近期国产大模型动作频频。4月2日，阿里发布千问新一代大语言模型Qwen3.6-Plus。4月8日，DeepSeek（深度求索）上线专家模式，这是DeepSeek走红以来首次在产品端引入模式分层设计。此前3月份，DeepSeek释放了和Agent（智能体）相关的多个岗位招聘需求。
《每日经济新闻》记者注意到，无论是阿里千问还是DeepSeek大模型，都在强化基础大模型Agent的能力。2026年初，以OpenClaw（一款开源人工智能体框架，俗称“龙虾”）为代表的“龙虾热”火爆国内外。如果说2025年还是“千模混战”，2026年AI（人工智能）主战场已全面转向智能体，Agent对Token（词元）的消耗正以百倍、千倍速度加快。
IDC（国际数据公司）中国研究总监卢言霞向《每日经济新闻》记者表示，强化Agent能力是基础大模型2026年的重要发展方向，可能包括深度研究、智能办公、AI代码助手等通用场景。
中国科学院计算所客座博士生导师、中国计算机学会数字金融分会常务执委白硕在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着AI应用爆发，对基础大模型Agent能力，未来将更重视在Harness Engineering（直译为驾驭工程）领域的提升。据了解，Harness Engineering是一个不强调模型性能，更强调工程环境，通过让“驾驭模型的系统环境”更专业而提升使用效果的范式。
下一代OpenClaw将支持视频生成
OpenClaw创始人近日在社交平台宣称，下一代OpenClaw智能体产品将迎来两大核心升级——全新融入AI视频生成能力，并成为全球首个官方适配阿里千问大模型的智能体框架。
4月2日，阿里发布千问新一代大语言模型Qwen3.6-Plus，其中最引人注目的是，新模型显著增强了智能体编程能力。在代码智能体领域以及通用智能体与工具使用方面，新模型表现突出。
4月4日，OpenRouter（一个AI模型聚合平台）官方数据显示，Qwen3.6-Plus的日调用量突破1.4万亿Tokens。
Agent对Token的消耗正以前所未有的速度激增。国家数据局局长刘烈宏披露了一组数据，到今年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长1000多倍，相比2025年底的100万亿，3个月时间又增长40%多。
在英伟达GTC 开发者大会上，黄仁勋给出了一个极具冲击力的定义：Token是AI时代的新大宗商品，是新“货币”，也是衡量企业竞争力的核心标尺。
而OpenClaw这类Agent产品彻底改变了AI交互形态，使其能落地完成复杂任务，也让Token需求迎来爆发式增长。
不只是阿里千问基础大模型强化了Agent能力，DeepSeek通用大模型自2025年以来也强化了Agent能力。
《每日经济新闻》记者注意到，在DeepSeek官网上，3月24日发布的一系列招聘岗位中，有不少和Agent相关的岗位。譬如Agent全栈开发工程师、Agent深度学习算法研究员、Agent数据策略工程师等。
2025年12月，DeepSeek更新V3.2正式版，就强调其新模型强化Agent能力，融入思考推理。在这个版本的模型中，DeepSeek提出了一种大规模Agent训练数据合成方法，构造了大量“难解答，易验证”的强化学习任务，大幅提高了模型的泛化能力。
DeepSeek专家模式具备领域深度增强等特点
当前，AI Agent（人工智能体）能力很大程度上依赖于基础大模型能力的提升，基础大模型提供核心能力，而Agent通过系统化设计将这些能力转化为实际应用价值，国产基础大模型正在强化Agent能力。
横向对比来看，无论是千问大模型还是DeepSeek，均支持高达100万个词元上下文长度，大模型在长文档、多轮对话信息提取上更精准。
卢言霞认为，当前基础大模型竞争的关键是编程能力、智能体能力等。
在AI应用端，浙江华通云数据科技有限公司副总裁林建龙在接受《每日经济新闻》记者采访时坦言，当前AI Agent仍面临一些问题。譬如大多数AI系统仍然停留在工具、技能层面，无法真正成为企业的“数字化员工”。传统工作流编排和简单对话系统虽然能够完成一些预定义的任务，但缺乏深度理解业务场景、独立思考和持续学习的能力，难以满足企业复杂多变的业务需求。
