2026年6月7日，以“智能體操作系統(tǒng)（Agent OS）”為主題的開源鴻蒙城市技術(shù)論壇上海站在上海交通大學(xué)舉行。開源鴻蒙項目群技術(shù)指導(dǎo)委員會主席、華為Fellow、基礎(chǔ)軟件首席科學(xué)家陳海波作開場致辭。

陳海波教授在致辭中，以強化學(xué)習(xí)泰斗Richard Sutton的“大世界假設(shè)”以及圖靈提出的“機器能思考嗎”這一經(jīng)典命題開場，與來自學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的專家們共同探討了近期Agent業(yè)界與學(xué)術(shù)界的最新動態(tài)和關(guān)鍵技術(shù)趨勢，提出以開源開放的方式共建開源鴻蒙Agent OS的發(fā)展新思路；指出開源鴻蒙Agent OS的核心使命是要從工具調(diào)用走向系統(tǒng)級智能，為AI概率性構(gòu)建系統(tǒng)級確定性；提出開源鴻蒙Agent OS要從靜態(tài)評測走向真實任務(wù)檢驗，從單機智能走向萬物智能。他著重分享了開源鴻蒙Agent OS的最近的一系列系統(tǒng)級技術(shù)創(chuàng)新實踐，并呼吁與會專家共建共贏Agent系統(tǒng)級創(chuàng)新技術(shù)與生態(tài)。

陳海波致辭

陳海波教授的致辭稿全文

各位老師、各位同仁、各位朋友：

大家好，很高興與大家在開源鴻蒙AgentOS城市技術(shù)論壇相聚，共同探討智能體時代的操作系統(tǒng)。

過去一年，智能體發(fā)展明顯加速。大模型不再只是回答問題的工具，而是逐步具備理解意圖、調(diào)用工具、組織任務(wù)、協(xié)同執(zhí)行和持續(xù)改進的能力。智能體正從對話入口走向任務(wù)執(zhí)行，從個人助手走向產(chǎn)業(yè)流程，從數(shù)字空間走向物理世界。

這帶來了一個更根本的問題：當(dāng)智能體成為未來數(shù)字世界的重要執(zhí)行主體，支撐其運行、協(xié)同和治理的底層系統(tǒng)應(yīng)該是什么？智能體時代是否需要一種新的操作系統(tǒng)？

我認(rèn)為，Agent OS的出現(xiàn)，不是應(yīng)用層交互方式的簡單升級，也不是把大模型接入現(xiàn)有操作系統(tǒng)，而是一次從“應(yīng)用邏輯”到“系統(tǒng)邏輯”的架構(gòu)重構(gòu)。傳統(tǒng)操作系統(tǒng)管理進程、線程、內(nèi)存、文件和設(shè)備；Agent OS則需要進一步管理模型、上下文、工具、記憶、權(quán)限、任務(wù)流、執(zhí)行軌跡和多智能體協(xié)同。它的核心任務(wù)，是把智能體從“能用的工具”變成“可信賴的系統(tǒng)能力”。

在展開三個觀點之前，我想先分享一個重要的理論背景。強化學(xué)習(xí)泰斗Richard Sutton近期提出了“大世界假設(shè)”：現(xiàn)實世界的復(fù)雜度與體量，遠(yuǎn)超智能體的計算、存儲和內(nèi)部建模能力。智能體無法在內(nèi)部完美建模整個世界，必須學(xué)會利用環(huán)境，在與大世界的持續(xù)交互和糾錯中自然涌現(xiàn)“行動智慧”——這正是AI從“基于表征的小世界”走向“智能大世界”的必經(jīng)之路。開源鴻蒙正通過產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，讓智能體不再只處理世界的“替代物”（如文本、圖像），而是直接介入真實的物理與數(shù)字環(huán)境。

這一思路，其實可以追溯到人工智能的開山之作：圖靈在1950年發(fā)表的《計算機器與智能》。在這篇劃時代論文中，圖靈當(dāng)年就敏銳地意識到：關(guān)于“智能”的本質(zhì)定義可能是一場無休止的概念爭論，真正有意義的是“它在行為上是否足以令人信服地參與智能活動”；這實際上是一種“以行動檢驗智能”的務(wù)實立場。

基于對一段時期以來AI Agent發(fā)展趨勢的觀察，以及我和團隊的創(chuàng)新實踐，我想跟大家分享關(guān)于開源鴻蒙Agent OS發(fā)展的三個觀點：

