1.阿里巴巴推出了新的AI产品「AI超级框」，旨在提高与AI的交互效率，简化需求转化为结果的过程。
2.与传统ChatBot不同，AI超级框以交付为中心，通过UI引导用户表达意图，AI则努力实现用户的意图。
3.其中，夸克超级框支持多种任务，如旅行规划、论文写作、AI搜索等，提供一站式的解决方案。
4.其次，夸克作为阿里内部旗舰AI应用，需要面对腾讯和字节等竞争对手，因此需要推出强大的用户导向产品。
5.未来，AI应用将不再是孤立的对话机器人，而是一个由无数Agent构成的网络，实现更自然、高效的交互。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
前两天，夸克做了新发布：推出了「AI 超级框」
另据朋友透露：这轮发布的背后，是夸克在阿里内部，被升格成了「旗舰 AI 应用」
可以先看下宣传片，然后我们细说。
可能有人发问：“这比 DeepSeek 强哪了？都是输入文字，返回结果”
细究一下，这背后隐藏大厂的新一轮探索，从「以对话为中心」ChatBot，到「以交付为中心」的一站式解决方案
附个图：阿里、字节、腾讯三家主推的 AI 产品
夸克/阿里
元宝/腾讯
豆包/字节
可以看到，三家的主推产品，其默认界面各有画风。
这里面的设计思路和行业风向，值得玩味。
第一性的思考
思考一个问题：我们跟 AI 交互，到底想干什么？
我的答案：让 AI 帮我们做事，去完成一个目标或者任务。而在那之前，我们有的只是一个说不明白的想法，姑且称之为「需求」。
在 AI 时代之前，将「需求」转化为「结果」需要一个复杂的流程：先和产品一起，把需求沟通清楚，然后产品写文档，接着程序员来写代码，接着是无休止的调试和修 Bug，极其繁琐。
而当下，让这个流程得以简化：只需要和聊天框对话就好，不需要找一堆的人。但 AI 的使用，并没有带来本质改变：我们仍然需要将「需求」转化为「指令」，费尽心思的去描述。只不过，这个“指令”变成了自然语言：你问，AI 回答；你再问，它再答。
这很自然，也很 ChatGPT。
贵如 GPT 4.5，也总是人工智障
“对话”是一种高带宽、低精度的交流方式。我们得花很多时间和精力，把我们的需求转化成语言，AI 也得花很多时间和精力，从语言中推断出我们的需求。这是一个有损耗的过程：这很依赖本有的知识储备，很容易产生误解，也很容易让人崩溃。
哪个...马东什么？
更令人崩溃的是，我们似乎被这种“对话”的产品形态束缚住了，形成了一堆 AI 产品的通病：交互效率低，任务容易变得碎片化，整体体验也不自然。
贵如 GPT 4.5，也总是人工智障
回想一下，我们怎么和「优秀的实习生」协作的：你不会给他一堆 SOP，而是告诉他你想要什么，让他自己想办法去实现，搞不定的地方再找你要 know-how 或者资源。
或许，这便在我的视角中，Agent 和 ChatBot 的区别：
- ChatBot 被动响应问题，等待你的指令；
- Agent 主动理解需求，以及需求背后的意图，制定计划并执行任务，遇到问题能主动寻求资源和反馈。
夸克的「聚焦交付」
话题回归到夸克的“超级框”的探索：从「以对话为中心」ChatBot，到「以交付为中心」的一站式解决方案，中间调用了很多 Agent 工具。
其创新之处在于：通过 UI 的引导，告诉你现在不是在 AI 聊天，你是在表达意图。
AI 则会努力「实现」你的意图，用尽它的一切方法。这里的方法，包括深度思考、规划和完成AI搜索、A1写作、AI生图、AI PPT、学术研究、AI搜题、AI健康问答、旅行计划等。
比如，当我需要整理一份「下个月去西安的旅行规划」时，面对不同的产品，我下意识的会有不同的问法。
看到 ChatGPT 的对话界面，我会下意识的多费一点脑子，想想怎么遣词造句。然后打出：“你好，我下个月要去西安旅游，想多看看点古迹，能给我做一些旅行推荐吗？谢谢”
而在夸克中，我会直接打入“下个月 西安 旅游 古迹”：很显然，这并不是一个问题，而是「意图的碎碎念」。此事 AI 做的了以下思考：
- 准确理解的出行时间和兴趣偏好；
- 将意图拆解成多个需求明确的子任务，如查询机票、推荐酒店、寻找历史景点等；
- 汇总不同任务的结果，整合出一份清晰易懂、可落地的旅行攻略。
这只是作为简化，实际情况肯定更复杂。
那么，为什么是夸克呢？在我看来，有两重因素。
首先，对外来说，阿里需要选一张用户牌。在 AI 竞赛中，阿里需要面对腾讯（微信）和字节（抖音）的竞争，这两家公司都拥有庞大、忠实的用户群。阿里需要一个强大的、用户导向的 AI 产品来扛旗。
那么，对内来说，夸克是一张非常合适的牌。作为用户侧信息工具，本就承担着帮助用户提升效率的责任。并且它天生的多模态兼容。
于是，就有了下面的“夸克编年史”，我给整理的。
着实是有趣的蝶变。
那么...
“超级框”，会是未来吗？
坦白来说，我不知道。但这确实是一种重要的思维转变：从「提供漂亮的文字」，到「解决实际的事情」的转变，这点很值得关注。
可以期待，未来的 AI 应用，将不再是孤立的“对话机器人”，而是一个由无数 Agent 构成的网络：无处不在，无所不能，却又察觉不到。