Запуск AI-агенту WeChat, величезні інтернет-платформи реагують

Він з’явиться в WeChat.

Відкрита платформа WeChat опублікувала такий контент щодо керівництва для розробників штучного інтелекту WeChat.

Інструкція вказує, що для надання користувачам більш інтелектуального досвіду взаємодії та допомоги користувачам швидше виявляти та використовувати сервіси міні-програм, платформа відкритих можливостей WeChat надає розробникам зручний доступ до екосистеми штучного інтелекту WeChat, повністю поважаючи права та автономний вибір розробників.

Після підключення міні-програма отримає можливість бути рекомендованою та викликаною штучним інтелектом WeChat. Міні-програми, які не завершили підключення, не зможуть бути викликані штучним інтелектом WeChat.

Платформа пропонує два режими підключення. Автоматичний режим: надайте дозвіл платформі отримувати доступ до вихідного коду міні-програми, не вкладаючи додаткових зусиль у розробку. Режим розробки: розробники можуть самостійно налаштовувати міні-програму з урахуванням її функціональних особливостей.

Того ж дня Meituan офіційно оголосила про те, що стає першою платформою, яка інтегрується з екосистемою штучного інтелекту WeChat. Як одна з перших команд у внутрішньому тестуванні, Meituan раніше спільно розробляла та тестувала інтеграцію з командою WeChat. У майбутньому користувачі зможуть використовувати штучний інтелект WeChat для доступу до послуг Meituan, таких як доставка їжі.

Ctrip, Tongcheng та інші платформи життєвих послуг також оголосили про підключення до WeChat.

Кілька днів тому служба підтримки Tencent заявила, що WeChat співпрацює з виробниками смартфонів, такими як Huawei, Xiaomi, Honor, OPPO та vivo, щоб запровадити функції A2A-асистента, і вже кілька виробників завершили інтеграцію.

Користувачі можуть ініціювати аудіо- або відеодзвінки WeChat або надсилати повідомлення вказаним друзям за допомогою AI-асистента відповідної мобільної системи.

Це насправді не перша інформація про штучний інтелект у WeChat. Ще у березні цього року іноземні ЗМІ повідомляли, що Tencent продовжує розробку високозакритого проекту AI Agent усередині WeChat.

2 червня зовнішні ЗМІ повідомили, що Tencent тестує прототип AI-агенту, вбудованого в WeChat, і найшвидше цього місяця розпочне процедуру схвалення відповідно до законодавства. У день публікації звіту акції Tencent закрилися зі зростанням на 10,5%, що дало збільшення ринкової капіталізації понад 300 мільярдів гонконгських доларів за один день — найбільший одноденний ріст з січня 2021 року.

WeChat AI, можливо, є фінальною відповіддю на другу половину шляху штучного інтелекту Tencent.

Люди, які ознайомилися з раннім демонстраційним варіантом, розповіли, що користувачі можуть провести вправо по головному інтерфейсі WeChat, щоб відкрити вікно діалогу з AI-агентом. Після введення команди агент автоматично запускає міні-програми з екосистеми WeChat для виконання завдань, таких як фільтрація, оформлення замовлення або бронювання.

Наприклад, якщо ви скажете: «Допоможи мені замовити каву за 30 юанів або менше, не надто солодку, яку можна забрати поблизу», агент автоматично використає міні-програму у WeChat, щоб відфільтрувати кав’ярні, знайти відповідний смак і ціну, а навіть завершити процес замовлення.

За описом він не відрізняється від AI-чат-ботів, таких як DouBao та Qwen.

Але особливість у тому, що вінцзяньський ІІ має повний контроль над екосистемою WeChat.

Тенсент у своєму річному звіті за 2025 рік чітко зазначив, що метою є створення наступного покоління агентних сервісів у екосистемі WeChat, об’єднуючи міні-програми, контент, соціальні функції та можливості оплати. На 31 березня 2026 року загальна кількість щомісячних активних користувачів WeChat та WeChat становила 1,432 мільярда.

Іншими словами, як тільки штучний інтелект WeChat буде запущений, він, незалежно від того, чи буде це добре чи погано, обов’язково стане суперзастосунком.

