如何為Agent重構操作系統？我們在WAIC看到了答案

智東西
作者 陳駿達
編輯 漠影

2026年的WAIC，智能體成為最受關注的話題之一。

從基礎大模型廠商到辦公軟件、終端企業，幾乎所有參展者都在描繪智能體時代的未來。不過，比起新品本身，更值得關注的是它們共同嘗試回答的一個問題：當大模型已經足夠聰明之后，智能體究竟應該以什么樣的方式存在于手機里？

真正逛完整個展館，我們發現一個頗有意思的現象。云端智能體已經開始承擔越來越復雜的工作，但消費終端里的所謂智能體，大多仍停留在“AI助手”階段。它們能夠聊天、搜索、總結內容，卻很難真正替用戶完成一項跨應用、跨服務的復雜任務。

而就在WAIC期間，大模型獨角獸階躍星辰亮出了他們在智能體時代對終端的最新思考：大模型原生智能體手機STEPX Neo，及其搭載的全球首個智能體原生操作系統Step AOS、個人智能體階躍Amoo。

在階躍展臺，一段現場Demo展示了STEPX Neo的工作方式。當用戶說出“幫我把文件送到公司，Frank催得比較急”的指令時，系統自動識別當前位置、調用聯系人信息、匹配公司地址，并完成跑腿服務下單。

整個過程中，用戶沒有打開任何App，也沒有逐步輸入指令，智能體自主完成了任務規劃與執行。

這個Demo展現的能力，其實正是當下智能體手機亟需補齊的短板。

一、AI手機進入新階段：為什么“OS+AI”開始遇到瓶頸？

智能體手機，或者更廣義上的AI手機，并不是一個新概念。

過去一兩年，幾乎所有主流手機廠商都將大模型接入操作系統，AI助手、AI搜索、AI辦公等能力快速普及。但一個共同的問題逐漸浮現：AI越來越聰明，手機卻沒有變得越來越“能干”。

不少用戶都有類似體驗。AI能夠總結會議、生成文案、回答復雜問題，但真正需要完成訂餐、改簽機票或處理跨應用任務時，最終仍需要自己打開多個App，一步步完成操作。

問題并不完全出在模型上。目前手機等移動終端的操作系統仍圍繞“人如何操作設備”設計，AI只是被塞進了手機，但沒有真正融合到操作系統中，也就無法把手機上的應用、服務真正用起來。

階躍董事長印奇將當前AI智能體在手機上的困境概括為三堵墻：記憶墻、決策墻和行動墻。

記憶墻，本質上是數據孤島。聊天、地圖、相冊、日歷、外賣、購物等數據分散在不同應用中，AI難以建立跨應用、跨場景的長期記憶，每次交互都需要重新理解用戶上下文。

決策墻，則來自復雜任務。雖然驅動智能體的大模型已經具備較強的理解和推理能力，但單一模型往往難以兼顧速度、成本與復雜推理，面對多步驟、多約束任務時，智能體仍難以高效決策。操作系統需要設計一套可實現多模型協作的架構。

行動墻，則是移動互聯網時代遺留下來的系統限制。一項完整的任務往往涉及多個應用和多個步驟，而傳統操作系統缺乏圍繞智能體設計的權限機制，智能體會被各種權限卡住，難以跑通完整的工作流。

越來越多業內人士因此認為，與其給傳統操作系統外掛一個智能體，不如重新設計一套面向智能體的操作系統。

二、全景解構Step AOS，它到底重構了什么？

STEPX Neo搭載的Step AOS，正是在這樣的背景下誕生。Step AOS重點重構了三個能力：記憶、執行和安全。

首先是記憶。

在階躍的展臺上，我們親身感受了三臺STEPX Neo，它們分別被設定為不同的人格、生活狀態與服務偏好。而搭載于其上的智能體階躍Amoo，也因記憶、關系、偏好和上下文的差異，為每位“用戶”提供了風格迥異、貼合其特點的行動建議。

這一個性化體驗的背后，是Step AOS所建立的跨應用、跨任務的長期記憶體系。它將記憶分為用戶域和智能體域兩部分：前者記錄用戶偏好、習慣和歷史行為，后者記錄智能體自身的執行經驗和任務結果。系統會持續記錄、整理并在需要時快速召回這些信息。

官方數據顯示，其簡單問答的記憶召回最快可達到15毫秒，復雜任務平均響應時間約1.2秒。

其次是執行能力。

Step AOS通過“原子能力引擎”，把原本封裝在App里的功能拆解成大量可直接調用的服務能力。Agent不再需要模擬用戶操作界面，而是可以直接調用“下單”、“導航”、“支付”、“發送”等底層能力。

