WeChat Agent действительно приближается.
Платформа WeChat Open Platform выпустила руководство для разработчиков о WeChat AI.
В руководстве говорится, что для предоставления пользователям более интеллектуального интерактивного опыта и помощи в более быстром обнаружении и использовании сервисов Mini Programs, WeChat Open Platform, при полном уважении прав разработчиков и их самостоятельного выбора, предоставляет разработчикам возможность удобной интеграции в экосистему WeChat AI.
После интеграции Mini Programs получат шанс быть рекомендованными и вызванными WeChat AI. Mini Programs, которые не завершат интеграцию, не смогут быть вызваны WeChat AI.
Платформа предоставляет два режима интеграции. Автоматический режим: авторизация платформы для чтения исходного кода Mini Program при подаче на проверку, не требует дополнительных разработок. Режим разработки: разработчики могут на основе характеристик бизнеса Mini Program самостоятельно и персонализированно разрабатывать.
В тот же день Meituan официально объявил о первом подключении к экосистеме WeChat AI. Как одна из первых команд для закрытого тестирования, Meituan ранее совместно с командой WeChat разрабатывал и тестировал интеграцию. В будущем пользователи смогут через WeChat AI вызывать такие локальные сервисы, как доставка еды Meituan.
Платформы услуг для жизни, такие как Ctrip, Tongcheng, также объявили о подключении к WeChat.
Еще несколько дней назад служба поддержки Tencent заявила, что WeChat сотрудничает с производителями телефонов, такими как Huawei, Xiaomi, Honor, OPPO, vivo, для запуска возможности помощника A2A, и на данный момент несколько производителей уже завершили интеграцию.
Пользователи могут через соответствующий AI-помощник операционной системы телефона инициировать аудио- или видеозвонок в WeChat или отправить сообщение указанному другу.
На самом деле, это не первые новости о WeChat AI. Еще в марте этого года зарубежные СМИ сообщали, что Tencent продвигает в WeChat высококонфиденциальный проект AI Agent.
2 июня зарубежные СМИ опубликовали новость, что Tencent тестирует прототип встроенного AI Agent в WeChat, и процесс утверждения соответствия может быть запущен уже в этом месяце. В день публикации отчета акции Tencent выросли на 10,5%, рыночная капитализация увеличилась более чем на 300 миллиардов гонконгских долларов за один день, что стало самым большим однодневным ростом с января 2021 года.
WeChat AI, возможно, является окончательным ответом Tencent на вторую половину игры в сфере AI.
01
Контуры WeChat AI
Очевидцы ранних демонстраций раскрыли, что пользователи могут провести пальцем вправо в главном интерфейсе WeChat, чтобы вызвать диалоговое окно AI Agent. После ввода инструкции пользователем Agent автоматически вызовет Mini Programs в экосистеме WeChat для выполнения таких задач, как фильтрация, оформление заказа, бронирование.
Например, если вы скажете "Помогите мне заказать кофе стоимостью до 30 юаней, не слишком сладкий, который можно забрать поблизости", Agent автоматически вызовет Mini Programs в WeChat, поможет отфильтровать кофейни, подобрать вкус и цену и даже завершит процесс оформления заказа.
На слух, он не отличается от AI-чатов, таких как Doubao или Qianwen.
Но особенность здесь в том, что WeChat AI имеет право управления всей экосистемой WeChat.
Tencent в годовом отчете за 2025 год четко указал, что цель — построить следующее поколение Agentic services в экосистеме WeChat, соединив возможности Mini Programs, контента, социальных функций и платежей. По состоянию на 31 марта 2026 года, объединенное количество активных пользователей в месяц WeChat и WeChat достигло 1,432 миллиарда.
Другими словами, как только WeChat AI будет запущен, хорошо это или плохо, он неизбежно станет суперприложением.
В WeChat есть миллионы Mini Programs, покрывающих сцены повседневной жизни, такие как вызов такси, доставка еды, бронирование билетов, покупка продуктов. Практически все основные интернет-сервисы Китая имеют вход в эту экосистему через Mini Programs.
