本文探讨了AI大模型对端侧应用生态发展趋势及操作系统变革的影响。AI大模型推动应用生态由传统"应用程序"模式向"智能体"驱动转型，提升用户体验。操作系统作为端侧核心软件，在生态建设中发挥关键作用。"操作系统Agent"借助现有接口整合大模型等技术实现智能体功能；"AI深度赋能的操作系统"则通过智能框架下沉至系统层实现全面AI化改造。操作系统变革面临技术、安全隐私及生态建设等挑战，同时也带来创新、市场拓展和生态合作等机遇，对把握端侧操作系统发展脉络和产业趋势具有重要意义。
端侧应用生态展望
AI 大模型的诞生，改变了传统端侧应用生态的固有模式，推动其从 “应用程序（APP）” 驱动模式迈向 “智能体（Agent）” 驱动的智能交互新时代。
在传统应用程序模式下，用户与设备的交互基于特定应用场景，用户需要主动打开各类应用程序，并按照预先设定的操作流程完成任务。比如，查询天气时需打开天气应用，输入地点后才能获取信息；安排日程则要在日历应用中手动录入时间、事项等。
而 AI 大模型加持下的智能体驱动模式却截然不同。智能体具备强大的自然语言理解、学习及推理能力，能够深入理解用户意图，并依据实时情境主动提供服务。以智能语音助手为例，用户只需用自然语言提出复杂需求，如 “我明天下午要去拜访客户，帮我规划一下行程，顺便预订附近的会议室”，智能体便可整合地图、日历、办公等多个领域的信息，一站式完成行程规划、会议室预订等一系列操作，无需用户在多个应用程序之间来回切换。这种变革不仅极大地简化了用户操作流程，更实现了交互体验的质的飞跃。
端侧操作系统变革
操作系统作为终端软件的核心枢纽，对端侧生态建设起着关键作用。它向下管理硬件设备，负责驱动硬件工作，协调硬件资源分配，确保硬件高效运行；向上为应用程序提供运行环境，提供运行所需的各种服务和接口，方便应用调用硬件功能，是应用程序运行的底层基础。
面对应用生态的变革，操作系统也必须做出适应性调整与升级。在此过程中，“操作系统Agent” 和 “AI深度赋能的操作系统” 分别代表了发展中的不同阶段，呈现出从过渡到终极目标的演进关系。
操作系统Agent：基于现有操作系统的扩展
“操作系统Agent” 是一种轻量化的智能化解决方案，它并非对操作系统进行的深度改造。其优势在于，无需对第三方应用进行适配修改，即可实现对用户任务指令的自动化执行。这意味着它能够在不干扰现有操作系统架构和第三方应用正常运行的基础上，快速融入并提供服务，极大地提升了系统整合的便捷性与效率。下图1是实现的示意图，应用层中实现同用户进行交互的Agent APP，智能体的管理框架模块根据实现的功能和权限可以选择在应用层或Framework层实现。
图1: “操作系统Agent”实现示意图
目前市场上基于大模型的端侧的Agent大多用于完成不同的特定任务，而 “操作系统Agent” 要实现通用任务的执行，就需要对通用场景进行适配。为完成对通用场景的适配，“操作系统Agent” 需具备多种核心能力。理解能力使其能够解读复杂的操作系统环境数据，无论是文本格式的 HTML 代码，还是图形化的 GUI 界面，都能精准剖析，获取关键信息。规划能力可将复杂任务合理分解为可执行的子任务，并制定出最优执行顺序，保障任务高效推进。落地能力则确保能将文本指令转化为实际的操作系统操作，精准控制应用程序，顺畅执行工作流程。
AI深度赋能的操作系统：操作系统架构的深度改造
随着“智能体”生态的发展，智能框架有从应用层向系统层下沉的趋势，而 “AI深度赋能的操作系统” 正是将 AI 能力深度融入操作系统内核与功能体系的一种实现方式，这样能从底层架构层面更好地解决安全、个性化、环境适配等问题。如下图2所示，通过在系统层实现智能体框架来支持应用层不同的Agent的运行。