從技術上看，這有點類似把GUI交互改成API交互，可以實現對能力的直接調用。對于智能體來說，后者顯然更高效，也更容易形成穩定的自動化流程。

與此同時，Step AOS還采用了端云協同架構。根據我們的體驗，端側模型主要負責照片搜索、鬧鐘設置等高頻即時任務，強調低延遲；云端模型則負責復雜規劃、多步驟推理等長鏈路任務，強調深思考。這樣既能保證響應速度，又能保留復雜任務的推理能力。

支撐端云協作體系的是階躍覆蓋端側到云側的模型家族。階躍剛剛發布的Step Edge端側基座模型全家桶專為終端硬件定制，這些模型在29項權威基準評測中位列同類端側模型全球第一。而在GUI、智能體、終端任務等基準測試上，這些模型取得了國內第一的成績。

第三個變化是安全。

隨著Agent開始擁有越來越多的執行權限，用戶也開始擔憂智能體會不會做錯事，尤其是在支付、通信、文件管理等場景里。

Step AOS在底層引入了TEE可信執行環境，并建立了“可信、可見、可控、可逆”的安全機制。

其中一個比較差異化的安全特性是“可逆”——如果Agent誤刪照片、誤執行某個操作，用戶可以查看完整執行鏈路，并通過安全中心一鍵恢復。

總體來看，Step AOS的長期記憶解決的是“記住用戶”的問題，原子能力和端云協同解決的是“完成任務”的問題，而可信執行體系則解決了“如何把任務放心交給智能體”的問題。三者協同，讓操作系統真正適應了人機共生的模式。

憑借上述特性，STEPX Neo也成為了首批通過《人工智能終端智能化分級》系列國家標準L3級別測試的移動終端設備。這一指標是國內首個為AI終端產業設計的統一的智能化分級評價標準。能夠首批獲得L3級證書，也意味著STEPX Neo已經具備了較為完整的智能體能力體系，為行業提供了一套可參考的技術標桿。

三、智能體手機真正難的是生態，Step AOS正補上這塊拼圖

如果說操作系統決定了一臺智能體手機能否跑起來，那么生態決定的，則是它究竟能干多少事。

這也是整個行業正在面對的新問題。相比傳統AI助手，智能體最大的不同，是它需要持續調用外部服務、連接現實世界，最終幫助用戶完成一項完整任務。訂餐、打車、導航、支付，幾乎每一種能力，都來自不同的平臺和服務。

換句話說，沒有生態，再聰明的智能體，也很難真正走進用戶的日常生活。

從這個角度來看，階躍此次公布的合作生態顯得尤為重要。

目前，階躍已經與攜程、支付寶、滴滴、美團等多個生態伙伴展開深度合作，覆蓋旅游出行、民生政務、本地生活等多個高頻場景。

在WAIC現場，我們也看到了這一生態合作的實際落地。

在生活服務場景中，用戶只需說一句“幫我找離我最近的充電站，順便點一杯喝的到家里”，STEPX Neo搭載的個人智能體階躍Amoo便會綜合調用地圖、支付寶車生活、本地生活等服務，根據用戶車型、常用充電習慣、家庭地址以及飲品偏好，自主完成路線規劃、充電站篩選和飲品下單，而不再需要用戶分別打開地圖、充電和外賣應用逐項操作。

在辦公場景中，當用戶說出“幫我處理一下下午匯報的事”后，它能夠瀏覽飛書等辦公信息流，發現會議改期、整理相關待辦、查找對應文檔，并結合用戶長期積累的匯報風格、品牌規范和個人偏好，自動生成匯報PPT，甚至草擬同步項目組的信息，將碎片化的信息流整理成一條完整的工作鏈路。

在生活規劃場景中，當用戶在社交平臺刷到一場演唱會海報，只需說一句“我想去這個演唱會，你幫我安排一下”，階躍Amoo便能夠識別當前屏幕內容，查詢演出時間、票務信息，并結合用戶日程、所在城市和預算，通過攜程等App規劃機酒方案，同時提前設置搶票提醒和行程安排。

這種合作模式，也打破了行業長期以來關于智能體終端與App天然對立的刻板印象。

此前，印奇曾在發布會上分享道，他認為，從PC時代的軟件、互聯網時代的網站到移動互聯網時代的App，應用形態始終在演進，應用不會消失，它只會變得更多，擁有更多不同的載體，而AI時代的智能體將成為新的應用載體。

結語：AI手機競爭，開始進入系統時代

今年WAIC上，以Step AOS等為代表的方案，讓行業看到了一個趨勢：真正拉開AI手機體驗差距的，越來越可能是系統架構、任務執行能力，以及背后的生態協同能力。

Step AOS是不是最終答案，現在下結論還為時尚早。畢竟，Agent手機仍然處于產業發展的早期階段，無論是技術成熟度，還是生態建設，都還有很長的路要走。

不過，Step AOS已經開始回答一個更重要的問題：如果圍繞智能體重新設計一部手機，它應該是什么樣子。隨著模型能力持續提升、生態不斷完善，這種智能體原生的思路，很可能成為未來AI手機演進的重要方向之一。