近期，国产基础大模型领域可谓动作不断，呈现出蓬勃发展的态势。

在4月2日，阿里巴巴重磅发布了千问新一代大语言模型Qwen3.6 - Plus，这一新模型的推出引起了行业的广泛关注。仅仅过了6天，也就是4月8日，DeepSeek（深度求索）也上线了专家模式，这是DeepSeek自走红以来首次在产品端引入模式分层设计。值得一提的是，在3月份，DeepSeek就释放了多个与Agent（智能体）相关的岗位招聘需求，显示出其在该领域的积极布局。

《徽声在线》记者深入观察发现，无论是阿里的千问大模型，还是DeepSeek大模型，都在大力强化基础大模型中Agent的能力。时间来到2026年初，以OpenClaw（一款开源人工智能体框架，被大家俗称为“龙虾”）为代表的“龙虾热”在国内外迅速升温。回顾2025年，那时还是“千模混战”的局面，而到了2026年，AI（人工智能）的主战场已经全面转向智能体领域。据相关数据显示，Agent对Token（词元）的消耗正以百倍、千倍的速度急剧增长，这一趋势无疑凸显了智能体在当下AI发展中的重要地位。

国际数据公司（IDC）中国研究总监卢言霞在接受《徽声在线》记者采访时明确表示，强化Agent能力是基础大模型在2026年的关键发展方向，其应用场景可能广泛涵盖深度研究、智能办公、AI代码助手等通用领域。这些场景的拓展将为各行各业带来全新的变革和机遇。

中科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采访时也分享了他的观点。他指出，随着AI应用的爆发式增长，对于基础大模型Agent能力，未来将更加注重在Harness Engineering（直译为驾驭工程）领域的提升。据了解，Harness Engineering是一种独特的范式，它不强调模型本身的性能，而是更侧重于工程环境。通过让“驾驭模型的系统环境”更加专业，从而提升模型的使用效果，为AI的应用提供更稳定、高效的支撑。

下一代OpenClaw将带来视频生成新突破

被业界誉为“龙虾之父”的OpenClaw创始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）近日在社交平台发布了一则令人振奋的消息。他宣称，下一代OpenClaw智能体产品将迎来两大核心升级。其中之一是全新融入AI视频生成能力，这将使得智能体在多媒体内容创作方面具备更强大的实力。另一大升级是，它将成为全球首个官方适配阿里千问大模型的智能体框架，这一合作无疑将为双方的发展带来新的契机。

4月2日阿里发布的千问新一代大语言模型Qwen3.6 - Plus，有着诸多引人注目的亮点。其中最突出的就是新模型显著增强了模型的智能体编程能力。在代码智能体领域以及通用智能体与工具使用方面，新模型展现出了卓越的性能，为开发者提供了更强大的工具和支持。

4月4日，OpenRouter官方公布的数据显示，Qwen3.6 - Plus的日调用量成功突破1.4万亿Token，这一数据充分证明了该模型在市场上的受欢迎程度和广泛应用前景。

Agent对Token的消耗增长速度令人惊叹。国家数据局局长刘烈宏披露了一组关键数据，到今年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿。与2024年初的1000亿相比，增长了1000多倍；而与2025年底的100万亿相比，在短短3个月时间里又增长了40%多。这一系列数据清晰地反映出AI市场对Token的巨大需求以及Agent在其中所扮演的重要角色。

在英伟达GTC开发者大会上，英伟达创始人黄仁勋给出了一个极具冲击力的定义。他认为，Token是AI时代的新大宗商品，就如同新货币一般，同时也是衡量企业竞争力的核心标尺。这一观点进一步强调了Token在AI发展中的重要地位。

OpenClaw这类Agent产品的出现，彻底改变了AI的交互形态。它使得AI能够落地完成复杂任务，不再局限于简单的交互和操作。这也直接导致了Token需求迎来爆发式增长，为AI产业的发展注入了强大动力。

除了阿里千问基础大模型在强化Agent能力方面取得显著进展外，DeepSeek通用大模型自2025年以来也在不断加大在这方面的投入和研发。国产基础大模型在Agent能力提升上的竞争愈发激烈。

《徽声在线》记者在DeepSeek官网发现，在3月24日发布的一系列招聘岗位中，有不少都与Agent相关。例如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。这些岗位的招聘表明DeepSeek正在积极组建专业的团队，以进一步提升其在Agent领域的技术实力。

2025年12月，DeepSeek更新V3.2正式版，此次更新强调了新模型对Agent能力的强化，并融入了思考推理功能。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。通过构造大量“难解答，易验证”的强化学习任务（“1800 +”环境，“85000 +”复杂指令），大幅提高了模型的泛化能力，使其能够更好地应对各种复杂的场景和问题。

专家模式：领域深度增强引领新趋势

当前，AI Agent（人工智能体）的能力在很大程度上依赖于基础大模型能力的提升。基础大模型为Agent提供了核心能力，而Agent则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积极强化Agent能力，以在激烈的市场竞争中占据优势。

从横向对比来看，无论是千问大模型还是DeepSeek，都实现了支持高达1M Tokens（100万个词元）上下文长度。这使得大模型在长文档、多轮对话信息提取方面更加精准，能够更好地理解和处理复杂的信息，为用户提供更优质的服务。

卢言霞再次强调，当前基础大模型竞争的关键在于编程能力、智能体能力等。强化Agent能力是基础大模型在2026年的重要发展方向，其应用场景可能广泛涉及深度研究、智能办公、AI代码助手等通用场景。这些场景的拓展将为企业的数字化转型和创新发展提供有力支持。

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《徽声在线》记者采访时坦言，当前AI Agent仍然面临一些问题。大多数AI系统还停留在“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。这也是当前AI Agent发展需要突破的关键瓶颈。

林建龙表示，未来的AI Agent将不再是简单的工具，而是成为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：首先，具备深厚的行业专业知识，能够深入理解并处理复杂的业务问题，为企业提供专业的解决方案；其次，能够深度融入企业业务流程，与现有系统实现无缝对接，提高企业的运营效率；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自身的能力和性能，适应不断变化的业务环境；第四，能够独立完成特定任务，而不仅仅是提供建议或答案，真正成为企业的得力助手。

4月8日，DeepSeek上线的专家模式就充分体现了这些特点。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。它沿用了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”在领域内更加平衡，能够更好地满足专业领域的需求。

林建龙也着重强调了未来“专家 Agent”理念的实现需要系统化和工程化的方法。他介绍说，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，为Agent的智能决策提供支持；数据管理完成对企业数据的链接和交互，确保Agent能够获取准确、及时的数据；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，使Agent能够准确执行任务；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，拓展Agent的应用范围；Skills（技能）封装了特定领域的专业技能，使Agent具备专业的处理能力；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，为用户提供更加贴心的体验。