TL;DR：
OS Agents正从聊天助手进化为能在操作系统层面自主“动手”的智能体，预示着人机交互范式的根本性变革。浙江大学等机构的权威综述揭示了多模态大语言模型如何驱动这一前沿发展，同时指明了其在商业化、效率提升及安全伦理上面临的关键挑战，预示着一个“人人拥有贾维斯”的未来，也将重塑产业格局和社会生活。
过去一年间，人工智能领域一个格外引人注目的新方向浮出水面——OS Agents。这类智能体拥有在电脑、手机、浏览器乃至各类设备上直接“动手”执行任务的能力，相较于传统的聊天机器人（Chatbot），OS Agents 不再仅仅停留在回答指令层面，而是真正将指令转化为行动，开启了AI从“能言善辩”到“全能操作员”的进化序章。浙江大学团队联合OPPO、零一万物等十余家机构近日发表并预发布了一篇关于OS Agents的权威综述[^1][^2]，系统梳理了这一前沿领域的最新进展，深入探讨了其技术原理、挑战与未来方向，为我们描绘了一幅“人人拥有贾维斯”的未来图景。
技术内核：从“能言善辩”到“全能操作员”
OS Agents的核心吸引力在于其能如同人类用户般，通过操作系统提供的环境与界面（如图形用户界面GUI）来操控计算设备完成任务。这并非一个全新的概念，早年的Siri、Google Assistant等虚拟助手已初步展示了这一潜力，但受限于模型能力和上下文理解的不足，未能实现真正意义上的“全能”。如今，多模态大语言模型（MLLM）的快速发展，为OS Agents的实现提供了坚实的基础，它们强大的理解与生成能力，使得Agents能够更精准地理解复杂指令并操控设备执行。
一个高效运行的OS Agent构建于三大关键组成部分之上[^1][^3]：
- 环境（Environment）：指Agents运行的平台或系统，涵盖桌面操作系统、移动端或网页端等多样任务场景，要求Agents具备跨界规划和推理能力。
- 观察空间（Observation Space）：Agents获取系统状态和用户活动信息的渠道，是其理解环境、做出明智决策的前提。
- 动作空间（Action Space）：定义了Agents通过操作系统输入接口操控环境的所有交互方式，是实现具体操作的途径。
此外，OS Agents还需具备三项核心能力才能真正实现智能操作[^1]：
- 理解（Understanding）：不仅要理解用户指令，更要理解复杂的操作系统环境和信息。
- 规划（Planning）：将复杂任务分解为可管理的子任务，并制定合理的行动序列。
- Grounding：将抽象的文本指令或规划转化为操作环境中可执行的具体动作，这是连接意图与执行的关键。
为了构建“能用”的OS Agents，研究者们在模型架构和训练策略上进行了大量探索，主要包括预训练、有监督微调和强化学习等方法。而一个完整的OS Agent框架通常由感知、规划、记忆和行动四个核心模块构成。感知模块负责信息收集与分析，规划模块负责任务分解与行动生成，记忆模块用于信息存储与经验积累，而行动模块则负责执行具体操作指令。这些组件的协同工作，使得OS Agents能够具备从理解、决策到执行的完整闭环能力。
商业版图：AI助手如何重塑产业生态与生产力
OS Agents的崛起，不仅是技术上的飞跃，更预示着一个巨大的商业机遇和产业重塑浪潮。其市场潜力巨大，据预测，未来五年内，全球将有超过70%的智能设备配备OS智能体，市场规模有望达到数千亿美元[^2]。
- 效率倍增器：OS Agents能够无缝完成网购、行程安排、数据填报等日常事务，极大提升个人和企业的效率与生产力。对于个人用户，这意味着从繁琐的数字劳动中解放；对于企业，则是业务流程自动化和客户服务智能化的新引擎。
- 个性化服务新范式：通过对用户行为数据的持续学习和分析，OS Agents能够预测用户需求并提供个性化服务。例如，将常用应用置于首页，或根据兴趣推荐相关内容。这使得产品和服务的用户粘性与满意度大幅提升。OPPO等厂商已开始将多模态模型技术融入智能手机操作系统，例如其ColorOS系统中的语音助手Breeno，通过结合语音、图像和环境感知提供个性化服务，据统计用户日均使用时长提升20%，满意度达95%以上[^2]。