У WeChat є мільйони малих програм, які охоплюють повсякденні сценарії, такі як замовлення таксі, доставка їжі, бронювання квитків та покупка продуктів. Майже всі провідні інтернет-сервіси країни мають вхід через малих програм у цій екосистемі.

Основна здатність штучного інтелекту WeChat — це дозволити ШІ використовувати сервіси та можливості транзакцій цих міні-програм, щоб завершити повний цикл від пізнання до прийняття рішення та виконання.

Як це зробити?

Спочатку потрібно зрозуміти наміри користувача. Коли користувач каже «Допоможи мені забронювати ресторан», це має зовсім інше значення, коли він це каже в сімейному чаті, ніж у робочому.

Хто бере участь, хто приймає рішення, який бюджет, що заборонено, на якому етапі знаходиться завдання — це всі контексти, які повинен розуміти агент. Складність полягає в тому, що завдання в WeChat природньо розтягуються у часі: діалоги в сімейній групі про літні канікули можуть тривати кілька днів з перервами.

Потім виклик інструментів.

Агенту потрібно діяти: використовувати пошук для пошуку інформації, виконувати запити та порівняння цін за допомогою міні-програм, здійснювати оплату через WeChat Pay та надсилати результати користувачеві за допомогою службових сповіщень.

Згідно зі звітом QuestMobile «Весняний звіт про екосистемний трафік 2026 року», щоденна активність міні-програм перевищила 900 мільйонів і охоплює сотні сегментів.

Зараз інструментарій достатньо великий, але чи розумієте ви, як користуватися AI в WeChat?

У статті, опублікованій Tencent 18 березня, розкрито деякі технічні деталі. Команда WeChat розробила UI-Oceanus — модель світу, спеціально розроблену для екосистеми міні-програм. Її завдання — передбачати результати дій. Агент знайшов кнопку, але що відбудеться після її натискання? На яку сторінку зміститься перегляд? Яке вікно з’явиться? Чи запуститься процес оплати?

Люди мають інтуїцію щодо цього при використанні додатка, а агент такої інтуїції не має, тому він повинен вивчати це з даних.

Геймовий ІІ вивчає, як персонаж буде рухатися, коли натиснути цю клавішу, а модель світу міні-програми вивчає, як зміниться сторінка, коли натиснути цю кнопку.

Пряме навчання у реальному оточенні міні-програми занадто повільне й нестабільне, тому UI-Oceanus автоматично симулює дії та зміни сторінок, щоб створити 5 мільйонів зразків. Це дозволяє агенту навчитися керувати міні-програмою у віртуальному середовищі, а потім перенести ці навички у реальні умови.

Також є проблема витрат. Якщо кожен сценарій для 1,4 мільярда щомісячних активних користувачів запускає висновок, витрати будуть астрономічними. Tencent повинен знайти баланс між використанням невеликих моделей для базових завдань і викликом потужних моделей для складних завдань. Така здатність до багатомодельного планування повинна забезпечувати якість, одночасно контролюючи витрати.

Нарешті — координація екосистеми.

У Вейчі надто багато міні-програм, якість обслуговування, стабільність інтерфейсів, співпраця з продавцями, процес оплати, сортування рекомендацій, розподіл прибутку — кожен з цих аспектів окремо можна обговорювати довго.

AI-агент має виконувати завдання користувача насправді, а не лише гарно обіцяти, а потім заплутатися посеред замовлення.

Отже, AI для WeChat — це дуже складний проект, який має справу з різноманітними складними сценаріями. Він повинен розуміти природну мову, викликати міні-програми, обробляти платежі, керувати контекстом та координувати екосистему.

Контур штучного інтелекту WeChat чітко визначений, проте цей продукт буде набагато більшим, ніж ми уявляли.

Чим більше контексту, тим краще AI розуміє вашу справжню мету і приймає більш точні рішення.

А WeChat є найбільшим контекстним контейнером Tencent.

У Вейчін є соціальні зв’язки: 1,4 мільярда користувачів мають соціальні зв’язки, історії повідомлень та діалоги в групах — це всі контексти. У Вейчін є міні-програми, сотні тисяч міні-програм охоплюють різноманітні сценарії сервісів — це також контексти.