林建龙表示，未来的AI Agent不是简单的工具，而是一个基于大模型之上的各个行业领域专家。这种专家Agent具备以下核心特征：第一，具备深厚的行业专业知识，能够理解并处理复杂的业务问题；第二，能够深度融入企业业务流程，与现有系统无缝对接；第三，具备持续学习和自我优化能力，能够在实践中不断提升；第四，能够独立完成特定任务，而不仅仅是提供建议或答案。
4月8日，DeepSeek上线的专家模式就提到，专家模式具备领域深度增强、多步推理可视化、引用溯源强化、自定义专家组合、长上下文压缩优化等特点。专家模式沿用了R1的长思维链推理能力，但针对专业领域做了定向蒸馏和微调，使“快思考”与“慢思考”在领域内更平衡。
林建龙也强调了未来“专家Agent”理念的实现，需要系统化和工程化的方法。他表示，当前华通云正围绕底座模型、数据管理、提示词工程、长期记忆等核心技术要素，构建了一套完整的AI Agent开发框架。
其中底座模型提供基础的认知和推理能力，数据管理完成对企业数据的链接和交互，提示词工程负责将业务需求转化为模型可理解的任务指令，MCP Tools（用于与外部系统进行交互的工具集或协议）提供与外部系统交互的能力，Skills（技能）封装了特定领域的专业技能，长期记忆机制则使Agent能够在多轮交互中积累经验、实现智能的个性化服务。
近期国产大模型动作频频。4月2日，阿里发布千问新一代大语言模型Qwen3.6-Plus。4月8日，DeepSeek（深度求索）上线专家模式，这是DeepSeek走红以来首次在产品端引入模式分层设计。此前3月份，DeepSeek释放了和Agent（智能体）相关的多个岗位招聘需求。
《每日经济新闻》记者注意到，无论是阿里千问还是DeepSeek大模型，都在强化基础大模型Agent的能力。2026年初，以OpenClaw（一款开源人工智能体框架，俗称“龙虾”）为代表的“龙虾热”火爆国内外。如果说2025年还是“千模混战”，2026年AI（人工智能）主战场已全面转向智能体，Agent对Token（词元）的消耗正以百倍、千倍速度加快。
IDC（国际数据公司）中国研究总监卢言霞向《每日经济新闻》记者表示，强化Agent能力是基础大模型2026年的重要发展方向，可能包括深度研究、智能办公、AI代码助手等通用场景。
中国科学院计算所客座博士生导师、中国计算机学会数字金融分会常务执委白硕在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着AI应用爆发，对基础大模型Agent能力，未来将更重视在Harness Engineering（直译为驾驭工程）领域的提升。据了解，Harness Engineering是一个不强调模型性能，更强调工程环境，通过让“驾驭模型的系统环境”更专业而提升使用效果的范式。
下一代OpenClaw将支持视频生成
OpenClaw创始人近日在社交平台宣称，下一代OpenClaw智能体产品将迎来两大核心升级——全新融入AI视频生成能力，并成为全球首个官方适配阿里千问大模型的智能体框架。
4月2日，阿里发布千问新一代大语言模型Qwen3.6-Plus，其中最引人注目的是，新模型显著增强了智能体编程能力。在代码智能体领域以及通用智能体与工具使用方面，新模型表现突出。
4月4日，OpenRouter（一个AI模型聚合平台）官方数据显示，Qwen3.6-Plus的日调用量突破1.4万亿Tokens。
Agent对Token的消耗正以前所未有的速度激增。国家数据局局长刘烈宏披露了一组数据，到今年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长1000多倍，相比2025年底的100万亿，3个月时间又增长40%多。
在英伟达GTC 开发者大会上，黄仁勋给出了一个极具冲击力的定义：Token是AI时代的新大宗商品，是新“货币”，也是衡量企业竞争力的核心标尺。
而OpenClaw这类Agent产品彻底改变了AI交互形态，使其能落地完成复杂任务，也让Token需求迎来爆发式增长。
不只是阿里千问基础大模型强化了Agent能力，DeepSeek通用大模型自2025年以来也强化了Agent能力。
《每日经济新闻》记者注意到，在DeepSeek官网上，3月24日发布的一系列招聘岗位中，有不少和Agent相关的岗位。譬如Agent全栈开发工程师、Agent深度学习算法研究员、Agent数据策略工程师等。
