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3,906 字
智东西<br>
作者 | 陈骏达<br>
编辑 | 漠影<br>
2026年的WAIC，智能体成为最受关注的话题之一。<br>
从基础大模型厂商到办公软件、终端企业，几乎所有参展者都在描绘智能体时代的未来。不过，比起新品本身，更值得关注的是它们共同尝试回答的一个问题：当大模型已经足够聪明之后，智能体究竟应该以什么样的方式存在于手机里？<br>
真正逛完整个展馆，我们发现一个颇有意思的现象。云端智能体已经开始承担越来越复杂的工作，但消费终端里的所谓智能体，大多仍停留在“AI助手”阶段。它们能够聊天、搜索、总结内容，却很难真正替用户完成一项跨应用、跨服务的复杂任务。<br>
而就在WAIC期间，大模型独角兽阶跃星辰亮出了他们在智能体时代对终端的最新思考：大模型原生智能体手机STEPX Neo，及其搭载的全球首个智能体原生操作系统Step AOS、个人智能体阶跃Amoo。<br>
在阶跃展台，一段现场Demo展示了STEPX Neo的工作方式。当用户说出“帮我把文件送到公司，Frank催得比较急”的指令时，系统自动识别当前位置、调用联系人信息、匹配公司地址，并完成跑腿服务下单。<br>
整个过程中，用户没有打开任何App，也没有逐步输入指令，智能体自主完成了任务规划与执行。<br>
这个Demo展现的能力，其实正是当下智能体手机亟需补齐的短板。<br>
一、AI手机进入新阶段：为什么“OS+AI”开始遇到瓶颈？<br>
智能体手机，或者更广义上的AI手机，并不是一个新概念。<br>
过去一两年，几乎所有主流手机厂商都将大模型接入操作系统，AI助手、AI搜索、AI办公等能力快速普及。但一个共同的问题逐渐浮现：AI越来越聪明，手机却没有变得越来越“能干”。<br>
不少用户都有类似体验。AI能够总结会议、生成文案、回答复杂问题，但真正需要完成订餐、改签机票或处理跨应用任务时，最终仍需要自己打开多个App，一步步完成操作。<br>
问题并不完全出在模型上。目前手机等移动终端的操作系统仍围绕“人如何操作设备”设计，AI只是被塞进了手机，但没有真正融合到操作系统中，也就无法把手机上的应用、服务真正用起来。<br>
阶跃董事长印奇将当前AI智能体在手机上的困境概括为三堵墙：记忆墙、决策墙和行动墙。<br>
记忆墙，本质上是数据孤岛。聊天、地图、相册、日历、外卖、购物等数据分散在不同应用中，AI难以建立跨应用、跨场景的长期记忆，每次交互都需要重新理解用户上下文。<br>
决策墙，则来自复杂任务。虽然驱动智能体的大模型已经具备较强的理解和推理能力，但单一模型往往难以兼顾速度、成本与复杂推理，面对多步骤、多约束任务时，智能体仍难以高效决策。操作系统需要设计一套可实现多模型协作的架构。<br>
行动墙，则是移动互联网时代遗留下来的系统限制。一项完整的任务往往涉及多个应用和多个步骤，而传统操作系统缺乏围绕智能体设计的权限机制，智能体会被各种权限卡住，难以跑通完整的工作流。<br>
越来越多业内人士因此认为，与其给传统操作系统外挂一个智能体，不如重新设计一套面向智能体的操作系统。<br>
二、全景解构Step AOS，它到底重构了什么？<br>
STEPX Neo搭载的Step AOS，正是在这样的背景下诞生。Step AOS重点重构了三个能力：记忆、执行和安全。<br>
首先是记忆。<br>
在阶跃的展台上，我们亲身感受了三台STEPX Neo，它们分别被设定为不同的人格、生活状态与服务偏好。而搭载于其上的智能体阶跃Amoo，也因记忆、关系、偏好和上下文的差异，为每位“用户”提供了风格迥异、贴合其特点的行动建议。<br>
这一个性化体验的背后，是Step AOS所建立的跨应用、跨任务的长期记忆体系。它将记忆分为用户域和智能体域两部分：前者记录用户偏好、习惯和历史行为，后者记录智能体自身的执行经验和任务结果。系统会持续记录、整理并在需要时快速召回这些信息。<br>
官方数据显示，其简单问答的记忆召回最快可达到15毫秒，复杂任务平均响应时间约1.2秒。<br>
其次是执行能力。<br>
Step AOS通过“原子能力引擎”，把原本封装在App里的功能拆解成大量可直接调用的服务能力。Agent不再需要模拟用户操作界面，而是可以直接调用“下单”、“导航”、“支付”、“发送”等底层能力。<br>
从技术上看，这有点类似把GUI交互改成API交互，可以实现对能力的直接调用。对于智能体来说，后者显然更高效，也更容易形成稳定的自动化流程。<br>
