阿里国际站 9/15 发布 Smart Assistant Agent：从会回答到自主执行，24/7 跑商品发布与询盘跟进
大多数外贸企业用 AI 的方式，还停留在「问一句答一句」。9 月 15 日，Alibaba.com 把这套玩法往前推了一格。
当天，阿里国际站推出 Smart Assistant Agent，定位是企业级 AI 运营中心。用官方的话说，它突破过去单一 AI 工具「只会回答」的辅助模式，升级为能自主执行的企业级 AI 工作台：不只给建议，还能理解企业需求、自主判断并拆解工作流程，调度不同职能的 AI 协作执行任务。从个人经营到大规模企业，可以 24/7 执行商品发布、询盘沟通、商机开发与经营诊断等外贸流程。
Alibaba.com 台湾总经理廖羿琦在跨境电商年会上做分享时给出的判断是：AI Agent 带来的不只是新一波效率提升，而是企业工作模式的重新分工。
这句话的含金量，要看另外一组数字才能体会：麦肯锡研究指出，全球已有 88% 的企业导入 AI，但只有 39% 创造了明确的商业价值。用了和赚到，中间隔着一道很深的沟。
一、从「回答」到「执行」，差在哪一步
差别在于工作流的所有权。
过去三年，外贸企业接触到的 AI 工具基本都是单点形态：写一段英文产品描述、翻译一封询盘、生成一张主图。工具给的是答案，剩下的判断、串联、落地还是人来做。结果是工具越装越多，流程没变短。
Smart Assistant Agent 想接手的是中间那一层。按官方描述，它理解企业需求后会自主判断并拆解工作流程，再调度不同职能的 AI 协作执行——也就是把「选品—发品—询盘跟进—商机开发—经营诊断」这条链路整体托管，7×24 小时不停。
对跨境卖家来说，这意味着一件更实际的事：以前夜里十点进来的欧美询盘要等到第二天上班才有人回，现在第一轮的应答、翻译、商品答疑可以由智能体先接住，人只处理需要决策的部分。时差从成本项变成了非成本项。
问题也随之而来：一个能自主执行的系统，出错了算谁的？这个问题目前没有公开答案，也是企业级 Agent 落地时最难绕开的一环。
二、88% 用了 AI，为什么只有 39% 赚到钱
麦肯锡的这组数字被反复引用，是因为它戳破了「上工具等于提效」的幻觉。
按 Alibaba.com 在发布时的解读，企业导入 AI 的新挑战正从「有没有使用」转向「能否真正创造商业价值」，关键不只是增加工具，而是让 AI 真正融入核心工作流程，进一步参与任务执行与运营决策。
翻译成卖家能用的话：装了 AI 写标题的工具，不等于你的转化率会涨；只有当 AI 参与了「选什么品、报什么价、回什么询盘、什么时候补库存」这些决策动作，效率才会转成利润。
这也是 Smart Assistant Agent 把「经营诊断」和「商机开发」放进能力清单的原因——这两件事过去是运营主管的活，不是助理的活。
三、商机在涨，人力没涨
平台侧的数据说明了这轮升级的紧迫感。
Alibaba.com 披露，全球 B2B 线上订单同比增长 28%。分区域看，欧洲市场高质量商机年增 46%、美洲 31%、亚洲 19%；中东、拉丁美洲、非洲及大洋洲等新兴市场年增 29%。
四个数字排在一起，能看出两件事。一是欧洲的高质量商机增速（46%）明显高于订单整体增速（28%），说明需求在往高价值询盘集中；二是新兴市场的 29% 已经超过亚洲的 19%，增量不再只在传统主力市场。
与此同时，原料、人力与运输成本同步攀升，企业却未必有预算扩编。廖羿琦提到的台湾案例很典型：2026 年上半年台湾出口总额达 4166.6 亿美元、年增 47.1%，创同期新高并首度超越新加坡，但增长高度集中于 AI 相关产业，传统产业仍面临转型与营运压力。
商机增加、人力有限——这个剪刀差，就是企业级 Agent 真正的市场空间。
四、底牌是 Accio 那 1000 万用户
Smart Assistant Agent 不是从零起的。