2025年12月，DeepSeek更新V3.2正式版，就强调其新模型强化Agent能力，融入思考推理。在这个版本的模型中，DeepSeek提出了一种大规模Agent训练数据合成方法，构造了大量“难解答，易验证”的强化学习任务，大幅提高了模型的泛化能力。
DeepSeek专家模式具备领域深度增强等特点
当前，AI Agent（人工智能体）能力很大程度上依赖于基础大模型能力的提升，基础大模型提供核心能力，而Agent通过系统化设计将这些能力转化为实际应用价值，国产基础大模型正在强化Agent能力。
横向对比来看，无论是千问大模型还是DeepSeek，均支持高达100万个词元上下文长度，大模型在长文档、多轮对话信息提取上更精准。
卢言霞认为，当前基础大模型竞争的关键是编程能力、智能体能力等。
在AI应用端，浙江华通云数据科技有限公司副总裁林建龙在接受《每日经济新闻》记者采访时坦言，当前AI Agent仍面临一些问题。譬如大多数AI系统仍然停留在工具、技能层面，无法真正成为企业的“数字化员工”。传统工作流编排和简单对话系统虽然能够完成一些预定义的任务，但缺乏深度理解业务场景、独立思考和持续学习的能力，难以满足企业复杂多变的业务需求。
林建龙表示，未来的AI Agent不是简单的工具，而是一个基于大模型之上的各个行业领域专家。这种专家Agent具备以下核心特征：第一，具备深厚的行业专业知识，能够理解并处理复杂的业务问题；第二，能够深度融入企业业务流程，与现有系统无缝对接；第三，具备持续学习和自我优化能力，能够在实践中不断提升；第四，能够独立完成特定任务，而不仅仅是提供建议或答案。
4月8日，DeepSeek上线的专家模式就提到，专家模式具备领域深度增强、多步推理可视化、引用溯源强化、自定义专家组合、长上下文压缩优化等特点。专家模式沿用了R1的长思维链推理能力，但针对专业领域做了定向蒸馏和微调，使“快思考”与“慢思考”在领域内更平衡。
林建龙也强调了未来“专家Agent”理念的实现，需要系统化和工程化的方法。他表示，当前华通云正围绕底座模型、数据管理、提示词工程、长期记忆等核心技术要素，构建了一套完整的AI Agent开发框架。
其中底座模型提供基础的认知和推理能力，数据管理完成对企业数据的链接和交互，提示词工程负责将业务需求转化为模型可理解的任务指令，MCP Tools（用于与外部系统进行交互的工具集或协议）提供与外部系统交互的能力，Skills（技能）封装了特定领域的专业技能，长期记忆机制则使Agent能够在多轮交互中积累经验、实现智能的个性化服务。
3月17日，记者从海南大学获悉，该校化学化工学院副教授李萌婷与相关研究团队合作，合成了多功能复合金纳米花颗粒。该颗粒配合温和光热、光动力、药物控释联合疗法，可有效促进感染性组织再生修复。 据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网2月19日报道，在人工智能(AI)迅速重新定义就业格局的今天，通常被称为“软”技能的人类技能成为最有韧性、最有价值的技能。这是阿尼什·拉曼和玛丽亚&mi 记者3月20日从中国科学院地质与地球物理研究所获悉，该所科研人员在东北黑土区开展了大范围的野外调查和样品采集工作，通过分析采集的黑土样品发现，黑土物质最初都是由风力搬运而来。相关研究成 美国和法国的科学家联合团队借助新的3D打印技术，开发出一种多层人造皮肤，只需18天即可长成。这种仿真皮肤可用于提升护肤品测试效率，并催生更好的皮肤治疗方法。相关研究发表于新一期《先进功能 中国气象局下一代大气数值模式日前发布。该模式采用完全自主的动力框架算法——多矩约束有限体积方法为基础算法，进一步提升全球公里级和区域百米级尺度数值预报的精度，显著减小全球 回望一加去年的整体节奏，如果要用一个词来总结其数字系列和Ace系列的概况，那就是“卷”！从外观质感、内存性能到整机体验，与友商的相互竞争中，一加表现的都比较强势，搭配清晰的产品定位策略和稳扎稳打 。本文链接：阿里千问、DeepSeek齐出手 国产大模型“升级”Agent能力http://www.sushuapos.com/show-2-15982-0.html
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