1.要以開源開放的方式共建開源鴻蒙Agent OS，賦能萬物智聯(lián)世界

如果Agent OS要成為泛在智能時代的基礎(chǔ)設(shè)施，就不能依賴單一廠商、模型或封閉生態(tài)。智能體的運行天然需要連接模型、工具、數(shù)據(jù)、設(shè)備和服務(wù)。若這些能力被封裝在彼此割裂的系統(tǒng)中，短期可能形成好的單點體驗，長期卻會制造新的系統(tǒng)孤島，限制生態(tài)擴展與創(chuàng)新。

因此，Agent OS首先需要開放架構(gòu)。開放不僅是開源代碼，更是開放接口、協(xié)議、生態(tài)和能力邊界。模型應(yīng)可替換，工具應(yīng)可注冊，數(shù)據(jù)應(yīng)可安全訪問，智能體之間應(yīng)可協(xié)同，開發(fā)者應(yīng)在統(tǒng)一規(guī)則下構(gòu)建系統(tǒng)能力。

大模型可以理解為Agent OS的“大腦”，但這個大腦不能與外部工具、存儲、權(quán)限、數(shù)據(jù)流緊耦合，而應(yīng)通過清晰的系統(tǒng)抽象解耦。只有這樣，系統(tǒng)才能支持不同模型、不同應(yīng)用、不同設(shè)備、不同行業(yè)的持續(xù)接入。

近期大家關(guān)注的MCP、A2A、Skill、CLI等協(xié)議與抽象，以及OpenClaw 、openJiuwen等開源智能體項目，都反映了這一趨勢：智能體系統(tǒng)正從“個體能力”走向“生態(tài)能力”。用戶可以自由選擇模型，在本地保存記憶，在安全隔離環(huán)境中運行智能體。這種開放架構(gòu)，既有利于生態(tài)繁榮，也有利于保護用戶數(shù)據(jù)，為個性化智能系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。開源鴻蒙也籌建了具身智能PMC和AI Agent TSG/PMC，面向萬物智聯(lián)世界，提供開放架構(gòu)與生態(tài)。

開放不是Agent OS的附加屬性，而是它能否成為基礎(chǔ)設(shè)施的前提。

2. Agent OS的核心使命是要從工具調(diào)用走向系統(tǒng)級智能，為AI概率性構(gòu)建系統(tǒng)級確定性

開放不意味著簡單拼接。越開放，越需要強大的系統(tǒng)能力來組織復(fù)雜性。

今天的智能體應(yīng)用已遠(yuǎn)非“一個模型回答一個問題”。真實任務(wù)往往包含多輪交互、多工具調(diào)用、多設(shè)備協(xié)同、多智能體分工和長時間狀態(tài)維護。差旅規(guī)劃需調(diào)用日歷、地圖、天氣、票務(wù)、支付、審批系統(tǒng)；軟件開發(fā)需理解需求、修改代碼、運行測試、分析錯誤、提交補丁、跟蹤反饋；工業(yè)運維需融合傳感器、知識庫、控制系統(tǒng)與現(xiàn)場設(shè)備。

這些場景中，真正的難點已不只是模型是否聰明，而是系統(tǒng)能否可靠地組織智能：上下文如何保存與更新？任務(wù)如何分解與調(diào)度？多智能體如何分工？工具調(diào)用如何約束？高危權(quán)限如何控制？失敗如何回滾？經(jīng)驗如何沉淀與遷移？這些本質(zhì)上都是系統(tǒng)問題。

這里存在一個根本性挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)操作系統(tǒng)基于還原論與確定性，要求強收斂；大模型卻具有天然的概率性。操作系統(tǒng)必須雙向演進：既要“被AI重塑”，更要“為AI進化”。開源鴻蒙圍繞系統(tǒng)確定性、安全隱私、Token效率等方向創(chuàng)新，其核心邏輯是參考錢學(xué)森先生的“系統(tǒng)論”，通過架構(gòu)重塑在“模型不確定性”上構(gòu)建“系統(tǒng)級確定性”。

一段時期以來，我和我的團隊圍繞如何為AI概率性構(gòu)建系統(tǒng)級確定性進行了一系列的技術(shù)探索，希望今天與各位同仁進行深入交流：

1) 系統(tǒng)級確定性：我們提出“概率性規(guī)劃-約束執(zhí)行-可驗證收斂”范式。運行時創(chuàng)新“AI確定性運行時”，引入“先驗證、后提交”及即時回滾；開發(fā)層面，SpecFS驗證了利用AI構(gòu)建高精準(zhǔn)、高并發(fā)、可持續(xù)演進的大規(guī)模系統(tǒng)軟件的新范式。