WeChat має оплату, звички витрат користувачів, історія платежів, уподобання щодо транзакцій — це все контекст.

Відомості в WeChat, потоки інформації в офіційному акаунті, Video Account та朋友圈, також є контекстом.

Раніше Tencent запустила багато AI-продуктів, таких як Yuánbǎo, ima, WorkBuddy, Marvis, які на перший погляд є незалежними. Насправді вони всі спрямовані на накопичення потенціалу для AI-інтеграції у WeChat.

За цим стоїть внутрішній механізм Tencent під назвою Co-Design.

Просто кажучи, Co-Design — це спільне проектування та оптимізація продуктів командою продукту та командою моделей.

Традиційно команда моделей спочатку навчає модель, а потім передає її команді продукту для використання. Коли команда продукту виявляє проблеми, вона повідомляє про це, і команда моделей вносить корективи.

Цей процес повільний, і часто виникає ситуація, коли модель дуже сильна, але продукт не зручний у використанні.

Підхід Co-Design інший. Команда Yuanbao повідомляє команді Hunyuan, як саме користувачі ставлять запитання в реальних сценаріях та які проблеми вони зустрічають. Команда Hunyuan на основі цих реальних відгуків спеціально оптимізує певні здібності моделі.

Оптимізацію завершено, команда Yuanbao відразу ж візьме це на тестування, виявить нові проблеми та продовжить налаштування.

Цей процес є двостороннім і синхронним. Продукт надає моделі реальні дані та відгуки, а модель надає продуктові більш сильні можливості.

Чому це корисно? Бо найсуттєвіша відмінність між епохою LLM і минулими AI — це універсальність.

До LLM для створення перекладальних продуктів достатньо було лише підготувати дані для перекладу, а для створення програми для гри в го — лише підготувати дані про го.

Але сьогодні все інакше: навіть якщо ви хочете створити лише Coding Agent, вам потрібно, щоб модель мала здатність до чату, пошуку, виконання команд та міркувань. Тож в кінцевому підсумку це перетворилося на дуже складну міждисциплінарну проблему.

Спільний дизайн Tencent та Yuanbao був розроблений, щоб надати моделі Hunyuan виразні здібності до спілкування та пошуку. Ці здібності можуть бути перенесені на інші продукти, такі як ima та WorkBuddy. Здібності, навчені на одному продукті, роблять інші продукти більш зручними.

Зокрема, Yuanbao обробляє розподіл запитів з реального світу. Питання, які користувачі ставлять у Yuanbao, є досить нечіткими — можливо, лише одне-два речення, і вони постійно задають додаткові запитання.

Здатність до багатокрокових діалогів та розуміння намірів, навчені на цих сценаріях, можна безпосередньо застосувати до розуміння контексту під час обробки завдань групових чатів у WeChat AI.

WorkBuddy збирає дані з сценаріїв офісної співпраці.

Він розуміє семантику корпоративних сценаріїв, таких як структура документів, міні-протоколи зустрічей та розподіл завдань. Ці здібності дозволяють AI від іWeChat під час обробки завдань витягувати ключову інформацію та визначати точки прийняття рішень.

IMA накопичує здатність до пошуку. Вона навчає моделі, як перетворювати нечіткі запити на точні стратегії пошуку та як відбирати корисну інформацію з величезної кількості результатів. Ці здатності дозволяють штучному інтелекту WeChat перед викликом міні-програми спочатку провести фільтрацію інформації та уточнення наміру, щоб під час виклику не запускати всі можливі міні-програми, що призводить до витрати часу та токенів, а лише викликати невелику кількість корисних міні-програм.

Marvis навчається розкладанню завдань та плануванню інструментів.

Marvis розбиває команди користувачів на кілька підзавдань і координує різні агенти для керування файлами, системами та додатками. Ця здатність до компонування завдань та спільної роботи кількох агентів дозволяє AI WhatsApp обробляти складні завдання, такі як «замовити каву і повідомити колег», правильно поєднуючи виклик міні-програм, процес оплати та надсилання повідомлень.

Ці продукти надають різні дані, але ці дані можуть взаємно поширюватися та мігрувати, утворюючи систему, подібну до мережі. Дані, навчені на одному продукті, можуть за допомогою механізмів попереднього та післянавчання покращити продуктивність іншого продукту.