图2：AI深度赋能的操作系统实现示意图
“AI深度赋能的操作系统” 通过智能体框架下沉，可以对系统资源进行更加全面的掌控，通过系统接口高效采集用户行为数据，通过对资源的灵活调配，为获取数据用于自我进化开辟了便捷通道，使其能更好地适应不断变化的用户需求。
另外，通过将智能体框架下沉，在系统中构建了一套环境感知与交互协同机制。借助这一机制，智能体应用可通过系统提供的标准化接口，跨平台地感知环境特征，全面且准确地捕捉各种平台情况。而且智能体应用之间，以及智能体应用与系统之间，依据预先协商好的统一协议和接口进行高效交互。在执行任务过程中，各智能体应用基于这些规范接口，能够顺畅地交换信息、协同工作，有效避免因平台差异导致的交互障碍。
这种智能体框架下沉使得 “AI深度赋能的操作系统” 能从底层架构层面系统性地为“智能体”应用的运行以及生态的发展奠定坚实的基础，也为智能体在更广泛场景下的深度应用与发展创造了条件。
挑战与机遇
在 AI 大模型驱动的操作系统变革浪潮中，技术实现、安全隐私以及生态建设等方面均面临着全新的挑战与机遇。
挑战
技术实现挑战：“操作系统 Agent” 和 “AI 深度赋能的操作系统” 的发展，都面临着软硬件集成的难题。“操作系统 Agent” 要在不改变底层架构下实现高效扩展，需精准对接操作系统接口，感知文本与 GUI，但平台的差异增加了集成难度。“AI 深度赋能的操作系统” 将 AI 融入系统和内核，全面重构系统架构，技术复杂，同时，端侧运行大模型需要高性能低功耗芯片的支撑，这给芯片的研发也带来了挑战。
安全与隐私挑战：随着智能体应用的日益普及，针对智能体的攻击手段层出不穷。此外，智能体在运行过程中会收集大量用户数据用于学习和优化服务，如何在保障数据有效利用的同时，严格遵守日益严格的数据隐私法规，防止用户数据泄露，也是一个严峻的挑战。
生态建设挑战：对于开发者来说，学习基于智能体的开发模式需投入大量精力，迁移海量传统应用到新系统成本高昂。此外，用户长期形成的使用习惯根深蒂固，新操作系统在交互方式、功能布局等方面存在差异，如何引导用户适应并接受这些改变，培养新的使用习惯，同样是生态建设中亟待解决的挑战。
机遇
技术创新机遇：为满足 “AI深度赋能的操作系统” 等对硬件性能的严苛需求，芯片厂商会加大研发投入，推进芯片技术创新。智能体驱动的应用生态促使操作系统在交互技术上不断创新，语音识别、手势识别、眼动追踪等多模态交互技术将得到更深入的研究和应用，为相关技术企业提供了新的发展契机。
市场拓展机遇：具备先进 “AI深度赋能的操作系统” 或成熟 “操作系统Agent” 解决方案的企业，能够在高端市场树立差异化竞争优势。通过提供更智能、高效、安全的产品和服务，吸引追求高品质体验的用户，从而在市场竞争中脱颖而出，获取更高的市场份额和利润。
生态合作机遇：操作系统变革促使产业链上下游企业加强合作。芯片厂商、操作系统开发商、应用开发者、终端设备制造商、运营商等将围绕智能体应用生态，在技术研发、产品设计、市场推广等方面展开深度合作，形成互利共赢的产业生态，推动整个行业的协同发展。
随着技术的不断进步和智能体应用场景的不断拓展，端侧 AI 操作系统将继续发挥其关键作用。“操作系统Agent” 和 “AI深度赋能的操作系统” 有望不断完善和优化，为智能体提供更强大的功能和更稳定的运行环境。同时，产业链各方应加强合作，共同攻克技术难题，推动端侧 AI 操作系统的发展。
