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京东腾讯合作AI Agent共拓智能服务

6月8日，京东与腾讯宣布将在AI Agent（智能助理）领域展开深度合作，双方将整合京东的商品供应链、履约服务能力以及腾讯的生态入口优势，共同打造跨场景的智能化服务新范式。这一合作标志着AI Agent从单点应用走向生态协同，有望重构用户购物与生活服务的交互体验。与此同时，微信也在与华为、小米、OPPO、vivo等手机厂商推进AI Agent合作，并接近启动微信AI助手的开发测试，腾讯元宝亦在拓展垂类开放合作。京东则基于自研AI技术与超级供应链能力，持续加强多元化AI购物场景布局，目前已与华为、OPPO、荣耀等主流终端厂商实现深度对接，形成从意图识别到服务保障的完整闭环。 京东腾讯联手：供应链与生态入口的深度耦合 根据京东官方消息，此次合作将依托京东在商品供应链、全域零售数字化及电商履约方面的成熟能力，结合腾讯微信等产品的生态入口优势，共同推动AI Agent从孤立应用迈向跨场景协同。用户将能在腾讯生态内直接调用京东的AI Agent，完成商品导购、点外卖等品质生活服务。值得注意的是，微信已与华为、小米、OPPO、vivo等手机厂商打通AI Agent合作，腾讯客服已证实该消息。

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Capital One CIO 谈代理AI采用步骤

Capital One 银行技术部门执行副总裁兼首席信息官 Mark Mathewson 在 Forbes 最新专访中系统阐述了企业对代理型 AI（agentic AI）的准备路径。Mathewson 明确将代理型 AI 定义为“不仅提供建议，更要自主采取行动”的下一代企业 AI 形态，并强调 Capital One 多年的云基础设施投资为这一转型奠定了坚实基础。该专访围绕四大战略洞察展开，为业界提供了从传统 AI 到自主代理的可操作框架。 代理型 AI 核心变迁：从建议到自主决策与行动 Mathewson 在采访中指出，成为代理型企业意味着“构建能够理解环境并做出决策的 AI”，而且这些决策必须在“安全、活跃的环境”中执行。他解释，传统 AI 系统通常只输出建议，而代理型系统则需要在运行时自主决策并触发后续行动，这对系统的安全性、权限控制和审计能力提出了更高要求。Forbes

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SK会长：AI时代需通才而非专才

SK集团会长崔泰源（Chey Tae-won）在韩国KBS电视节目中抛出重磅观点：随着人工智能从“推理型”向“代理型”演进，传统专业人才的评价标准将被彻底颠覆。他认为，能够跨领域连接思想的“通才”将比狭窄的“专才”更具长期价值，而拒绝主动拥抱AI的劳动者不仅会落后于同行，更将拖累整个国家的竞争力。这一论断在韩国71%企业已出现AI替代岗位的背景下，引发了关于人才定义和教育的深层讨论。 通才终将胜出？崔泰源与市场数据的结构性对赌 崔泰源的立场与当前劳动力市场的即时信号形成鲜明对比。2026年1月的一项分析显示，AI专家角色的需求在2025年增长了49%，而通用IT岗位的招聘增速放缓，大型语言模型开发者的平均基本薪资已高达20.9万美元。崔泰源在节目中承认短期技术专家占据优势，但他认为一旦“代理型AI”（能够自主判断、决策并行动的系统）成熟，人类不可替代的价值将体现在设计人机共存系统——这需要广度、跨领域合成能力和社会判断力，而非单一学科的深度。“未来，你能多好地将人类和AI连接起来，比你的职位名称更重要。”他说道。 崔泰源定义四大“肌肉”：思考、适应、共情与身体创造力 针对A

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大众AI智能体2026年部署

大众汽车集团（中国）董事长兼首席执行官贝瑞德于5月27日正式公布“全域AI智能体”技术路线图，计划从2026年下半年起在基于CEA架构的全新车型上搭载该本土训练的大模型。此举标志着大众这家传统跨国车企在“AI定义汽车”的转型中，选择了一条从座舱主动智能切入、逐步向全域融合演进的差异化路径，并明确以车端本地闭环运行与数据隐私安全作为其核心竞争壁垒。 2026年部署端侧大模型：车端本地闭环，主动理解用户意图 大众此次公布的“全域AI智能体”核心在于采用本土训练的大语言模型，能力从传统的被动指令响应，升级为主动理解用户意图并完成跨系统的复杂操作。在技术架构上，大众明确选择车端本地闭环运行的技术路线，所有数据不上传云端，这直接与部分依赖云端大模型的车企形成区隔，并将隐私安全作为其核心卖点。该智能体已具备场景化决策能力，可精准定位停车位、记忆旅途偏好，以及识别路况变化主动建议更改路线并启动辅助驾驶功能，实质是将智能座舱的交互边界从“车内”拓展至“出行全场景”。 2027年CEA 2.0实现舱驾一体：差异化路径对抗新势力算力竞赛 大众集团同步规划了更具备战略意义的下一代电子电气架构。其