Ключевая способность WeChat AI заключается в том, чтобы позволить ИИ вызывать сервисы и транзакционные возможности внутри этих Mini Programs, завершая полный цикл от познания до принятия решений и исполнения.
Как же он это сделает?
Во-первых, понимание намерений пользователя. Когда пользователь говорит "Помогите забронировать ресторан", в семейной группе и в рабочей группе это совершенно разные значения.
Кто участвует, кто может принимать решения, какой бюджет, какие ограничения по еде, на каком этапе находится задача — все это контекст, который Agent должен понять. Сложность в том, что задачи в WeChat по своей природе растянуты во времени; обсуждение летних каникул в семейной группе может продолжаться с перерывами несколько дней.
Затем вызов инструментов.
Agent должен действовать: использовать Search для поиска информации, использовать Mini Programs для выполнения запросов и сравнения цен, использовать WeChat Pay для завершения транзакций, использовать Service Notifications для обратной связи с пользователем о результате.
Согласно "Весеннему отчету QuestMobile о панорамном экологическом трафике за 2026 год", дневная активность Mini Programs превышает 900 миллионов, покрывая сотни нишевых областей.
Теперь инструментарий достаточно велик, вопрос в том, сможет ли WeChat AI им правильно пользоваться?
Tencent в статье, опубликованной 18 марта, раскрыл некоторые технические детали. Команда WeChat разработала UI-Oceanus, это модель мира, специально разработанная для экосистемы Mini Programs. Ее роль — предсказывать результаты операций. Agent нашел кнопку, но что произойдет, если на нее нажать? Куда перейдет страница? Какое окно всплывет? Запустится ли процесс оплаты?
У людей есть интуиция при работе с приложениями, у Agent такой интуиции нет, поэтому он должен учиться на данных.
Игровой ИИ учится "как персонаж будет двигаться при нажатии этой клавиши", модель мира Mini Programs учится "как изменится страница при нажатии этой кнопки".
Обучение непосредственно в реальной среде Mini Programs слишком медленное и нестабильное, поэтому UI-Oceanus автоматически симулирует операции и изменения страниц, сгенерировав 5 миллионов образцов. Это позволяет Agent научиться работать с Mini Programs в виртуальной среде, а затем перенести это в реальные сценарии.
Также есть проблема затрат. Если каждый сценарий на входе с 1,4 миллиарда MAU запускает инференс, затраты будут астрономическими. Tencent необходимо найти баланс между использованием маленьких моделей для базовых задач и вызовом сильных моделей для сложных задач. Эта способность управления несколькими моделями должна гарантировать эффективность и контролировать затраты.
Наконец, координация экосистемы.
В WeChat слишком много Mini Programs, качество услуг, стабильность интерфейсов, уровень сотрудничества с продавцами, процессы оплаты, порядок рекомендаций, распределение интересов — каждый из этих пунктов можно долго обсуждать.
AI Agent должен выполнять задачи за пользователя, и он действительно должен их выполнять, не может быть так, чтобы он гладко обещал, а потом заблудился на полпути оформления заказа.
Таким образом, WeChat AI на самом деле представляет собой очень сложный инженерный проект, он должен сталкиваться с самыми разными сложными сценариями. Ему нужно понимать естественный язык, вызывать Mini Programs, обрабатывать платежи, управлять контекстом, координировать экосистему.
Контуры WeChat AI ясны, только этот продукт окажется намного больше, чем мы себе представляем.
02
Почему WeChat лучше всего подходит для этого Agent
Чем богаче контекст, тем лучше ИИ понимает ваши истинные намерения и тем точнее решения он принимает.
А WeChat как раз и является самым большим контейнером контекста Tencent.
У WeChat есть сеть контактов: социальные связи 1,4 миллиарда пользователей в WeChat, история чатов, групповые диалоги — все это контекст. У WeChat есть Mini Programs: миллионы Mini Programs, покрывающих сервисные сценарии, — это тоже контекст.
