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First AI Agent Smartphone Officially Debuts, Key Highlights Not in Hardware

首款智能体手机正式亮相,最大看点不在硬件

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凤凰网科技
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This media report covers the launch of the STEPX Neo, the first AI agent smartphone by Jieyue Xingchen, featuring the new Step AOS operating system and the Amoo main agent. It discusses the shift from traditional OS+AI models to an agent-native system designed for continuous memory, task planning, and service invocation.
Full text · 原文 3,481 字
刚刚,阶跃星辰首款智能体手机 STEPX Neo 亮相。<br> 围绕这个新硬件,背后还有一系列全新发布:它所属的 AI 终端品牌叫 STEPX,搭载的是新一代智能体系统 Step AOS(Step Agentic System),而真正跟你对话、帮你办事的,是主智能体 Amoo。<br> 如果只看发布清单,这像是又一家大模型公司开始造硬件。只有凑近了看,才能看到阶跃试图讲述的更大的故事、回答一个更底层的问题:当 AI 从“能回答”走向“能行动”,原有为人类操作设计的系统,是否还能承载一个需要持续记忆、理解上下文、调用服务的智能体?<br> 做终端,AI 不再是操作系统里的访客<br> 过去两年的 AI 竞争主要发生在模型层,模型能不能理解一句话、生成一张图、解答一道题;而智能体时代的竞争开始向系统层和终端层下探。模型不仅要回答问题,还要感知环境、记住偏好、拆解任务、调用服务,最终替用户完成行动。<br> 问题在于,这套系统继承的是一套已经运行了半个多世纪的人机交互逻辑。从命令行界面到图形界面,再到触屏和自然语言入口,交互方式一直在变化,但默认前提没有变:人是唯一的操作者,机器等待人发出明确指令。因此无论是手机还是电脑操作系统,仍然主要围绕人点开 App来分配界面、权限和系统资源。<br> 延续了几十年的默认模式非常稳定,也因此很难只靠增加一个 AI 入口被撼动。AI 可以被接进语音助手,也可以获得屏幕操作权限,但它往往仍是悬浮在系统之上的一个功能入口。阶跃把这种传统路线概括为“OS+AI”:在旧的房间里,给 AI 一张门卡,房间里的设施可以使用,但是有限。<br> StepAOS 试图从另一端切入。按照阶跃的定义,它由 Step 模型矩阵和智能体原生 OS 相乘组成。模型矩阵负责感知、记忆和规划,Agent-native OS 则负责连接服务、调度资源和执行任务。对这套系统,阶跃的定性是:全球首个智能体原生的操作系统。<br> 更宏远的目标,是人机共生的新操作系统。作为代表,Amoo 以 StepAOS 的主智能体身份出现,被赋予感知、记忆、规划、连接和执行五项能力。它的特殊之处在于建立持续的上下文,而不是展示某一个跨应用任务。<br> 这也是 Amoo 和传统语音助手想要拉开的差别:不是能不能调用一个 App,而是当用户只表达目标时,智能体能否在长期记忆、模型调度和系统权限的支撑下,自己理解该做什么。<br> 阶跃认为,旧系统给智能体留下了三堵墙——<br> 能力之墙:应用能力封装在人类可见的界面里,智能体往往只能像人一样看屏幕、点按钮。<br> 协作之墙:不同应用和服务缺少统一的连接机制,跨应用任务容易中断。<br> 资源之墙:算力、后台和权限都围绕人的操作节奏设计,难以持续支持一个运行数小时的智能体任务。<br> 为此,Step AOS 把系统能力和应用能力拆成可调用、可组合的原子单元,并原生支持 MCP、A2A、CLI 等协议。对于开放接口的服务,智能体可以直接调用工具;没有接口时,则通过 CLI 或 GUI 操作兜底。系统还会根据任务复杂度、网络状态和隐私等级,在端侧、云侧和端云接力三种路径之间动态选择。<br> 这套系统最终由 Amoo 呈现给用户,阶跃将其定义为 STEPX 的主智能体,它具备感知、记忆、规划、连接和执行五项能力。<br> 至于智能体会不会过于主动,阶跃在群访中给出的答案是:主动多少、被动多少,应该由用户授权多少决定。