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宾大医学与K Health合作部署AI代理

宾夕法尼亚大学卫生系统（Penn Medicine）与人工智能健康平台K Health达成多年合作，将在其电子健康记录系统内全面部署一套AI临床代理。这项合作标志着顶级医疗机构正从试点AI工具转向系统性基础设施投资，首批应用将落地在虚拟紧急护理项目“Penn Medicine On Demand”中，并计划逐步扩展至线下初级保健及心脏病学、皮肤科等专科领域。K Health强调，这并非孤立的点解决方案，而是为每一次患者问诊做好准备、连接安全路径的“临床AI层”，其深度集成能力有望重塑医疗服务的前端流程。 AI代理嵌入EHR，首站覆盖虚拟与线下全谱系 根据5月27日发布的公告，K Health将向Penn Medicine提供一套“紧密集成”的患者端和医师端代理，这些代理直接嵌入Penn现存的数字前端系统及EHR中。首批部署将聚焦于虚拟紧急护理项目Penn Medicine On Demand，随后扩展至线下初级保健以及包括心脏病学、皮肤科在内的特定专科网络。Penn Medicine数据与科技解决方案高级副总裁Mitchell Schnall博士表示，该系统将AI视为“改善患者护

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埃森哲与AWS推AI代理加速数据转型

企业数据从战略资产到AI驱动的竞争优势之间，始终横亘着一道“数据就绪度”的鸿沟。尽管近九成企业计划在2026年增加AI投资，但数据碎片化、缺乏治理与格式陈旧等问题，正导致大量生成式AI项目在概念验证后被无情抛弃。全球IT服务巨头埃森哲（Accenture）与亚马逊云科技（AWS）于近期联合推出了三款深度集成智能体（Agentic AI）能力的解决方案，旨在革新企业数据的发现、迁移、治理与消费模式，为大规模落地生成式AI和智能体应用铺平道路。这三款产品现已上架AWS Marketplace。 三大智能体解决方案破解数据就绪度难题 这三款解决方案分别针对数据生命周期的不同阶段，形成从评估到消费的完整闭环。它们并非必须按序使用，企业可根据自身现状并行启动。核心包括三个独立但互补的产品：Accenture Agentic Data Discovery for AWS（数据发现）、Accenture Agentic Data Modernization for AWS（数据现代化），以及Accenture Agentic Semantic Layer for AWS（语义层）。数据发现负责

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结构性转变：代理AI工作负载将超对话AI

新加坡人工智能API聚合平台AI.cc近日发布市场预测报告，基于平台在2026年1月至4月间处理的24亿次API调用数据，揭示出企业级AI工作负载正经历一场结构性转变：以目标驱动、自主执行、多工具调用为特征的代理型AI（Agentic AI）工作负载，预计将在2026年第三季度超越传统对话型AI（Conversational AI），成为企业Token消耗的主导类别。这一转折不仅代表着用量比例的变化，更意味着企业对AI基础设施的架构逻辑、采购策略和优化方向都必须重新定义。 数据实证：代理型API调用年增速680%，对话型仅94% AI.cc平台统计了超过8000个开发者与企业账户的API调用行为。数据显示，2026年第一季度，代理模式API调用（定义为包含多轮上下文积累、工具调用及自我纠错循环的序列化请求）年化增长率达到680%，而单轮对话型工作负载的年化增长率仅为94%。按此趋势推算，到2026年9月，代理型工作负载将占据平台企业Token用量的54%，首次突破50%阈值；到第四季度将进一步升至61%。 这一判断基于严格的分类框架：凡具备单会话内超过5轮上下文积累、工具调用（

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AI代理购物冲击 零售媒体广告逻辑受冲击

随着人工智能代理（AI Agent）开始代表消费者自主完成商品比价、下单乃至支付，传统零售媒体网络赖以生存的“结账前影响消费者”的商业模式正面临根本性挑战。据PYMNTS报道，一项4月报告显示，48%的消费者对使用AI代理购买生鲜或规划餐食至少表现出一定兴趣，同时订阅管理和礼品购买也是热门用例。这意味着，零售媒体网络赖以生存的视觉商品陈列和用户注意力经济，正逐步让位于API驱动的程序化交易逻辑。行业专家指出，AI引擎优化（AEO）将成为数字货架的新战场，而API、代币化支付和原生交易能力则可能成为商户的差异化优势。 48%消费者倾向AI代理购物，零售媒体广告逻辑受冲击 根据PYMNTS援引的4月报告，约半数消费者对AI代理参与日常购物持开放态度，这些智能体不仅进行商品筛选，还能自主管理订阅和赠礼采购。这一趋势直接挑战了零售媒体网络的核心假设——即消费者在结账前的人工浏览时间是主要变现渠道。当决策权从人类转向算法，传统的视觉营销、位置竞价和展示广告效果将大幅衰减。PYMNTS强调，商户需要构建机器可读的结构化产品数据、确定性库存信号和信任元数据，才能在新生态中保持竞争力。 AP