У WeChat есть платежи: потребительские привычки пользователей, история платежей, предпочтения транзакций — это тоже контекст.
У WeChat есть контент: Official Accounts, Channels, лента новостей Moments — это также контекст.
Недавно Tencent выпустил много продуктов AI, таких как Yuanbao, ima, WorkBuddy, Marvis, которые кажутся независимыми. На самом деле, они накапливают способности для WeChat AI.
За этим стоит механизм внутри Tencent под названием Co-Design.
Проще говоря, Co-Design — это совместное проектирование и оптимизация командами продукта и модели.
Традиционный подход: команда модели сначала обучает модель, а затем передает команде продукта для использования. Команда продукта обнаруживает проблемы, дает обратную связь, команда модели корректирует.
Этот процесс медленный, и часто возникает ситуация "модель сильная, но продукт неудобный".
Co-Design работает иначе. Команда Yuanbao сообщит команде Hunyuan, как пользователи действительно задают вопросы в реальных сценариях и с какими проблемами сталкиваются. Команда Hunyuan на основе этой реальной обратной связи специально оптимизирует определенные способности модели.
После оптимизации команда Yuanbao сразу же тестирует, обнаруживает новые проблемы и продолжает корректировки.
Этот процесс двунаправленный и синхронный. Продукт предоставляет модели реальные данные и обратную связь, модель предоставляет продукту более сильные способности.
Почему это работает? Потому что самое фундаментальное отличие эпохи LLM от прежнего ИИ — это обобщающая способность.
До LLM, для создания продукта-переводчика нужно было просто подготовить данные для перевода, для создания программы для игры в го — просто подготовить данные для го.
Но сегодня ситуация иная: даже если вы просто хотите создать Coding Agent, вам нужно, чтобы модель имела способности к общению, поиску, следованию инструкциям, рассуждению. В конечном итоге это становится очень сложной междисциплинарной проблемой.
Co-Design Tencent и Yuanbao предназначен для того, чтобы модель Hunyuan выработала сильные способности к общению и поиску. Такие способности затем могут быть перенесены в другие продукты, такие как ima, WorkBuddy. Способности, выработанные одним продуктом, могут сделать другие продукты более удобными.
Конкретно, Yuanbao обрабатывает распределение реальных промптов. Вопросы, которые пользователи задают в Yuanbao, довольно расплывчатые, возможно, одно-два предложения, с постоянными уточнениями.
Способности к многоуровневому диалогу и пониманию намерений, выработанные в этих сценариях, могут быть напрямую перенесены на понимание контекста WeChat AI при обработке групповых задач.
WorkBuddy накапливает данные офисных сценариев сотрудничества.
Он понимает семантику корпоративных сценариев, таких как структура документов, протоколы встреч, распределение задач. Эти способности могут позволить WeChat AI при обработке задач знать, как извлекать ключевую информацию, идентифицировать точки принятия решений.
ima оттачивает способности к поиску. Она обучает модель, как преобразовывать расплывчатые запросы в точные поисковые стратегии, как отфильтровывать эффективную информацию из огромного количества результатов. Эти способности могут позволить WeChat AI перед вызовом Mini Programs выполнить предварительный отбор информации и уточнение намерений, чтобы WeChat AI при вызове не тратил время и токены на вызов всех возможных Mini Programs, а вызывал лишь несколько полезных.
Marvis обучает способности декомпозиции задач и управления инструментами.
Marvis разбивает инструкции пользователя на несколько подзадач, управляет различными Agent для манипуляции файлами, системой, приложениями. Эти способности организации задач и координации нескольких Agent могут позволить WeChat AI при выполнении таких межсценарных задач, как "Помоги заказать кофе и уведомить коллегу", знать, как связать вызов Mini Programs, процесс оплаты и уведомления.
Эти продукты предоставляют разные данные, но эти данные могут взаимно распространяться, мигрировать, образуя сетевую систему. Данные, выработанные одним продуктом, через механизмы обобщения предварительного и последующего обучения могут улучшить производительность другого продукта.
