階躍入局，重構智能體時代操作系統

2026年，全球作業系統產業迎來六十年來最大的一次範式重構。從榮耀在MWC上海首次提出「Agentic OS」概念，明確以AI Agent為核心重構作業系統架構；到華為發布HarmonyOS 7，將「邁向Agent時代」作為核心戰略；再到OpenAI在5月下旬展示內部代號為「Atlas Phone」的設備機，以大模型為核心重構終端交互架構，蘋果將Siri升級為系統級智慧入口，Google推進Gemini Intelligence深度嵌入Android——幾乎所有頭部玩家都在爭奪下一代作業系統的定義權。 然而，聚光燈也讓一個深層矛盾浮出水面：今天的智慧體早已不滿足於聊天與思考，它們已經能夠代人行動、替人做事。但絕大多數系統仍死死抱守著六十年不變的設計原點——「人點擊、機器響應」的邏輯。智慧體要替人做事，需要跨應用調度、跨設備協同、調用系統資源、獲取權限授權、記憶上下文……基於舊邏輯誕生的作業系統，無法給能自主規劃、持續執行的智慧體提供足夠的生長空間。是時候給Agent一套自己的原生作業系統了。 7月13日，大模型領域頭部玩家階躍星辰扔出重磅炸彈，正式發布面向智慧體時代的大模型原生AI終端品牌STEPX，並同步推出全球首個智慧體原生作業系統Step AOS（Step Agentic-native OS）。技術發布中，階躍星辰還同步推出了基於模型矩陣與Step AOS打造的新一代個人智慧體階躍Amoo，並同場亮相了大模型原生智慧體手機STEPX Neo，宣告構建起「模、軟、硬」三位一體的技術閉環。從模型公司位置切進系統和硬體並率先落地，階躍成為這一賽道的先行者。 為什麼舊系統跑不動Agent？主要因為三堵無法逾越的牆。第一堵是記憶牆：傳統OS的數據和生態被天然割裂在各層級的應用沙箱、不同硬體設備以及各自為戰的帳號體系中，導致App級別的Agent註定只能擁有局部記憶，無法在跨應用、跨端之間形成統一、連貫的長期記憶體系。第二堵是決策牆：Agent的決策有快慢之分，設鬧鐘、找照片等操作要求端側百毫秒級響應，複雜規劃則需要雲端推理；但舊系統缺乏統一高效的端雲協同調度機制，快與慢無法有機結合，導致Agent在處理跨應用複雜長程任務時效率極低。第三堵是行動牆：在傳統OS上，Agent沒有合法的系統身份，只能利用視覺或無障礙通道模擬人類的「點擊」，系統根本沒有給Agent留出原生的可信行動通道，更無法賦予完整、可管、可審計的超級權限以及操作失敗後的回滾機制。 面對三堵牆，行業普遍做法是走「OS+AI」路線，在既有OS上接入大模型，讓AI以助手、插件或入口的身份出現。然而在階躍星辰看來，這條路徑能迅速補齊部分體驗，但系統的骨架依然圍繞人和應用設計，Agent無法發揮最大作用。階躍推出的Step AOS選擇了另一種攻破方式：從零打造Agent的運行環境，向下重構並兼容Android、Linux、RTOS等傳統系統。Step AOS從底座層面將計算、數據、應用與服務三大資源進行全面重構，模型不再停留在系統表層，感知、記憶、規劃、執行與安全開始由模型能力直接生長為系統原語。 在計算重構方面，Step AOS的系統供給引擎把CPU、GPU、NPU等端側異構算力與雲端算力納入統一調度。針對簡單的即時任務，由專為終端硬體定製的Step Edge端側基座模型在端側百毫秒內閉環，執行成功率超過99%，實現零雲端開銷與極致隱私保護；面對複雜推理與多步編排任務，調度路由會逐級無縫升入雲端，由旗艦模型Pro系列和標準模型Flash系列接管，形成完美的端雲協同多腦體系，實現「能端則端、需雲則雲」。 在數據重構方面，Step AOS打破了傳統應用沙箱造成的數據阻隔，建立了統一語義數據層。