- 硬件与软件的深层融合：OS Agents的发展将进一步推动硬件与软件的深度融合。硬件厂商将需要为Agents提供更优化的计算和感知能力，而软件平台则需开放更多系统接口和数据，以支持Agents的无缝操作。这将催生新的协作模式和价值链。
- 商业模式创新：除了传统的软件授权，SaaS模式、API服务、基于任务完成的订阅模式，以及与特定商业场景（如电商、旅游）深度融合的垂直解决方案，都将成为OS Agents潜在的商业化路径。
从投资角度看，OS Agents的吸引力在于其直接触达用户操作层面的能力，这使得其商业化路径更为清晰，变现潜力巨大。资本将持续关注具备强大基础模型、灵活框架设计以及明确落地场景的初创企业和研究团队。
伦理边界与未来图景：通向“贾维斯”的挑战与抉择
尽管OS Agents的愿景令人振奋，但通向“贾维斯”的道路并非坦途，仍面临诸多挑战，尤其是在伦理和社会影响层面[^1]：
- 安全与隐私的红线：这是OS Agents落地过程中必须慎重考虑的关键问题。Agents能够直接操作用户设备，意味着其面临间接提示注入攻击、恶意弹出窗口、对抗性指令生成等多种潜在威胁，可能导致系统执行错误操作甚至敏感信息泄露[^3]。如何开发全面且可扩展的安全解决方案，防止Agents被恶意利用，保护用户数据隐私，是未来研究的重中之重。
- 个性化与自我进化的限度：像贾维斯那样理解并适应Tony Stark的偏好，是OS Agents的长期目标。虽然像OpenAI的Memory功能已开始赋予模型“记住”的能力，但目前的MLLM在提供真正个性化体验和自我进化方面仍显不足。将记忆模态从文本扩展到图像、语音等多种形式，并有效管理和检索这些记忆，是亟待解决的挑战。
- 责任与控制的平衡：当Agents能够自主执行复杂任务时，谁来为Agents的错误或非预期行为负责？用户是否拥有足够的透明度和控制权来监督Agents的行动？这需要法律、技术和伦理层面的共同探索，以确保技术进步不损害人类的福祉和主导权。
- “数字鸿沟”与就业冲击：OS Agents的普及可能进一步加剧“数字鸿沟”，并对传统工作方式产生冲击，尤其是在重复性、规则性强的任务领域。社会需要提前规划，通过教育和培训体系的调整，帮助劳动力适应这种技术变革。
跨越奇点：OS Agents的长期演进与人类文明的协同
展望未来3-5年，OS Agents将沿着以下几个方向演进：
- 通用性与泛化能力提升：随着MLLM的进步和更丰富多样训练数据的积累，OS Agents将能够适应更多元的操作系统环境和更复杂的任务类型，真正实现跨平台、跨应用的操作。
- 具身化智能的融合：OS Agents将不再局限于数字界面，而是与物理世界的机器人、智能设备深度融合，形成“具身智能体”，直接在现实世界中执行任务，例如智能家居管理、工业自动化等。
- 更强的推理与决策链：Agents的规划能力将更加复杂，能够处理长链条、多步骤的非结构化任务，并在执行过程中进行实时修正和优化。
- 记忆与学习机制的突破：长时记忆和跨模态记忆将得到显著增强， Agents能够更深层次地理解用户偏好和历史上下文，从而提供更智能、更具预见性的服务。
OS Agents不仅仅是提高生产力的工具，它们是人类与数字世界交互方式的根本性重塑。从点击鼠标、触摸屏幕，到通过意图和自然语言直接驱动数字行为，人机交互正变得日益无缝和直观。这不仅会改变我们的工作方式、生活模式，甚至可能影响我们思考和决策的方式。它提醒我们，每一次科技的跃迁，都不仅仅是工具的迭代，更是人类文明进程中，人与技术、人与自身关系的一次深刻对话和重构。最终，OS Agents能否真正成为“贾维斯”，取决于我们如何在追求效率与智能的同时，确保安全、隐私、控制权以及人本价值的坚守。