WeChat AI сейчас находится в центре сети ИИ.
Ему не нужно начинать с нуля, он может напрямую вызывать эти уже проверенные способности.
Что еще важнее, сам WeChat — это целостная экосистема. Есть сеть контактов, есть Mini Programs, есть замкнутый цикл транзакций WeChat Pay, есть контент-экосистема Official Accounts и Channels. Всего этого нет у других продуктов-агентов.
03
Насколько велика сцена для WeChat AI?
Всё это в настоящее время реализуется через A2A.
A2A расшифровывается как Agent-to-Agent, по-русски "От агента к агенту".
Это открытый протокол, который определяет, как общаться, вызывать способности и обеспечивать безопасность между AI-агентами разных производителей. Ему противопоставляется подход GUIAgent, то есть когда ИИ, как человек, через "чтение экрана" распознает интерфейс, а затем через "симуляцию кликов" управляет WeChat.
Выбор Tencent A2A, а не GUI, за этим решением на самом деле лежат глубокие соображения.
На телефонной конференции по отчету Tencent за Q1 в мае аналитик спросил президента Tencent Мартина Лау: "Как вы оцениваете долгосрочный потенциал или потенциальную разрушительную силу агентов на уровне операционной системы, включая агентов от iOS, Android или производителей телефонов?".
Мартин Лау ответил: "С точки зрения операционной системы, здесь смешаны несколько разных вещей. Есть настоящие операционные системы, такие как iOS и Android, а также те приложения, которые пытаются притвориться операционными системами. Если вы операционная система, такая как iOS или Android, вы хотите обеспечить хорошую защиту и тщательную организацию экосистемы, предоставляя приложениям разумные разрешения. У вас может быть агент, пытающийся предоставлять услуги пользователям, но вам нужно получить разрешение от разных приложений. В противном случае, как операционная система, вы по сути грабите разные приложения, и это не лучший способ управления операционной системой."
Мартин Лау имеет в виду, что использовать агента операционной системы для управления приложениями можно, но нельзя не получать разрешения от приложений, иначе это грабеж приложений.
Говоря более прямо, Tencent не принимает GUI agent, принимает только A2A.
За последние два года производители телефонов пытались использовать GUI для внешнего подключения к WeChat.
Honor YOYO рекламировала "отправку красного конверта WeChat одной фразой", Xiaomi продавала умные домашние продукты с фишкой "Xiaoai автоматически подключается к звонкам WeChat". Когда вы говорите телефону "Отправь 10 юаней красным конвертом XX", помощник ИИ в фоновом режиме выполняет: разблокировка, нажатие на иконку WeChat, поиск XX, нажатие на плюс, нажатие на красный конверт, ввод 10, вызов оплаты.
Это действие было быстро заблокировано WeChat.
В апреле 2025 года центр безопасности WeChat выпустил уведомление, запрещающее сторонним инструментам обходить технические меры безопасности WeChat, незаконно получать или использовать данные конечных пользователей WeChat.
С телефоном Doubao от ByteDance произошла та же участь.
В декабре 2025 года был выпущен технический предпросмотр помощника для телефона Doubao, ключевой фишкой которого была "прямая кросс-приложенная операция ИИ". Вскоре многие пользователи сообщили о принудительном выходе из учетной записи WeChat, система показывала аномалию среды входа. Tencent заявил, что это сработало существующая стратегия управления рисками безопасности WeChat.
В случае с WeChat AI, Honor стал первым брендом, завершившим адаптацию A2A для WeChat. В настоящее время некоторые модели Honor уже поддерживают эту функцию, пользователи могут активировать YOYO и напрямую голосом отдавать команды, например, отправлять сообщения WeChat, звонить по голосовой или видео-связи WeChat.
Внутренний источник Tencent оценил: любой мобильный агент, который не может вызывать WeChat, не является настоящим системным агентом. Tencent обязательно откроет эту возможность, вопрос только времени.