WeChat AI зараз знаходиться в центрі мережі штучного інтелекту.

Йому не потрібно починати з нуля, він може безпосередньо використовувати ці вже перевірені здібності.

Ще важливіше, WeChat сам по собі є цілісною екосистемою. Він має мережу зв’язків, міні-програми, замкнений цикл транзакцій через WeChat Pay, а також контентну екосистему з офіційними акаунтами та Video Channels. Усі ці функції відсутні в інших продуктах Agent.

Все це зараз реалізується за допомогою A2A.

A2A означає Agent-to-Agent, на китайській мові — «агент до агента».

Це відкритий протокол, який визначає, як різні AI-агенти від різних виробників мають взаємодіяти, викликати функції та забезпечувати безпеку. Відповідною є підхід GUIAgent, при якому AI імітує людину, виявляючи інтерфейс через «читання екрану» та виконуючи дії шляхом «симуляції кліків» у WeChat.

Тенсент вибрав A2A, а не GUI, і це рішення має глибоке обґрунтування.

На телефонній конференції з підсумками Q1 Tencent у травні аналітик запитав президента Tencent Лю Чіпіна: «Як ви оцінюєте довгостроковий потенціал або потенційну революцію з боку агентів на рівні операційних систем, включаючи агентів від iOS, Android або виробників смартфонів»?

Лю Чіпін відповів: «З точки зору операційної системи, тут змішано кілька різних речей. Є справжні операційні системи, такі як iOS та Android, а потім є додатки, які намагаються виглядати як операційні системи. Якщо ви — операційна система, така як iOS або Android, ви хочете забезпечити добру захисту та тщеславне планування екосистеми, надавши додаткам розумні дозволи. Ви можете мати агента, який намагається надавати користувачам послуги, але вам потрібно отримати дозвіл від різних додатків. В іншому випадку, як операційна система, ви суттєво експлуатуєте різні додатки, що не є найкращим способом управління операційною системою».

Лю Чіпін сказав, що використання агента операційної системи для керування додатками допустиме, але не можна робити це без дозволу додатка, інакше це буде розкраданням додатка.

Простіше кажучи, Tencent не приймає GUI-агенти, лише A2A.

Протягом останніх двох років виробники смартфонів намагалися використовувати GUI для підключення до WeChat ззовні.

Реклама YOYO від Honor стверджувала: «Надішліть грошовий подарунок у WeChat однією фразою», а ключовою перевагою розумних пристроїв Xiaomi є «автоматичне підключення Xiao Ai до телефонних дзвінків у WeChat». Коли ви кажете своєму телефону: «Надіслати 10 юанів у подарунок XX», AI-асистент у тилу виконує такі дії: розблокування, натискання на іконку WeChat, пошук XX, натискання на плюс, натискання на подарунок, введення 10, запуск оплати.

Цю дію швидко заборонено WeChat.

У квітні 2025 року Центр безпеки WeChat опублікував оголошення, забороняючи сторонні інструменти обходити заходи безпеки WeChat та незаконно отримувати або використовувати дані кінцевих користувачів WeChat.

Телефон Байтдансу Доубао став жертвою тієї ж долі.

У грудні 2025 року було запущено технічний попередній випуск мобільного асистента Doudou з головною перевагою «AI для прямого крос-додаткового керування». Швидко користувачі почали повідомляти про примусове відключення їхніх облікових записів WeChat із повідомленням про незвичайне середовище входу. Tencent зазначило, що це спричинило дію існуючих стратегій безпеки та контролю ризиків WeChat.

На платформі WeChat AI Honor став першим брендом, який повністю адаптував A2A. Наразі деякі моделі Honor підтримують цю функцію: користувачі можуть активувати YOYO та надавати голосові команди, наприклад, надсилати повідомлення через WeChat, робити голосові чи відеодзвінки через WeChat.

Внутрішній співробітник Tencent зауважив, що будь-який мобільний агент, який не може взаємодіяти з WeChat, не є справжнім системним агентом. Tencent обов’язково відкриє цей доступ — це лише питання часу.

