда модель сильная, но продукт неудобный.

Подход Co-Design отличается. Команда Yuanbao сообщает команде Hunyuan, как пользователи реально задают вопросы и какие проблемы у них возникают. Команда Hunyuan использует эти реальные отзывы для целенаправленной оптимизации определенных возможностей модели.

Оптимизация завершена, команда Yuanbao сразу приступит к тестированию, обнаружит новые проблемы и продолжит корректировки.

Этот процесс двусторонний и синхронный. Продукт предоставляет модели реальные данные и обратную связь, а модель предоставляет продукту более мощные возможности.

Почему это работает? Потому что самое существенное отличие эпохи LLM от прошлых ИИ — это обобщение.

До появления LLM для создания продукта перевода достаточно было подготовить данные для перевода, а для создания программы для игры в го — подготовить данные для го.

Но сегодня ситуация другая: даже если вы просто хотите создать агента для программирования, вам нужна модель с возможностями чата, поиска, выполнения команд и рассуждения. В итоге это превращается в очень сложную междисциплинарную задачу.

Совместный дизайн Tencent и Yuanbao направлен на то, чтобы модель Hunyuan обладала мощными возможностями чата и поиска. Эти возможности можно перенести на другие продукты, такие как ima и WorkBuddy. Навыки, обученные на одном продукте, делают другие продукты более удобными.

В частности, Yuanbao обрабатывает распределение запросов из реального мира. Вопросы, которые пользователи задают в Yuanbao, обычно нечеткие — могут состоять всего из одного-двух предложений, и пользователи постоянно задают дополнительные вопросы.

Навыки многократного диалога и понимания намерений, обученные на этих сценариях, могут быть напрямую перенесены на понимание контекста при обработке задач групповых чатов в WeChat AI.

WorkBuddy собирает данные в сценариях офисного сотрудничества.

Он понимает семантику корпоративных сценариев, таких как структура документов, протоколы встреч и распределение задач. Эти способности позволяют ИИ WeChat при обработке задач извлекать ключевую информацию и выявлять точки принятия решений.

IMA накапливает способность к поиску. Она обучает модель тому, как преобразовывать нечеткие поисковые запросы в точные стратегии поиска и как отбирать полезную информацию из огромного количества результатов. Эти способности позволяют ИИ WeChat сначала провести отбор информации и уточнение намерений перед вызовом мини-программ, чтобы не вызывать все возможные мини-программы и не тратить время и токены, а вызывать лишь несколько действительно полезных.

Marvis обучается разбиению задач и управлению инструментами.

Marvis разбивает команды пользователей на несколько подзадач и координирует различных агентов для управления файлами, системами и приложениями. Эта способность к оркестрации задач и совместной работе нескольких агентов позволяет AI WhatsApp обрабатывать межсценарные задачи, такие как «закажи мне кофе и уведоми коллег», корректно связывая вызовы мини-программ, процессы оплаты и уведомления.

Эти продукты предоставляют разные данные, но эти данные могут взаимно распространяться и мигрировать, образуя систему, подобную сети. Данные, обученные на одном продукте, могут улучшить производительность другого продукта за счет механизмов предварительного и последующего обобщения.

WeChat AI сейчас находится в центре сети ИИ.

Ему не нужно начинать с нуля, он может напрямую использовать уже проверенные возможности.

Важнее всего то, что WeChat сам по себе представляет собой полноценную экосистему: есть цепочки взаимосвязей, мини-программы, замкнутый цикл транзакций через WeChat Pay, а также контентная экосистема с официальными аккаунтами и видео-каналами. Все это отсутствует у других продуктов-агентов.

Все это сейчас реализуется через A2A.

A2A расшифровывается как Agent-to-Agent, на китайском языке — «агент к агенту».

Это открытый протокол, определяющий, как различные AI-агенты от разных производителей должны взаимодействовать, вызывать функции и обеспечивать безопасность. В противоположность этому — подход GUIAgent, при котором AI имитирует человека, распознавая интерфейс через «считывание экрана» и выполняя действия через «симуляцию кликов» в WeChat.

Тенсент выбрал A2A, а не GUI, и это решение основано на глубоком обдумывании.

На телефонной конференции по результатам Q1 Tencent в мае аналитик спросил президента Tencent Лю Чипина: «Как вы оцениваете долгосрочный потенциал или потенциальное разрушительное влияние агентов на уровне операционных систем, включая агентов от iOS, Android или производителей смартфонов»?

Лю Чипин ответил: «С точки зрения операционной системы, здесь смешано несколько разных вещей. Есть настоящие операционные системы, такие как iOS и Android, а также приложения, которые пытаются выдать себя за операционные системы. Если вы — операционная система, такая как iOS или Android, вы хотите обеспечить надлежащую защиту и тщательную кураторскую работу экосистемы, предоставив приложениям разумные разрешения. Вы можете иметь агента, который стремится предоставлять услуги пользователям, но вам необходимо получить разрешение от различных приложений. В противном случае, как операционная система, вы по сути занимаетесь грабежом различных приложений, что не является наилучшим способом управления операционной системой».

Лю Чипин считает, что использование агента операционной системы для управления приложениями допустимо, но нельзя этого делать без разрешения приложения, иначе это будет являться эксплуатацией приложения.

Проще говоря, Tencent не принимает GUI-агенты, только A2A.

В течение последних двух лет производители мобильных телефонов пытались использовать GUI для подключения к WeChat извне.