該層能對跨應用、跨設備的用戶感知、行為及個人數據進行全量採集與統一匯聚，並加工為語義文件，配合高速混合數據庫極速傳輸，為Agent提供統一記憶的基礎。在此之上，Step AOS構建了「雙域三步記憶結構」：雙域指用戶域沉澱事實、情景與畫像，Agent域沉澱垂域知識、認知與個性、方法與經驗；三步則是透過「記、理、憶」三步鏈路在後台自動整理演化，形成短期、中期和長期的上下文能力。相關能力已在記憶評測中達到SOTA級表現，簡單問答最快10.3毫秒召回，複雜任務最快800毫秒召回。 在應用與服務重構方面，Step AOS將傳統作業系統中面向人的繁複功能與應用能力，徹底拆解成數千個系統級和應用級的最小原子化服務能力單元。透過高兼容性的Agent工具調度框架與統一標準協議（如MCP、A2A協議），階躍Amoo這類超級Agent可以直接調用這些原子能力，根據用戶的複雜意圖自由編排、並行執行任務鏈。當服務能力可以被統一發現、調度和驗證，Agent就徹底擺脫了模擬點擊的限制，真正擁有系統級的行動能力。 模型公司做系統，天然具備一項核心優勢：每一項系統能力都有對應的模型深度適配。在Step AOS裡，階躍模型矩陣作為能力基座，貫穿計算調度、數據處理與服務調用全鏈路。Pro、Flash、Edge構成層分模型梯隊，分別面向深度推理、常規交互與端側低延遲響應；音頻、視覺、終端交互等多模態模型共同承擔感知任務；端側模型與雲端模型共享同一套能力體系，系統可以更自然地完成意圖傳遞、上下文接續與隱私邊界控制。模型成為了系統架構的發力點。同時，由於Step AOS提取的是作業系統的資源本質而非依附於特定系統代碼，它天然具備跨終端形態（手機、PC、IoT等）的部署能力，讓設備共享同一套記憶、決策與安全框架。 階躍Amoo正是這一套體系面向用戶的承載者，被定義為新一代個人智慧體，具備感知、記憶、規劃、連接與執行能力，目標是從被動響應的工具進化為能長期理解用戶、持續提供服務的Agent夥伴。 AI原生系統的競爭，本質是「模型能力向系統能力的轉化效率之爭」。終端廠商和互聯網公司走OS+AI路線，模型作為插件被調用，轉化鏈路長且耦合淺；Step AOS以模型為中樞，模型能力直接長成系統原語，轉化鏈路極短極深，構成了第一重壁壘。但除此之外，整個AI行業正面臨兩個更宏大的時代命題：信任與生態。當大模型從「給出建議」走向「執行動作」，如何構建人機共生的社會協作網絡？Agent時代最大的系統性風險是智慧體獲得系統級權限後的失控可能。Step AOS提出智慧體四維安全體系，嚴格踐行「可信（數據不出邊界）、可見（全鏈路審計）、可控（權限按需授予）、可逆（誤操作一鍵回滾）」的四維行動治理要素，為AI行動權劃定基礎紅線。 在生態方面，傳統互聯網時代的核心是信息，移動互聯網時代的核心是應用，而Agent時代的核心是任務。當用戶從逐一打開多款應用轉變為向智慧體下達一條指令，固有的應用壁壘必將被打破。階躍推進行業生態布局，重點面向能力協議、原子能力與Skill的自由編排，目前已與攜程、支付寶、滴滴、美團、WPS等首批生態合作夥伴達成AI深度合作，實現一站式旅遊出行、民生政務、本地生活、辦公提效、內容創作等全場景服務。本次發布會同場亮相的大模型原生智慧體手機STEPX Neo，搭載Step AOS系統，內置階躍Amoo，可實現跨應用調度、端雲協同決策、多設備任務無縫接續，真正做到替用戶完成全鏈路行動。從底層範式推演到終端落地，這解釋了為何下一代Agent原生系統的率先突破會誕生於大模型廠商之手——這不僅是一家模型公司的自我進化，更是整個AI產業邁向AGI深水區的必經之路。