与此同时，Step AOS还采用了端云协同架构。根据我们的体验，端侧模型主要负责照片搜索、闹钟设置等高频即时任务，强调低延迟；云端模型则负责复杂规划、多步骤推理等长链路任务，强调深思考。这样既能保证响应速度，又能保留复杂任务的推理能力。<br>
支撑端云协作体系的是阶跃覆盖端侧到云侧的模型家族。阶跃刚刚发布的Step Edge端侧基座模型全家桶专为终端硬件定制，这些模型在29项权威基准评测中位列同类端侧模型全球第一。而在GUI、智能体、终端任务等基准测试上，这些模型取得了国内第一的成绩。<br>
第三个变化是安全。<br>
随着Agent开始拥有越来越多的执行权限，用户也开始担忧智能体会不会做错事，尤其是在支付、通信、文件管理等场景里。<br>
Step AOS在底层引入了TEE可信执行环境，并建立了“可信、可见、可控、可逆”的安全机制。<br>
其中一个比较差异化的安全特性是“可逆”——如果Agent误删照片、误执行某个操作，用户可以查看完整执行链路，并通过安全中心一键恢复。<br>
总体来看，Step AOS的长期记忆解决的是“记住用户”的问题，原子能力和端云协同解决的是“完成任务”的问题，而可信执行体系则解决了“如何把任务放心交给智能体”的问题。三者协同，让操作系统真正适应了人机共生的模式。<br>
凭借上述特性，STEPX Neo也成为了首批通过《人工智能终端智能化分级》系列国家标准L3级别测试的移动终端设备。这一指标是国内首个为AI终端产业设计的统一的智能化分级评价标准。能够首批获得L3级证书，也意味着STEPX Neo已经具备了较为完整的智能体能力体系，为行业提供了一套可参考的技术标杆。<br>
三、智能体手机真正难的是生态，Step AOS正补上这块拼图<br>
如果说操作系统决定了一台智能体手机能否跑起来，那么生态决定的，则是它究竟能干多少事。<br>
这也是整个行业正在面对的新问题。相比传统AI助手，智能体最大的不同，是它需要持续调用外部服务、连接现实世界，最终帮助用户完成一项完整任务。订餐、打车、导航、支付，几乎每一种能力，都来自不同的平台和服务。<br>
换句话说，没有生态，再聪明的智能体，也很难真正走进用户的日常生活。<br>
从这个角度来看，阶跃此次公布的合作生态显得尤为重要。<br>
目前，阶跃已经与携程、支付宝、滴滴、美团等多个生态伙伴展开深度合作，覆盖旅游出行、民生政务、本地生活等多个高频场景。<br>
在WAIC现场，我们也看到了这一生态合作的实际落地。<br>
在生活服务场景中，用户只需说一句“帮我找离我最近的充电站，顺便点一杯喝的到家里”，STEPX Neo搭载的个人智能体阶跃Amoo便会综合调用地图、支付宝车生活、本地生活等服务，根据用户车型、常用充电习惯、家庭地址以及饮品偏好，自主完成路线规划、充电站筛选和饮品下单，而不再需要用户分别打开地图、充电和外卖应用逐项操作。<br>
在办公场景中，当用户说出“帮我处理一下下午汇报的事”后，它能够浏览飞书等办公信息流，发现会议改期、整理相关待办、查找对应文档，并结合用户长期积累的汇报风格、品牌规范和个人偏好，自动生成汇报PPT，甚至草拟同步项目组的信息，将碎片化的信息流整理成一条完整的工作链路。<br>
在生活规划场景中，当用户在社交平台刷到一场演唱会海报，只需说一句“我想去这个演唱会，你帮我安排一下”，阶跃Amoo便能够识别当前屏幕内容，查询演出时间、票务信息，并结合用户日程、所在城市和预算，通过携程等App规划机酒方案，同时提前设置抢票提醒和行程安排。<br>
这种合作模式，也打破了行业长期以来关于智能体终端与App天然对立的刻板印象。<br>
此前，印奇曾在发布会上分享道，他认为，从PC时代的软件、互联网时代的网站到移动互联网时代的App，应用形态始终在演进，应用不会消失，它只会变得更多，拥有更多不同的载体，而AI时代的智能体将成为新的应用载体。<br>
结语：AI手机竞争，开始进入系统时代<br>
今年WAIC上，以Step AOS等为代表的方案，让行业看到了一个趋势：真正拉开AI手机体验差距的，越来越可能是系统架构、任务执行能力，以及背后的生态协同能力。<br>
Step AOS是不是最终答案，现在下结论还为时尚早。毕竟，Agent手机仍然处于产业发展的早期阶段，无论是技术成熟度，还是生态建设，都还有很长的路要走。<br>
不过，Step AOS已经开始回答一个更重要的问题：如果围绕智能体重新设计一部手机，它应该是什么样子。随着模型能力持续提升、生态不断完善，这种智能体原生的思路，很可能成为未来AI手机演进的重要方向之一。<br>
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