Реклама荣耀 YOYO утверждала: «Отправьте денежный подарок в WeChat одной фразой», а ключевым преимуществом умных устройств Xiaomi является «автоматическое подключение Xiao Ai к телефонным звонкам в WeChat». Когда вы говорите своему телефону: «Отправить XX денежный подарок на 10 юаней», AI-ассистент выполняет следующие действия в фоновом режиме: разблокировка, нажатие на значок WeChat, поиск XX, нажатие на значок «плюс», нажатие на «денежный подарок», ввод суммы 10, запуск оплаты.

Это действие было быстро заблокировано WeChat.

В апреле 2025 года Центр безопасности WeChat опубликовал公告, запрещающий использование сторонних инструментов для обхода мер безопасности WeChat и незаконного получения или использования данных конечных пользователей WeChat.

Телефон DouBao от ByteDance также столкнулся с той же судьбой.

В декабре 2025 года была выпущена техническая предварительная версия мобильного помощника Doudou с ключевой особенностью «AI-операции непосредственно через приложения». Вскоре множество пользователей сообщили о принудительном выходе из аккаунтов WeChat с уведомлением о необычной среде входа. Компания Tencent заявила, что это сработало в рамках существующей стратегии безопасности и контроля рисков WeChat.

На платформе WeChat AI Honor стал первым брендом, который успешно адаптировал A2A. В настоящее время частичная поддержка этой функции доступна на некоторых моделях Honor: пользователи могут активировать YOYO и давать голосовые команды, например, отправлять сообщения в WeChat, звонить по голосовой связи или начинать видеозвонки через WeChat.

Внутренний источник Tencent отметил, что любой мобильный агент, который не может взаимодействовать с WeChat, не является настоящим системным агентом. Tencent обязательно откроет этот доступ — вопрос только во времени.

WeChat готова позволить производителям смартфонов ограниченно использовать возможности WeChat через контролируемые протоколы, такие как A2A, но не позволит внешним агентам получать доступ к WeChat через считывание экрана или имитацию нажатий.

Это означает, что в конечном счете Tencent должна сохранить контроль над вызовами и правилами экосистемы WeChat.

Говоря о Доубао, здесь возникает еще один вопрос: будет ли платным ИИ от WeChat?

Ежемесячная активная аудитория Добао — 345 миллионов, недавно появилась информация о том, что некоторые функции начнут платными; у WeChat 1,4 миллиарда ежемесячных активных пользователей, давление будет только больше.

К тому же, если веб-чат ИИ должен обслуживать такое большое количество людей, и каждый сценарий запускает вывод, стоимость обязательно будет астрономической.

Ранее эти 10 миллиардов, которые Tencent планировал инвестировать в DeepSeek, можно было интерпретировать как основу для предложения моделей и снижения затрат.

Саморазработанная языковая модель Хуньюнь от Tencent нуждается в технических партнерах, а экосистема WeChat особенно нуждается в низкозатратных возможностях вывода. Низкозатратный подход к обучению DeepSeek идеально соответствует потребностям AI WeChat в сценариях с огромным количеством пользователей.

2 июня Tencent также объявила, что цены на вызов серии DeepSeek-V4 на платформе Tencent Cloud полностью совпадают с официальными ценами DeepSeek, и пользователи не несут никакой надбавки за использование облачной платформы.

Все эти подсказки указывают на то, что Tencent тесно интегрируется с DeepSeek, а агент WeChat, скорее всего, станет первым результатом этой интеграции.

Для простых задач используйте небольшие модели — низкая стоимость и высокая скорость. Для сложных задач вызывайте мощные модели — лучшее качество и высокая точность. Такая способность к многообразному управлению моделями должна обеспечивать эффективность при контроле затрат.

Как пользователь WeChat, я бы с радостью заплатил за эту функцию, если бы ИИ WeChat действительно мог выполнять задачу с первого раза.

Например, забронировать мне билет на самолет, найти мне ресторан и напомнить мне, кто это такой, кто давно числится в моем списке друзей в соцсети, но с которым у меня вообще нет переписки. Я считаю, что все эти функции очень полезны.

Более того, веб-чат ИИ сталкивается не только с индивидуальными пользователями, но и с корпоративными клиентами. Сценарии автоматизации бизнеса, интеллектуальной службы поддержки и интеллектуального маркетинга требуют более высокого уровня ИИ и имеют более высокую готовность платить.

Сцена для ИИ в WeChat действительно велика. Насколько велика? Ответ: настолько велика, насколько велика экосистема WeChat.

Ао Шунью, главный научный сотрудник по ИИ и руководитель крупной модели Хуньюнь компании Tencent, дал более долгосрочную оценку на конференции по промышленному применению ИИ Tencent Cloud 5 июня.

Он считает, что ИИ — это долгосрочная игра, а не краткосрочное окно. Он критикует настроение некоторых сотрудников Силиконовой долины, стремящихся «заработать деньги за два года и выйти на пенсию», подчеркивая, что сейчас ситуация похожа на «ПК 70-х годов», и в будущем будут появляться новые возможности для продуктов.

Это объясняет, почему Tencent готова вкладывать такие большие ресурсы в AI для WeChat. Яо Шуньюй особо подчеркнул: «Практическая ценность важнее, чем рейтинг». Он считает, что методологии ИИ уже достигли высокой зрелости, и настоящая сложность заключается в поиске «хороших вопросов» для решения, а не в стремлении к цифрам в рейтингах.

То, что хочет решить ИИ WeChat, — это именно такие «хорошие вопросы».

Как заставить этих 1,4 миллиарда пользователей ощущать ценность ИИ в повседневной жизни?

Здесь нет демонстрации навыков и нет манипуляций с рейтингами — только решив эту хорошую проблему, Tencent действительно войдет во вторую половину ИИ.

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Прямое лицо ИИ» (ID: faceaibang), автор: Мяо Чжэн, редактор: Ван Цзин