2) AI安全隱私：提出“以AI治理AI安全”理念，端云協(xié)同安全底座、鴻蒙AI防詐（通話/視頻/親情防詐）成為鴻蒙5&6的TOP賣點。FM-Agent實現(xiàn)基于大模型的自然語言霍爾邏輯驅(qū)動的大規(guī)模形式化驗證，已在Claude C Compiler等多個系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)1000+bug。

3) Token效率：以智能收益率（Intelligence Yield）為核心度量。端側(cè)通過鴻蒙格物、PowerInfer、SmallThinker、SmartServe等降低內(nèi)存、提升推理性能；云側(cè)通過異構(gòu)融合操作系統(tǒng)、BlitzScale、XSched等提升推理效率。

4) 智能體友好API&AI與人共生UX：開源鴻蒙秉承Butler Lampson“接口定義是系統(tǒng)設(shè)計之魂”的思想，重新定義智能時代接口原語——從面向人類的“視覺流暢度”轉(zhuǎn)向面向機器的“語義清晰度與結(jié)構(gòu)極簡化”，推出Symphony API與Declarative Model Interface (DMI)。同時，SkillVM實現(xiàn)技能“Write Once, Run Anywhere”，跨設(shè)備、跨平臺無縫遷移。人機共生UX也從“以人為中心”邁向“人機共生”范式，實踐了OpenDesk、MobiAgent等技術(shù)。

Agent OS的核心不是“把大模型接進操作系統(tǒng)”，而是建立面向智能體的新型系統(tǒng)抽象。傳統(tǒng)OS抽象出進程、線程、虛擬內(nèi)存、文件系統(tǒng)，支撐了軟件生態(tài)數(shù)十年；Agent OS需要抽象出任務(wù)、意圖、上下文、工具、記憶、權(quán)限、軌跡、經(jīng)驗，使智能體在可管理、可觀測、可恢復(fù)的框架內(nèi)運行。

一些新框架已經(jīng)開始從“以應(yīng)用為中心”轉(zhuǎn)向“以意圖和任務(wù)為中心”：系統(tǒng)不再等待用戶打開應(yīng)用，而是從意圖出發(fā)動態(tài)調(diào)度多個應(yīng)用、設(shè)備和智能體共同完成任務(wù)。這意味著，Agent OS不只是應(yīng)用入口的變化，而是操作系統(tǒng)組織方式的基礎(chǔ)性變化。過去，OS管理計算資源；未來，Agent OS還要管理智能資源。過去，OS把硬件抽象給應(yīng)用；未來，Agent OS要把模型、工具、數(shù)據(jù)、任務(wù)流程抽象給智能體和用戶。

因此，Agent OS的技術(shù)引領(lǐng)，不能只看模型能力或交互體驗，而要看它是否形成了真正的系統(tǒng)級認(rèn)知抽象與運行機制。

3. Agent OS要從靜態(tài)評測走向真實任務(wù)檢驗，從單機智能走向萬物智能

今天，智能體已有許多評測基準(zhǔn)，涵蓋軟件工程、網(wǎng)頁操作、工具調(diào)用、問答推理等。這些基準(zhǔn)在技術(shù)發(fā)展早期提供了共同標(biāo)尺，推動了能力快速提升。我們?nèi)ツ暌蔡岢隽薓obiFlow來從過程而非結(jié)果來評估智能體。

但我們也要看到，靜態(tài)評測與真實業(yè)務(wù)之間存在顯著差距。真實世界的任務(wù)不是一次性問答，而是長周期、多步驟、狀態(tài)連續(xù)、成本敏感、權(quán)限敏感的復(fù)雜過程。智能體系統(tǒng)不僅要偶爾做對，更要長期可靠；不僅要給出正確結(jié)果，還要以安全、低成本、可解釋、可恢復(fù)的方式完成任務(wù)。不僅拉高上限，下限也要足夠好。

近年研究表明，智能體評測可能存在漏洞——有的智能體通過篡改腳本、利用環(huán)境漏洞或偷看答案獲取高分。這說明，缺乏嚴(yán)格的沙箱、權(quán)限約束和執(zhí)行軌跡審計，榜單高分并不代表真實能力。我們研制了DeltaBox、virtualized eBPF等系統(tǒng)，提升操作系統(tǒng)Agent沙箱、隔離等基礎(chǔ)能力。長周期任務(wù)更暴露可靠性問題：即便是能力很強的模型，在連續(xù)執(zhí)行數(shù)百天后也可能出現(xiàn)狀態(tài)漂移、一致性喪失、異常行為。這些問題不會在單輪問答中暴露，卻會在真實企業(yè)應(yīng)用中造成嚴(yán)重風(fēng)險。