用户给它看多少长期和短期信息,授予多少行动权限,它才主动到什么程度。<br> 一件事,不再交给一个模型<br> StepAOS 的另一项差异在于,它没有让一个模型包办所有任务,而是使用端云模型矩阵。同时,反复强调模型矩阵和级联调度。<br> 端侧概括为快反应,云侧概括为深思考。这意味着,端侧模型承担低延迟、隐私敏感的即时任务,云端的旗舰与标准模型则处理更复杂的推理、分析和规划;语音、视觉等多模态模型构成智能体感知现实世界的入口。<br> 阶跃还提到一套模型级 Cascade(级联)机制:由新发布的 Step Edge 承担端侧任务,云端模型负责拓展能力上限。其核心不是让一个模型包办所有事,而是让不同层级的模型根据任务在端侧和云侧之间协同路由。<br> 这也解释了阶跃为什么仍把基模放在战略中心。印奇在群访中说,不存在一套孤立的纯端侧模型体系,云端和端侧共享计算架构与数据,不做大模型,其实做不好小模型。<br> 他还坦言,现有端侧芯片距离真正的智能体体验仍然很远。问题不只是模型能不能跑起来,还包括计算、低功耗和吞吐速度,如果 Agent 要替用户完成数百步操作,用户不能等上十几分钟。<br> 这套说法仍需要后续产品体验验证。但相比于终端厂商从外部接入模型,阶跃试图把模型训练、端云路由、记忆系统和系统资源调度放在同一套技术栈内共同设计,这正是它给自己定义的差异化。<br> 智能体从给建议走向替用户执行,也会放大另一组问题:它能看到什么、能做什么,做错之后能不能撤回。<br> 阶跃在发布会上提出“可信、可管、可见、可逆”的治理框架,并与联合上海人工智能实验室发布《新一代智能体系统安全技术白皮书》和《端侧大模型网络安全指南》。按照发布会披露的信息,智能体操作将在可信执行环境和沙箱中运行,权限按需授予;操作过程可审计、可回溯;误操作支持撤回和逐步回滚。<br> 当然,安全承诺最终仍要落到具体产品上。哪些数据只在端侧保存,哪些任务必须上云;智能体调用支付、出行或通信服务时如何二次确认;第三方 Skill 出错由谁承担责任,都将决定可托付是一套系统能力,还是一句品牌口号。<br> 模型公司的终端野心<br> 对一家大模型公司来说,最轻的路线是提供 API,次轻的是把模型接入手机、汽车和电脑,更重的是参与系统定义,最重的则是直接经营终端品牌。<br> 阶跃原本已经拥有进入设备的合作通道,如今推出 STEPX,意味着它想进一步掌握产品定义和用户反馈闭环。<br> 公开信息显示,阶跃过去已把基础模型和AI+终端并列为主要战略,并与多家手机和汽车厂商合作。今年 1 月,阶跃完成超过 50 亿元人民币 B+ 轮融资,并宣布印奇出任董事长,负责战略节奏与技术方向;多家终端产业资本也出现在投资方名单中。<br> 这让 STEPX 的意义不只是一个新品牌,更是阶跃试图完成商业闭环的一步:基础模型决定智能体能想多深,系统决定它能调用什么,终端则决定它能否进入用户每天真实发生的场景。<br> 这条路线也会带来新的商业问题:STEPX 是用于展示 StepAOS 的样板终端,还是阶跃要长期经营的消费电子品牌?它是否会与现有手机厂商客户形成竞争?收入主要来自硬件、系统授权、模型调用、订阅,还是生态分成?<br> 在商业模式上,印奇也给出了两个否定:它不会只是简单卖硬件,也不会依赖应用预装和广告分成。至于新的收费与服务形态,团队承认仍在和用户共同探索。他认为,在销量达到 1000 万台之前,手机厂商不会把阶跃视为特别强的竞争对手;而在智能体时代,更重要的也不是控制,而是开源、开放与共同构建新生态。<br> 从行业角度看,阶跃押注的是一个仍未被验证的判断:未来用户购买的可能不只是一台手机或电脑,而是一套会长期记住自己、跨应用行动的个人智能体。届时,设备之间的差异不再只是芯片、屏幕和影像,也包括住在里面的 AI 能做什么。<br> “Agent-native”究竟是一套新的底层能力,还是另一种产品命名?真正的分界线不在于概念,而在于 StepAOS 能否稳定完成旧系统无法完成的跨应用任务。<br> 但在那之前,StepAOS 仍需回答最朴素的问题:它是否真的比在旧 OS 上加一个 AI 助手更好用,以及用户是否愿意把越来越多的行动权交给它。模型发布后可以用跑分解释进步,终端则必须接受每天的误唤醒、任务中断、权限弹窗、续航和售后检验。<br> 现阶段,阶跃给出了对智能体时代的系统答案,至于它能否真正把 AI 从系统里的访客变成原住民,接下来要由产品而不是概念来证明。<br> “特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。<br> Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”