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专题：深度智联AI+不动产生态大会暨2026新品发布会

　　文/ 新浪财经 冯赛琪

　　5月27日，在深度智联AI+不动产生态大会暨2026新品发布会上 ，易居中国董事局主席
、深度智联董事长周忻讲起了一次关于AI的失败尝试
。

　　他曾在去年关掉过一个房地产经纪人智能体项目。第一次听到Agent这个词时，周忻觉得似曾相识
，后来意识到，“我就是Agent ，经纪人 ” 。于是
，他产生了做一个“Agent的Agent
”的想法，用AI做房地产经纪人
。

　　“今天这个Agent的Agent诞生了。”周忻说 。

　　在这次发布会上 ，深度智联推出了国内首个房地产垂直大模型DeepLinkRE-LLM
，以及三个面向不同业务场景的产品：企业级AI工作平台CoWork、地产认知优化方案“地产问道 ”GEO，以及全球首个房地产经纪人智能体“易居·小新
”
。

　　从发布顺序看 ，DeepLinkRE-LLM提供行业大模型底座
，CoWork进入企业内部工作流，“地产问道”面向AI时代的项目认知与品牌表达。到了“易居·小新 ” ，AI开始触碰房地产交易链条里更敏感的一环：经纪服务 。

　　拆分传统中介服务
，Agent动脑 、人来跑腿

　　让AI在房产领域从“回答一个问题
”走向“推进一笔交易”，是易居·小新的核心目标
。前者偏信息服务 ，后者则要进入需求理解
、房源匹配、沟通推进和后续服务的完整链路。

　　周忻表示，去年就尝试做过经纪人智能体
，但最终关掉了那个项目，他坦言：“当时不是因为技术问题 ，技术问题我认为一定会解决掉的
，我去年的问题是中国房地产中介服务的流程是超长的，我解不开整个房地产的流程 。 ”后来他意识到 ，必须先把中介流程拆开：居间的核心其实是资讯 、匹配
、撮合和服务推荐；而带看、验房 、贷款
、过户、法务等
，则属于后续履约服务
。

　　这也构成了易居·小新的产品逻辑，把动脑和跑腿分开。智能决策层由AI承担 ，负责资讯 、配对
、撮合和服务推荐；履约执行层交给社会化服务商
，负责具体服务交付 。

　　易居·小新产品项目首席科学家伊人将易居·小新的能力拆解为四扇门：专业参谋、精准匹配 、顺畅沟通和服务陪伴。

　　第一扇门“专业参谋”，易居·小新基于真实房源、历史成交
、小区画像等数据和知识 ，回答用户关于房源、板块 、价格
、税费等问题；第二扇门“精准匹配
”
，通过用户和房源的标签体系，理解预算、学区 、通勤
、户型等硬性与软性需求 ，并解释推荐排序；第三扇门“顺畅沟通”，强调AI能够在自然对话中追问细节、确认需求 、调用数据库并继续推进下一步；第四扇门“服务陪伴 ”则延伸到交易后段
，将买方
、卖方和服务商连接起来，围绕陪看、验房 、贷款
、法律、办证等环节持续更新交易进度
。

　　伊人表示 ，支撑这一产品的底层能力包括Agent架构 、记忆系统和问数能力。也就是说
，易居·小新并不仅仅是一个房源问答入口，还是面向买卖双方共同使用的交易执行系统：用户先说明需求 ，AI再提炼需求、匹配房源
、推进沟通
，以及在后续服务环节提供持续的陪伴 。

　　成交无佣金，易居·小新打破行业佣金制规则

　　现实生活中的房产交易往往非常复杂 ，普通买卖双方很难独立完成价格判断、产权核验 、税费测算
、贷款安排和合同履约
，一个专业的房产经纪人必不可少
。

　　传统的房产交易中，房产经纪人提供了资讯、配对 、撮合和交易服务。过去这些服务被统一打包进一笔成交佣金中 。房价越高 ，佣金越高
，但中介实际劳动量并不一定随房价等比例增加
。

　　此外，为了防止跳单 ，经纪机构通常要锁定客户
、反复留痕、拉长流程；为了争夺房客源，低价钓鱼 、重复房源
、已售房源仍展示等现象屡屡发生；为了促成成交
，有的经纪人还会选择性呈现信息，弱化风险 ，制造紧迫感。

　　由于佣金通常在成交后兑现
，这使房产经纪人天然站在“促成交易
”的一边，而不完全站在买方或卖方的最优决策一边 ，这也是行业长期争议的根源 。

　　针对这一长期存在的佣金难题
，易居·小新提出了“AI做居间，成交无佣；服务凭专业 ，按劳计费”的模式
。这里的无佣
，并不只是降低交易成本，而是一次机制变化 ，把居间判断与线下履约拆开
，让AI承担资讯、匹配 、撮合和服务推荐，让专业服务商按具体服务收费。

　　按照周忻的解释 ，这一模式成立的前提在于AI的两个特点：第一，如果AI不从成交佣金中获利
，它更容易保持结构性中立；第二，AI服务更多用户的边际成本较低 ，不再需要依赖高额佣金覆盖人力成本 。这样一来
，交易信任就不再完全依赖某个经纪人的自律，而有可能通过产品机制
、服务拆分和透明定价来长期建立
。

　　他认为 ，“如果在易居·小新这个AI智能体中还考虑佣金
，这件事情根本做不下去。 ”因为一旦仍然围绕佣金设计，AI就会重新落入以成交为目的的旧模式 。

　　但从机制设想到真实落地 ，中间还有很长的路要走。

　　周忻在发布会上也明确
，这条路方向一定是对的，但落地并不容易
。“这一定是AI在房地产行业的应用 ，我相信今天我不提这个事情
，一定会有人去提。
”他说 。至于为什么此前没有出现真正意义上的房地产经纪人智能体，他给出的解释是：不是别人想不到 ，而是“不愿意动自己的奶酪”
。

　　行业的奶酪难动，历史包袱难卸。的确
，这也是易居·小新将要面对的现实难题 。因为它挑战的不是某一个环节的效率，而是房产经纪行业长期依赖的收入结构和组织方式
。

　　按照易居的判断 ，易居·小新至少面临五个难关。第一
，是主动砍掉行业过去已经验证过的主要现金流，也就是成交佣金；第二 ，是既得利益体系的压力
，尤其是在二手房交易规模庞大、佣金总额可观的背景下；第三，是双边冷启动 ，没有足够房源和客源时
，平台如何启动；第四，是用户心智迁移 ，用户是否愿意相信AI参与房产交易判断；第五
，是能力边界，履约服务社会化以后 ，服务质量和责任如何保障 。

　　另外，无佣并不等于天然中立
，AI也不等于天然可信
。无佣模式本身也可能产生新的利益冲突。即便平台不再收取成交佣金，也需要说明服务商排序依据 、商业合作关系和收费结构 ，防止隐性导流、服务商失控和算法偏见 。否则
，显性的中介佣金可能只是被转化为另一种不透明的交易成本
。

　　易居·小新的发布，更像是一场新的房产经纪行业试验的开始。

　　“30年前 ，上房置换模式定下了中国经纪行业规则 。今天我要革我自己的逻辑
，在原有模式上加上公正二字。 ”周忻说
。

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