Сводка, сгенерированная ИИ: Платформа открытых возможностей WeChat выпустила руководство для разработчиков ИИ, предоставляя разработчикам возможность подключиться к экосистеме ИИ WeChat. Meituan, Ctrip, Tongcheng и другие компании уже первыми подключились к экосистеме ИИ WeChat; в будущем пользователи смогут использовать ИИ WeChat для вызова таких услуг повседневной жизни, как доставка еды. Агент ИИ WeChat поддерживает вызов диалогового окна с помощью свайпа; после ввода команды он автоматически запускает мини-программу для выполнения задач, таких как фильтрация, заказ и бронирование. Ежемесячная активная аудитория WeChat и WeChat составляет 1,432 миллиарда, а число мини-программ превышает миллион, охватывая повседневные сценарии жизни. Tencent разработала модель мира UI-Oceanus для обучения ИИ работе с мини-программами и использует протокол A2A для обеспечения связи между агентами. Tencent интегрирует возможности продуктов Yaoyuan, ima и WorkBuddy с помощью механизма Co-Design, создавая центр экосистемы ИИ WeChat. Анализ показывает, что масштабы платформы ИИ WeChat определяются масштабами экосистемы WeChat; Tencent стремится позволить 1,4 миллиарда пользователей ощутить практическую ценность ИИ в повседневной жизни.
Автор статьи, источник: DirectAI
Агент WeChat действительно приходит.
Платформа открытия WeChat опубликовала следующее руководство для разработчиков AI WeChat.
Согласно руководству, для обеспечения более интеллектуального взаимодействия с пользователями и помощи пользователям быстрее обнаруживать и использовать сервисы 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 получит возможность рекомендации и вызова через ИИ WeChat. Мини-программы, не завершившие подключение, не смогут быть вызваны ИИ WeChat.
Платформа предлагает два режима подключения. Автоматический режим: при авторизации платформа получает доступ к исходному коду мини-программы, без необходимости 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 закрытом тестировании, 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 указанному другу с помощью AI-ассистента своей мобильной 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.
01 Согласно лицам, видевшим ранние демонстрации, пользователи могут провести пальцем вправо на главном экране WeChat, чтобы вызвать 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 вызовет мини-программу в WeChat, чтобы отфильтровать кофейни, подобрать вкус и цену, а даже завершить процесс заказа.
По описанию он не отличается от таких AI-чат-ботов, 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 ежемесячная аудитория WeChat и WeChat составила 1,432 миллиарда.
То есть, как только AI WeChat выйдет, он, будь то хорошо или плохо, обречен стать суперприложением.
В WeChat существует миллионы мини-программ, охватывающих повседневные сценарии, такие как вызов такси, доставка еды, бронирование билетов и покупка продуктов. Практически 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 заключается 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, завершить 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?
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 произойдет переход? 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 навыки в реальные условия.
Есть также проблема затрат. Если для каждого сценария запускать вывод на входе с 1,4 миллиарда 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 составляющих заслуживает долгого обсуждения.
ИИ-агент должен действительно выполнять задачи за пользователя, а не просто мягко обещать, а затем 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 больше, чем мы предполагали.
02 Почему WeChat лучше всего подходит для передачи этого контекста: чем богаче контекст агента, тем лучше ИИ понимает ваши истинные намерения и принимает более точные решения.
А WeChat является крупнейшим контекстным контейнером Tencent.
В WeChat есть социальные связи: 1,4 миллиарда пользователей имеют социальные отношения, переписки и групповые диалоги в WeChat — все это контекст. В WeChat есть мини-программы; миллионы мини-программ охватывают множество сценариев обслуживания — это тоже контекст.
WeChat имеет платежную функцию, привычки потребления пользователей, история платежей и предпочтения в транзакциях — это все контекст.
Содержимое WeChat, включая потоки информации в официальном аккаунте, видеоканале и ленте друзей, также является контекстом.
Некоторое время назад 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 немедленно 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 переводческого продукта 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 был направлен на то, чтобы обеспечить модели Hunyuan мощные возможности чата и поиска. Эти возможности можно перенести на другие продукты, такие как ima и WorkBuddy. Навыки, развитые в 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 накапливает данные в сценариях офисного взаимодействия.
Он понимает семантику корпоративных сценариев, таких как структура документов, протоколы встреч и распределение задач. Эти способности позволяют ИИ WeChat при обработке задач выделять ключевую информацию и определять точки принятия решений.
IMA накапливает способность к поиску. Она обучает модель тому, как преобразовывать нечеткие 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-программы, 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-ассистенту WeChat эффективно справляться с межсценарными задачами, такими как «закажи мне кофе и уведоми коллег», правильно 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.
Более того, 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 видеоканалами. Все это отсутствует у других продуктов-агентов.
03 Насколько велика сцена для AI WeChat? Все это в настоящее время реализуется через A2A.
A2A расшифровывается как Agent-to-Agent, на китайском языке называется «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 в WeChat через «симуляцию кликов».
Тенсент выбрал A2A, а не GUI, и это решение основано на глубоком обдумывании.
На телефонной конференции по итогам Q1 Tencent в мае аналитик спросил президента Tencent Лю Чипина: «Как вы оцениваете долгосрочный потенциал или потенциальное разрушение со стороны 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 надежную 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, будучи операционной системой, вы по сути занимаетесь грабежом различных приложений, что не является наилучшим способом управления операционной системой».
Лю Чипин имел в виду, 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 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 ByteDance DouBao столкнулся с той же судьбой.
В декабре 2025 года была выпущена техническая предварительная версия мобильного помощника Doudou с ключевой особенностью «AI для прямого управления приложениями». Вскоре множество пользователей сообщили, что их аккаунты WeChat были принудительно разлогинены, а система выдала сообщение о необычной среде входа. Компания Tencent заявила, что это сработало в рамках существующей стратегии безопасности и защиты от рисков WeChat.
На платформе WeChat AI Honor стал первым брендом, который успешно адаптировал A2A. В настоящее время эта функция поддерживается на некоторых моделях Honor, и пользователи могут активировать YOYO для голосового управления, например, отправлять сообщения в WeChat, совершать голосовые или 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 доступом к экосистеме WeChat и правилами ее функционирования.
Говоря о Доубао, здесь возникает другой вопрос: будет ли взиматься плата за AI от WeChat?
Ежемесячная активная аудитория DouBao — 345 миллионов, недавно поступили сообщения о том, что некоторые функции начнут платными; у WeChat 1,4 миллиарда ежемесячных активных пользователей, давление будет только расти.
К тому же, если веб-чат ИИ должен обслуживать такое большое количество людей, и каждый сценарий запускает вычисления, 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 техническом партнере, 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 свяжется с DeepSeek, а агент WeChat, скорее всего, станет первым результатом этого сотрудничества.
Для простых задач используйте небольшие модели — низкая стоимость и высокая скорость. Для сложных задач вызывайте мощные модели — лучшее качество и высокая точность. Такая способность распределения между несколькими моделями должна обеспечивать эффективность при контроле затрат.
Как пользователь WeChat, я готов платить за эту функцию, если ИИ WeChat действительно сможет выполнить 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 большую 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 Hunyuan 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 представителей 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 ценность для рейтингов». 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 ощутить ценность ИИ в повседневной жизни?
Здесь нет демонстрации навыков и нет манипуляций с рейтингом — только решив эту хорошую проблему, Tencent действительно войдет во вторую половину ИИ.