它的底座是阿里国际站旗下全球电商 AI 工作台 Accio。据经济日报与亿邦动力报道，过去一年 Accio 的全球用户增长了逾 30 倍，目前已有 1000 万中小企业在用 Accio 做生意；平台上海外买家使用 AI 多模态搜索的流量同比增长超过 132%；Accio 上的 AI token 消耗量在 4 个月里增长了 6 倍。
9 月 9 日在美国洛杉矶开幕的 CoCreate 2026 上，阿里国际站总裁张阔提出「B2B 的未来是 A2A——Agent 对 Agent 做生意」，并给出公式：Agent = model（模型能力）× harness（执行框架）× context（业务上下文）。
同一场峰会上，Accio 宣布在 GitHub 开源面向真实电商场景的 Agent 基准测试集 CommerceAgentBench，数据底座来自 1000 万活跃中小企业用户、160 万条真实对话与 20 万条执行轨迹，最终提炼为 107 个真实的端到端商业任务——比如从 300 封杂乱邮件里翻出有效线索、识破一个容易被忽略的支付骗局、计算到岸成本并在三家承运商之间订好一条运输路线。张阔还披露，在核心任务案例上测算，Accio 的 token 成本比通用 Agent 低 50%。
成本这一项对中小卖家是硬门槛。用他的原话说：对一家小企业来说，一个贵到不敢天天用的 AI，等于没用。
边界也在外扩。Accio 继国内打通淘宝、天猫、拼多多、京东、抖店、1688 之后，这次又打通了 Amazon、eBay、Shopify、Temu、TikTok 等海外平台。9 月，DHL 集团与阿里巴巴国际站签署谅解备忘录，计划把 DHL 全球货运的询价与订舱功能接入 Accio，让企业在同一个工作台里完成物流比价和订舱。
五、卖家能做什么，不能指望什么
先说能做的三件事。
第一，把商品数据标准化。Agent 要自主发品，前提是 SKU 的参数、价格、交期是结构化的、可信的。参数缺失、价格区间模糊、交期写「面议」的店铺，智能体接手后会放大这些缺陷，而不是补上。
第二，把询盘应答规则写清楚。自主执行不等于放手不管。哪些问题可以直接答（尺寸、材质、MOQ、交期），哪些必须转人工（定制报价、账期、索赔），先定好边界再让 Agent 上线，否则一次错答的代价是丢一个客户。
第三，优先跑 24/7 这段空档。询盘跟进和商品答疑是时差收益最明显的两个环节，先让 Agent 接夜班，比一上来就托管全流程稳妥。
再说不能指望的。B2B 交易模式从 Human-to-Human、Human+AI 走向 Agent-to-Agent 是趋势判断，不是当下的现实——目前公开的 A2A 能力仍以平台侧为主，买家侧智能体的普及度远没有到能自动下单的程度。指望明天就有机器人来给你下 PO，是不切实际的。
真正的变量在明年。当买家的采购智能体开始自动询价、自动比价，那些商品数据完整、价格透明、交期可量化的供应商会先被选中。到那时，A2A 才从一句口号变成订单分配规则。
六、参考资料
- Alibaba.com：《Smart Assistant Agent 发布：打造企业级 AI 运营中心》
- 工商时报：《1 人就能做全球生意！Alibaba.com 推 Smart Assistant Agent 打造企业级 AI 营运中心》
- 经济日报：《阿里国际站 CoCreate 峰会开幕 Accio 开源首个真实电商 Agent 基准测试》
- 亿邦动力：《阿里国际站旗下 Accio 全球用户增长逾 30 倍 开源首个真实电商 Agent 基准测试》
- 新浪财经：《阿里国际站 CoCreate 峰会开幕 Accio 开源首个真实电商 Agent 基准测试》
- 中国民航网 / 中国民航报：《DHL 与阿里巴巴国际站达成合作》
- 麦肯锡（McKinsey）：《全球企业 AI 应用现状调研（88% 导入、39% 创造明确商业价值）》