WeChat готовий дозволити виробникам смартфонів обмежено використовувати функції WeChat через контролювані протоколи, такі як A2A, але не дозволить зовнішнім агентам отримувати доступ до WeChat шляхом читання екрану або імітації натискань.

Це означає, що в кінцевому підсумку Tencent зберігає контроль над доступом до екосистеми WeChat та встановленням її правил.

Щодо Добао, тут виникає ще одне питання: чи буде微信 ШІ платним?

Місячна активність DouBao — 345 мільйонів, останнім часом поширюються чутки про те, що вони збираються почати стягувати плату за деякі функції; у WeChat 1,4 мільярда місячних активних користувачів, тиск буде ще більшим.

Тим більше, що від AI WeChat доведеться обслуговувати таку велику кількість людей, і кожен сценарій викликає висновок — витрати обов’язково будуть астрономічними.

Ці 10 мільярдів, які Tencent планував інвестувати в DeepSeek, можна розглядати як основу для постачання моделей та їх витрат.

Власна велика модель Хуньюнь від Tencent потребує технічних союзників, а екосистема WeChat особливо потребує низьковитратних можливостей висновку. Низьковитратний підхід DeepSeek до навчання ідеально відповідає вимогам штучного інтелекту WeChat у сценаріях з величезною кількістю користувачів.

2 червня Tencent також оголосила, що ціни на виклик серії DeepSeek-V4 на платформі Tencent Cloud повністю збігаються з офіційними цінами DeepSeek, і користувачі не несуть жодної надбавки за платформу.

Всі ці підказки вказують на те, що Tencent глибоко зв’яжеся з DeepSeek, а微信 Agent, ймовірно, стане першою відповіддю після цього зв’язку.

Для базових завдань використовуйте малі моделі — низька вартість і висока швидкість. Для складних завдань викликайте потужні моделі — краща якість і вища точність. Така здатність до багатомодельного розподілу забезпечує якість при контролі витрат.

Як користувач WeChat, я б був готовий платити за цю функцію, якщо AI WeChat зможе справді виконати завдання з першого разу.

Наприклад, допоможіть мені забронювати квиток на літак, знайдіть для мене ресторан і нагадайте мені, хто цей людина, який вже довго просто лежить у моєму списку друзів у соціальній мережі, і з яким у мене взагалі немає жодного повідомлення. Я вважаю, що ці функції дуже цінні.

Ще важливіше, що відокремлений ІІ відповідає не лише окремим користувачам, а й корпоративним клієнтам. Сценарії автоматизації підприємств, інтелектуальних служб підтримки та інтелектуального маркетингу мають більш високий попит на ІІ та більшу готовність платити.

Сцена для штучного інтелекту WeChat дійсно велика. Наскільки саме? Відповідь: наскільки велика екосистема WeChat, настільки велика й сцена для штучного інтелекту WeChat.

Він Цзяньюй, головний науковець з ШІ та керівник великої моделі Хуньюнь в Tencent, дав більш довгострокову оцінку на конференції з застосування ШІ в індустрії Tencent Cloud 5 червня.

Він вважає, що ШІ — це довгострокова гра, а не короткострокове вікно. Він критикує налаштування деяких фахівців з Сіліконової долини «швидко заробити гроші за два роки і вийти на пенсію», підкреслюючи, що зараз це як «PC 70-х років», і майбутнє принесе безліч нових можливостей для продуктів.

Це пояснює, чому Tencent готова вкласти такі великі витрати у WeChat AI. Яо Шуньюй особливо підкреслив: «Практична цінність перевищує цінність здобуття місць у рейтингах». Він вважає, що методологія ШІ вже дуже досконала, і справжнім викликом є пошук «правильних питань» для вирішення, а не переслідування цифр у рейтингах.

Він Вейчі AI вирішує саме такі «добрий питання».

Як зробити так, щоб ці 1,4 мільярда користувачів відчували цінність ШІ у повсякденному житті?

Тут немає ні трюків, ні підняття в рейтингу — тільки вирішивши цю добру проблему, Tencent справді вступив у другу половину штучного інтелекту.

Цей матеріал з веб-каналу WeChat «Face AI» (ID: faceaibang), автор: Мяо Чжэн, редактор: Ван Цзин