WeChat готов через контролируемые протоколы, такие как A2A, позволить агентам производителей телефонов ограниченно вызывать возможности WeChat, но не позволит внешним агентам через чтение экрана и симуляцию кликов проникать в WeChat.
Это показывает, что в конечном счете Tencent хочет сохранить право управления вызовами и установления правил для экосистемы WeChat.
Говоря о Doubao, здесь возникает другой вопрос: будет ли WeChat AI платным?
У Doubao 345 миллионов MAU, и недавно появились слухи о начале взимания платы за некоторые функции, у WeChat 1,4 миллиарда MAU, давление будет только больше.
Более того, WeChat AI должен обслуживать столько людей, запуск инференса для каждого сценария, затраты будут астрономическими.
Предыдущее планируемое инвестирование Tencent в DeepSeek в размере 100 миллиардов можно объяснить как предложение моделей и базис затрат.
Собственной модели Hunyuan Large Model Tencent нужны технологические союзники, экосистеме WeChat еще больше нужны возможности для дешевого инференса. Низкозатратный путь обучения DeepSeek как раз соответствует потребностям таких сценариев с огромным количеством пользователей, как WeChat AI.
2 июня Tencent также объявил, что цены на вызов серии DeepSeek-V4 на платформе Tencent Cloud полностью соответствуют официальным ценам DeepSeek, пользователям не нужно платить никакую надбавку за облачную платформу.
Все эти подсказки намекают, что Tencent хочет глубоко связаться с DeepSeek, а WeChat Agent, вероятно, станет первым ответом после этой связи.
Базовые задачи — маленькими моделями, низкая стоимость, высокая скорость. Сложные задачи — сильными моделями, хороший эффект, высокая точность. Эта способность управления несколькими моделями должна гарантировать эффект и контролировать затраты.
Как пользователь WeChat, если WeChat AI действительно сможет выполнять задачи с первого раза, я готов платить за эту возможность.
Например, помочь забронировать авиабилет, найти ресторан, а также помочь вспомнить, кто этот человек, который давно лежит в моем списке друзей, и с которым у меня нет истории чатов. Я думаю, все эти функции очень ценны.
Что еще важнее, WeChat AI сталкивается не только с личными пользователями, но и с корпоративными. Автоматизация предприятий, умная поддержка клиентов, умный маркетинг — эти сценарии имеют более сильный спрос на ИИ и более высокую готовность платить.
Сцена для WeChat AI на самом деле велика. Насколько именно? Ответ: насколько велика экосистема WeChat, настолько велика и сцена для WeChat AI.
Главный научный сотрудник Tencent по ИИ, ответственный за модель Hunyuan Large Model, Яо Шуньюй на конференции Tencent Cloud AI Industry Application Conference 5 июня дал более долгосрочную оценку.
Он считает, что ИИ — это долгая игра, а не краткосрочное окно возможностей. Он раскритиковал часть работников Кремниевой долины за установку "быстро заработать денег на два года и выйти на пенсию", подчеркнув, что текущая ситуация похожа на "ПК 70-х годов", и в будущем будут постоянно появляться новые продуктовые возможности.
Эта оценка как раз объясняет, почему Tencent готов вкладывать такие большие затраты в WeChat AI. Яо Шуньюй особо подчеркнул, что "практическая ценность важнее ценности для поднятия в рейтингах". Он считает, что методология ИИ уже очень зрелая, настоящая трудность заключается в поиске "хороших проблем" для решения, а не в погоне за цифрами в рейтингах.
Именно такие "хорошие проблемы" и должен решать WeChat AI.
Как позволить этим 1,4 миллиардам пользователей почувствовать в повседневной жизни ценность, приносимую ИИ.
Здесь нет показухи, нет гонки за рейтингами, только решив эту хорошую проблему, Tencent действительно войдет во вторую половину игры в сфере ИИ.
Эта статья взята с официального аккаунта WeChat "Face AI" (ID: faceaibang), автор: Miao Zheng, редактор: Wang Jing