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迪克体育六月推出AI教练

美国最大体育用品零售商Dick's Sporting Goods宣布，将于2026年6月起在其移动应用中正式推出名为"Coach by Dick's"的Agentic AI个人助理。该工具基于Adobe Brand Concierge解决方案构建，通过自然对话实时提供个性化产品推荐与购物指导，旨在将线下专业销售人员的服务能力规模化复制到数字渠道。这标志着零售业AI应用从简单的聊天机器人向具备主动推理与个性化决策能力的Agentic AI阶段迈进。 AI教练核心功能：自然对话驱动的个性化推荐 Coach by Dick's采用自然语言交互方式，系统能在对话中动态理解顾客的运动项目、技能水平、兴趣爱好及特定需求，结合Dick's深厚的产品知识与运动场景理解，实时输出"什么产品最合适、尺码如何选择、该运动需要哪些装备"等专业建议。该工具基于Dick's自有的内容资产与知识库，而非通用大模型，从而确保推荐的专业性与品牌一致性。 Dick's首席技术官Vlad

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Geordie集成Claude合规API 扩至企业级

在生成式AI迅速渗透企业核心运营的当下，Geordie宣布与Anthropic的Claude Compliance API完成集成，将其AI代理安全与治理平台的能力延伸至Claude Enterprise全场景。此举意味着安全与合规团队能像监控Slack或Google Workspace一样，对Claude在组织内的每一次对话、项目构建和工具调用进行程序化管控。随着Claude成为企业运营基础设施，这种从端点到项目层的统一可见性正成为降低AI治理不确定性的关键能力。 Claude Compliance API：解锁企业级AI对话与活动日志的可见性 传统安全工具无法触及Claude Enterprise中产生的聊天记录、文件上传和项目数据。Anthropic推出的Claude Compliance API直接提供了这些内容的程序化访问权限。Geordie通过该API摄取企业IT和安全管理所需的对话内容、项目文件以及平台活动日志（包括管理员与系统事件），并将这些数据与原有的端点遥测数据进行归一化处理。如此一来，从开发者工作站上代理编写的代码，到业务团队在Claude Enterpri

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AI营销模块化：集装箱革命启示

从1950年代港口工人们耗费数日装卸一船杂货，到如今标准化的集装箱在船、卡车和火车间无缝流转——全球供应链的这场静默革命，并非源于造船技术的突破，而是归功于一个看似简单却颠覆性的发明：联运集装箱。在今天的营销领域，浩浩荡荡的AI服务商正试图用“黑箱式”的端到端平台和海量数据来证明效率，但全球广告集团Havas首席数据与技术官Dan Hagen指出，真正的变革从未发生在“造一艘更快的新船”上，而在于创造一套能够与现有基础设施无缝协作的模块化系统。他将这种理念称为“黑书方法”（Black Book Approach），并认为这正是代理式AI（Agentic AI）从集装箱革命中学到的最宝贵一课。 从1950年代海运困境到标准化集装箱：互操作性革命的价值 在20世纪50年代之前，海运是一项缓慢、不可预测且昂贵的苦差事：大量依赖人力装卸，货物损坏与盗窃率极高。然而到了60年代，全球供应链变得流畅、可预测，运输速度更快、安全性更高、成本大幅下降。这一翻天覆地的变化并非因为造船技术突飞猛进——船只是在50年代后才被重新设计——而是源自卡车司机Malcom McLean在50年代初发明的那只不

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非人类身份危机：机器身份治理最大缺口

当企业安全负责人谈及身份风险时，关注点几乎总在人类身上：高权限用户、被盗账户、内部威胁。然而，对于大多数企业而言，更大的风险已经悄然转移——它与员工无关，而是源自以服务账户、API密钥、OAuth令牌、SSH密钥、RPA机器人、云工作负载凭证及AI代理为代表的非人类身份（NHI）。据Rubrik Zero Labs研究，现代企业中NHI与人类身份的比例已达45:1，而在云原生和DevOps环境中，这一数字更是飙升至144:1。这些身份持续认证、访问敏感系统且权限惊人，但绝大多数处于治理真空状态：8%的企业身份在HR系统中无所有者，47%的NHI超过一年未轮换凭证，三分之二的企业曾因NHI被攻破而遭受损失。一场关于“机器身份”的治理危机正在悄然蔓延。 非人类身份:45:1的隐形攻击面与治理黑洞 NHI的泛滥并非理论威胁。一个从CI/CD日志、支持导出或合作伙伴邮件中窃取的单一令牌，即可横向扩散至CRM、存储及生产环境，克隆的令牌和后台作业在报警静默的情况下长期隐身。IBM《2024年数据泄露成本报告》显示，全球数据泄露平均成本高达488万美元，而NHI漏洞往往是隐秘推手。