蚂蚁智能体

定义

蚂蚁智能体指蚂蚁集团在人工智能体方向推出的产品与技术体系的统称。所谓智能体，是能够自主感知环境、自行制订计划、调用外部工具并执行行动，并根据结果反馈调整策略的 AI 系统，其与单轮应答的聊天机器人不同，强调多步骤推理与行动闭环^[1]。按照行业通行的划分，大模型是能力底座，AI 助手是交互入口，智能体则是把能力转化为生产力的执行形态^[2]。

在这一体系中，面向个人用户的部分以蚂蚁集团 2025 年 11 月 18 日发布的通用 AI 助手灵光为代表，首批上线灵光对话、灵光闪应用与灵光开眼三项功能。面向企业与商家的部分则由智能体开发平台承担，其中蚂蚁数科于 2025 年 4 月发布一站式全栈开发平台 Agentar，2026 年 7 月又推出 Agentar 2.0^[3]。

原理

智能体通常以大语言模型作为推理核心，配合任务规划、记忆、工具调用与反思等模块协同运行。任务规划模块把用户给出的高层目标拆解为有序子任务；记忆模块区分当前会话的短期记忆与跨会话保留的长期记忆；工具调用模块通过接口连接搜索引擎、数据库、日历、办公系统等外部能力，使模型输出转化为实际操作^[4]。执行过程可概括为感知环境、制定计划、执行行动与评估反馈的循环，即 $a_t=\pi(s_t)$，其中状态 $s_t$ 由上下文与工具返回结果共同构成，策略 $\pi$ 给出下一步动作 $a_t$。

在工程实现上，灵光采用全代码生成技术，图表、动画、小应用等呈现结果由模型依据对话情境即时生成，并构建多智能体协作架构，动态调度图像、3D、动画等专用智能体与工具协同工作。模型层面采用以自研百灵大模型为核心、整合多领域模型的「1+N」生态体系。企业侧平台则提供四车间工程范式与自主智能体循环的双引擎机制，并支持高码与零码两种开发模式^[3]。

发展历程

2025 年春节期间深度求索发布的大模型引发行业关注，成为蚂蚁推进相关研发的直接推动因素。当年 3 月，蚂蚁将数个团队整合为相对独立的 AGI 组织，内部代号 Inclusion AI，灵光项目正式立项，团队规模约 200 人。同年 4 月，蚂蚁数科发布面向金融机构的一站式智能体开发平台 Agentar^[3]。

2025 年 11 月 18 日，蚂蚁集团正式发布通用 AI 助手灵光，同步登陆安卓与苹果应用商店^[5]。产品上线首日下载量突破 20 万，上线 4 天突破 100 万，上线 6 天总下载量突破 200 万。2025 年 12 月 9 日推出网页版，12 月 10 日新增科普动画生成功能。

2026 年 7 月 19 日，蚂蚁数科在 2026 世界人工智能大会期间发布 Agentar 2.0，作为商业智能体超级工厂的核心平台，首批预置约 200 个岗位级数字专家模板并提供数百个可订阅工具^[6]。同月，蚂蚁集团在大会展区集中展出健康 AI 应用阿福、AI 版支付宝阿宝以及以 AI 支付、支付宝 AI 开放平台和碰一下商家智能体为代表的智能体商业生态^[7]。2026 年 10 月，灵光开启新版本小范围内测，定位转向具备长期记忆、可主动推进任务的个人智能体，可通过调用技能与模型上下文协议连接外部工具。

应用

面向个人用户，灵光对话可在回答中生成 3D 模型、图文报告与动态地图等多形态内容；灵光开眼面向视觉交互，支持看图提问与图生视频；灵光闪应用支持用户以自然语言在约 30 秒内生成可编辑、可交互的小应用，覆盖娱乐、日常工具、教育、健康管理、生活等场景。新版本内测用例集中在流程长、变量多的场景，如跟踪市场异动、协助家长处理打卡事务、航班延误时重新规划路线等^[8]。

面向商家与开发者的支付宝 AI 开放平台，由原支付宝开放平台升级而来，被定位为覆盖生成、分发、交互到支付的智能体跨端连接中枢。据 2026 年世界人工智能大会披露，支付宝 AI 支付能力已支持 3 亿笔智能体支付，适配 95% 的通用智能体框架^[7]。

面向企业客户，蚂蚁数科依托智能体工厂方案在金融行业落地超过 300 个智能体，覆盖财富管理、风险防控、信贷管理、智能营销等业务，并已服务全部国有银行和股份制银行、超过 60% 的地方性商业银行^[6]。蚂蚁数科另自研行业基座模型 LingDT、智能体操作系统 Agentix 与大模型服务平台 DTMaaS，并借助区块链为每个智能体赋予可信身份，用于多智能体之间的协同与追溯^[9]。

局限

一类局限来自底层大模型的推理特性。有实测指出，灵光在处理时区换算等需要严格符号计算与跨日进位的任务时出现计算错误，并可能在被指出后给出解释性回复而非纠正结果，这与大模型以预测下一段文本为主要机制、缺乏稳定状态与自检约束有关。另有媒体实测发现，灵光在金融问题中能检索到当日个股价格，但涨跌幅计算出现方向性错误^[10]。

另一类局限体现在产品能力边界与生态适配。有分析指出，闪应用生成的应用依赖支付宝小程序生态，不支持导出到其他平台，也不支持调用外部接口，因此更适用于原型设计、个人工具与轻量场景，而非承载核心复杂业务逻辑的企业级开发^[10]。同时，用户对闪应用的平均修改轮次约为 6 轮，说明一次生成往往不能直接满足需求。

性能与稳定性方面，灵光产品负责人曾表示生成代码比生成文字复杂得多，对服务器的压力呈几何级数增长，因此用户在高峰期可能遇到生成卡顿或结果偏离预期的情况^[11]。在行业层面，智能体的自主性也带来治理难题，包括多步骤任务难以用单次输出指标评估、检索内容或工具返回结果可能干扰控制循环、以及长期记忆存储成为持续存在的攻击面，相关研究主张采用沙箱隔离、最小权限凭据、动作确认检查点与运行期监控等缓解措施^[12]。

参见

• 灵光 —— 蚂蚁集团面向个人用户推出的通用 AI 助手，是蚂蚁智能体在个人场景的代表性产品。

• 百灵大模型 —— 蚂蚁集团自研的大模型，在相关智能体产品中承担推理核心。

• Agentar —— 蚂蚁数科推出的企业级智能体开发平台。

• 支付宝 —— 提供 AI 开放平台与 AI 支付能力，构成蚂蚁智能体的交易与分发基础。

• 大语言模型 —— 智能体的能力底座，决定其理解、规划与生成水平。

• 模型上下文协议 —— 用于统一描述智能体与外部工具连接方式的开放协议。