千问Go实测：云手机云电脑全天在线，淘宝下单大麦收藏

阿里正在邀测的Personal Agent产品千问Go，最近拿到了体验资格，智东西从多个角度做了一轮实测。

先交代背景：近几个月Muse爆火，把Personal Agent这个概念的热度带了起来，国内外大小厂随后纷纷跟进这一形态——主动去解决个人生活中的具体需求。

说回产品本身。千问Go内置在千问APP里，拿到体验资格后，应用上方会出现千问Go的入口。点进去，页面很简洁，对话框上方分布着若干功能区，其中最关键的是“云端”和“我的应用”两块。

要是有一个AI，云端有一部手机、一台电脑24小时跑着等你下指令，能登你的淘宝、高德、大麦，帮你挑商品，还能在云端电脑上写游戏，甚至一句话就做出一个应用——你会拿它干什么？我们这回碰上的就是千问Go。

实测里，我们让它打开大麦，找想看的演唱会并完成收藏；让它调用云端电脑，下载并换掉喜欢的壁纸；还直接让它操作电脑写代码，开发一款城市建造模拟游戏。

更省事的一次，我只发了一句话：帮我去淘宝买个好点的4k显示器，接Macmini用。它在云手机里筛出三款显示器让我挑，选完直接给我建了订单。付款它做不了，但点开淘宝就能看到待付款订单。

从结果看，千问Go在已适配的应用里能执行多种操作，云手机、云电脑也显出一定实用性，用户还能用自然语言随时生成小应用。实测中也看到一些待完善的地方，比如数据源覆盖范围、任务执行延迟、操作流畅度。总体而言，任务执行能力已较为完整，实际体验有不少亮点。

一、自带手机和电脑， 能连淘宝，上大麦

点开“云端”选项卡，里面列出云手机、云电脑和本地电脑三项。云手机和云电脑各对应一台跑在云端的虚拟设备，设备里装好了目前千问Go能操作的那几款应用：手机端有淘宝、大麦等，电脑端有VS Code、Chrome、夸克等。

这些云端设备都支持实时控制。我们让千问Go在云手机的淘宝里搜“狼人杀桌游套装”再添加购物车，它会自己打开淘宝、搜索、加购；过程中用户随时可以接管这台手机自己操作。

操作淘宝得先登录，用户可以把手机号和验证码发给千问Go，也可以手动登录。

大麦同理，也能在云手机里操作。我们让它找黄霄云的演唱会并点一下“想看”，它会直接在大麦里搜索并执行添加。

不过受平台安全限制，大麦不允许Agent自动登录，用户得手动在云手机里登一次。

云电脑也挺有意思。千问Go给一台跑在云端的PC主机，里面预装了一些应用。我们打开夸克，让它下载几张《画江湖之不良人》的壁纸存进网盘。

夸克算是千问Go适配程度较高的应用，任务执行中如果用户手机装了夸克，可以直接关联。问题是，想在云电脑上查看夸克里的具体内容，还得通过浏览器重新扫码登录，衔接不够顺。

二、复盘年度消费，帮忙抢演唱会门票

基础功能看完，接着让它做复杂点的任务，比如拉取淘宝、高德的数据复盘年度消费。提示词是这样的：

请根据我淘宝、高德的历史购物、出行和生活记录，制作一份我的年度生活审计报告。不要只统计金额，还要从消费习惯、兴趣偏好、生活轨迹等角度分析我。找出三个最意外的发现，并给我颁发一些有趣的年度奖项，例如最冲动消费奖、最值得投资奖、重复购买冠军等。所有结论必须有真实数据支撑。

千问Go通过云手机抓了我的淘宝和高德数据——平时常用飞猪的话，应该还能抓出行信息。它照着这些信息把我26年的消费细盘了一遍，还提醒我购物车正在腐烂（下架商品过多）。

需要说明的是，千问Go眼下能抓的数据源还比较有限；操作一旦碰到资金安全边界，平台会弹出风险提示。

从实测看，千问Go已经能在已适配应用中执行多种操作，云手机、云电脑展现出一定实用性，自然语言生成小应用也能随时用上。数据源覆盖范围、任务执行延迟、操作流畅度这些，还有待完善。

