在2026阿里云峰会上，MuleRun（骡子快跑）负责人陈宇森公开确认，MuleRun是阿里巴巴旗下的一款Agent产品，同时也是阿里云生态体系的重要组成部分。陈宇森表示，该产品深度融合了阿里云的基础设施与AI服务能力，旨在为企业与个人提供从Copilot模式向AI Native模式迁移的完整解决方案。与此同时，陈宇森在演讲中披露了一组关键数据：团队观测到AI Native团队与Copilot团队之间的效率差高达10倍，而企业实现AI Native转型的窗口期通常仅有18个月。这一论断迅速在业界引发讨论，成为本届阿里云峰会最受关注的话题之一。
MuleRun的产品定位与生态角色
陈宇森在峰会上明确表示，MuleRun是阿里巴巴集团内部的Agent产品，而非第三方工具。这意味着MuleRun将从战略层面与阿里云的基础设施和AI服务深度绑定，形成闭环。作为阿里云生态的一环，MuleRun能够调用云上算力、模型与数据资源，为企业和个人提供从底层到应用的端到端Agent能力。陈宇森强调，MuleRun的定位是协助用户实现真正的AI Native转型，而不仅仅是停留在“AI辅助人类”的Copilot阶段。
在产品架构上，陈宇森将MuleRun提供的方案概括为三个层级：接入层、生产层和协同层。接入层面向用户交互层面，提供统一的Agent入口；生产层涵盖任务执行、模型调用和数据处理等核心引擎；协同层则负责Agent之间的信息传递与长周期任务协调。这一分层设计意在让AI成为工作流的主线，由Agent在工具间自由传递上下文、调用所有工具，并能够长时间持续运行，从而支撑真正的AI原生工作方式。
AI Native转型效率差与18个月窗口期
陈宇森在演讲中披露的数据显示，当前约95%的企业仍停留在“人类承担80%工作、AI承担20%工作”的Copilot阶段。在Copilot模式下，AI仅扮演辅助角色，人类仍然负责绝大部分任务执行。而一旦企业完整迁移到AI Native模型，AI可承担80%的工作流，人类只需要在关键节点进行决策、把关和交付。根据MuleRun团队的实际观测，这两类团队之间的效率差高达10倍，即AI Native团队的产出效率是Copilot团队的10倍。
基于这一观测数据，陈宇森提出了“AI Native转型窗口期通常只有18个月”的判断。他指出，在快速演进的AI技术环境中，企业如果不能在此期间完成从Copilot到AI Native的转变，将可能在效率上被竞争对手拉开代差。这一时间窗口的紧迫性引发了与会者的广泛讨论。不过陈宇森并未详细阐释18个月窗口期的具体计算依据，也未提供支持这一结论的底层数据，因此外界仍需对其做进一步考证。
企业实现AI Native的关键：工作方式变革
陈宇森认为，从Copilot转变至AI Native的核心挑战并不在于引入多少AI工具，而在于组织的工作方式本身。只有当AI成为工作流的主线，由Agent在工具之间无缝传递上下文、能够调用所有可用工具、并以长周期持续运行的形式执行任务，企业和个人才能算得上实现了真正的AI Native。这意味着企业需要重新设计流程，让人类从执行者转变为决策者和质量把关者，而将重复性、流程化的操作全部交给Agent系统。
陈宇森以MuleRun为例，描述了Agent在多层架构中如何自主调度任务：在接入层接收用户指令，通过生产层的模型与数据服务完成任务执行，再通过协同层与其他Agent或系统交互，最终将结果交付给人类进行确认。这一模式打破了传统软件中人类全程介入的惯性，使得单个Agent可以承担原来需要多个团队才能完成的工作。陈宇森强调，MuleRun的设计目标正是为了支撑这种“AI为主线、人类为节点”的新型工作范式。
值得注意的是，陈宇森的发言并未详细列出MuleRun的具体落地方案，也未披露其上线时间、定价策略或实际客户案例。外界对MuleRun的认知仍停留在概念和架构层面，其真实效果有待后续产品公开和用户反馈来验证。不过，陈宇森提出的“AI Native转型18个月窗口期”及“10倍效率差”两个数字，已经为当前企业AI落地节奏提供了一个可供参考的标尺。
综合来看，MuleRun的正式披露意味着阿里巴巴在AI Agent赛道的布局进一步明朗化。作为阿里云生态的原生Agent产品，MuleRun将直接对标市场上已有的各类AI助理与自动化平台。至于其能否在18个月内帮助企业完成AI Native转型，以及这18个月的窗口期是否对所有行业都适用，仍需观察后续的产品演进与行业实践。
本文参考来源：知乎热榜