说到底，这款阿里正在邀测的Personal Agent产品，任务执行能力已经比较完整，实际体验也有不少亮点。

回到开头那个问题：一个云端有手机有电脑、24小时等你发号施令的AI，能登淘宝、高德、大麦，能挑商品、写游戏、一句话做应用，你会拿它来做什么？

我们的答案是：让它打开大麦找演唱会并收藏，调用云电脑换壁纸，操作电脑写一款城市建造模拟游戏，再用一句话在淘宝下单4k显示器——订单已经躺在待付款里了。

上面那组操作可能还不够直观，那就换个测法——正好试试千问Go的核心功能之一「我的应用」。按照介绍，这个模式会把千问Go接到阿里的AI应用开发平台秒悟上，用户描述需求，就能快速生成一个应用。

举个例子，我们让千问Go去大麦抓六位歌手的演唱会信息，再据此做一个抢票应用。提示词是这样写的：

我想看演唱会，主要是法老、弹壳、杨和苏、毛不易、徐嘉莹、黄霄云这几位的，所以想请你帮我做一个盯票、抢票的系统，能提前提醒我去抢，内容也要实时更新。另外希望这个系统能把高德和飞猪接进来，弄一个演唱会路线版块，把每张票从北京出发去看演唱会的路线和成本都规划出来。

千问Go从大麦抓回相关信息，把抢票应用生成出来，还顺手设了个定时任务：每天定时去抓这几位歌手的票务信息，再实时更新到应用里。

眼下千问Go还没法替我下单、抢票，不过比价、查演唱会票务这类事情，它显然已经做得挺好了。

我们又让它做了个文字版模拟人生小游戏，用的是前面抓来的淘宝和高德数据，再加上我输入的开支信息。每天有两点行动力，上班、加班、摸鱼、约会这些选项任选，靠选择来推进人生进度。

说实话，拿它预测一下自己什么时候升职加薪，还挺有意思的。

三、手机里也能玩电脑，云端开发模拟建造游戏

云手机都测过了，云电脑自然也不能落下。

千问Go的云电脑里装着Chrome浏览器、夸克和VS Code。一些比较简单的指令，比如登录GitHub抓热门开源项目、搜张图换桌面壁纸，都能比较轻松地搞定。

接下来用两个大点的任务试试云电脑的性能。第一个是让千问Go检索全网信息，做一块全球AI产业数据可视化大屏，检索和编程两步都得走，提示词如下：

千问Go查了大量信息之后，用VS Code写出一套可视化大屏，全程都能在云电脑上实时预览。屏幕效果相当不错，公司、数据、可交互的产业地图都在里面。

因为是在云端环境里开发，千问Go还特意打了个离线可用的压缩包，解压就能打开运行。

第二个任务是让它开发一款城市建造模拟游戏。这算是比较常规的模型测试任务，但很考验千问Go调用云主机里编程工具的能力，提示词如下：

实际体验下来，千问Go的开发效率超出预期。云端桌面环境确实存在一定的帧率下降，不过从整个开发过程看，它执行任务比较顺畅，最后呈现的效果也不错。

整体实测下来，云主机模式在千问Go上已经能看到效果了。云手机也好，云电脑也好，都能相对精确地完成我们提交的任务，操作已有应用时也比较流畅。

不过具体环节上还是有些小问题。比如云手机和云电脑在用户接管模式下都会出现响应迟缓。就云电脑而言，接管模式下用手机操作其实不太方便。如果后续产品和开发团队能把接管体验优化一下，比如加上横屏、增加一些操作上的便捷方式，相信这部分功能会更吸引人。

价格方面，千问Go的免费额度有限，想要更多额度就得订阅，分高级、精英、旗舰和智尊四档，连续包月价格分别为19元、49元、128元、399元，最高额度是免费版的50倍。

写在最后：

从实测过程看，Personal Agent似乎还有很长的路要走，而且这条路上的阻碍也会是前所未有的多。

具体来说，操作第三方应用这件事一直让Personal Agent处在相对尴尬的位置，千问Go的解法依然是云手机和云电脑这种「暴力」方式，而这种方法无疑会带来风控问题。

怎么让Personal Agent不再因为第三方应用而苦恼，会在未来很长一段时间里成为各家思考的焦点。

目前千问Go采用机器半自动登录加上自动化抓取的方式，具备一定的合理性，但也存在延迟高、用户接手频繁的问题。

怎么获取信息、怎么「无痛」操作第三方平台、怎么让Personal Agent跑得更流畅，任重而道远。