因此，評價Agent OS不能只看最終答案是否正確，還要看執(zhí)行過程是否可信。它需要回答：智能體是否調(diào)用了不該調(diào)用的權(quán)限？是否產(chǎn)生不可接受的成本？能否解釋關(guān)鍵決策？異常后能否恢復(fù)？多步任務(wù)中能否保持狀態(tài)一致？能否在真實業(yè)務(wù)環(huán)境中長期穩(wěn)定運行？

這意味著，評估體系需從“結(jié)果評測”走向“過程評測”，從“靜態(tài)基準(zhǔn)”走向“動態(tài)任務(wù)”，從“單點成功率”走向“長期可靠性”。執(zhí)行軌跡、權(quán)限邊界、資源消耗、異常恢復(fù)、狀態(tài)一致性、用戶可控性，都應(yīng)成為核心指標(biāo)。

真正有價值的Agent OS，不是只能在演示中完成漂亮任務(wù)，而是能在真實、動態(tài)、復(fù)雜、充滿異常的業(yè)務(wù)環(huán)境中穩(wěn)定工作——經(jīng)得起長周期運行、成本核算、安全審計和用戶信任。

在這里，我想特別強調(diào)，開源鴻蒙已經(jīng)展示了從單機智能走向萬物智能的實踐路徑?！傍櫭伞敝馐恰耙簧f物，萬物歸一”：“一”作為萬物智聯(lián)的基座，萬物在這個“一”上智慧互聯(lián)。如今，開源鴻蒙不僅用在手機、PC、PAD、穿戴、智能車等消費終端，還廣泛應(yīng)用于金融、能源、工業(yè)、交通、航空航天、醫(yī)療、教育、政務(wù)等關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)。業(yè)界已推出90多個基于開源鴻蒙的行業(yè)發(fā)行版，超過1800款軟硬件產(chǎn)品通過兼容性測評，成為名副其實的萬物智聯(lián)時代千行百業(yè)的數(shù)字底座。

去年9月開源鴻蒙技術(shù)大會上，我們宣布了《開源鴻蒙：智啟新五年，共贏新生態(tài)》，號召產(chǎn)學(xué)研各界參與“AIx開源鴻蒙”的技術(shù)與生態(tài)共建。如今，眾多空調(diào)、冰箱、電視、自行車、電動二輪車、地鐵、公交等設(shè)備，都通過“AI x 開源鴻蒙”實現(xiàn)了萬物智能。這些真實場景的大規(guī)模部署，也是為Agent OS提供嚴(yán)苛、最有說服力的檢驗的平臺，因為它們不是一次性的演示，而是每天在真實環(huán)境、真實負(fù)載、真實約束下持續(xù)運行的系統(tǒng)。

總結(jié)：通過開源鴻蒙Agent OS的發(fā)展，推動著智能體技術(shù)正從應(yīng)用創(chuàng)新走向系統(tǒng)創(chuàng)新。

開源鴻蒙Agent OS首先需要開放架構(gòu)，打破模型、工具、數(shù)據(jù)、設(shè)備之間的生態(tài)孤島；它也需要系統(tǒng)級技術(shù)能力，在模型概率性之上建立系統(tǒng)級確定性，把復(fù)雜的多智能體協(xié)同、上下文管理、權(quán)限控制和任務(wù)調(diào)度組織起來；最終，它必須在真實任務(wù)中接受檢驗，無論是消費終端的日常交互，還是關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)的萬物智聯(lián)場景，用長期可靠性、安全性和成本效益證明自己的產(chǎn)業(yè)價值。

從更長遠(yuǎn)看，Agent OS可能成為智能時代新的基礎(chǔ)軟件形態(tài)。它既連接模型，也連接應(yīng)用；既管理資源，也管理任務(wù)；既服務(wù)個人，也支撐產(chǎn)業(yè)；既面向數(shù)字世界，也將逐步走向物理世界。

今天這個技術(shù)論壇的意義，就在于我們能夠在這個方向尚處早期時，匯聚學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的力量，共同討論根本性問題：Agent OS的核心抽象是什么？關(guān)鍵系統(tǒng)機制在哪里？開放生態(tài)如何形成？安全邊界如何定義？真實任務(wù)如何評估？中國在這一輪系統(tǒng)軟件創(chuàng)新中，如何形成自己的技術(shù)路線和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢？

希望今天的討論能帶來新的判斷、新的問題、新的合作。期待大家暢所欲言，共同推動開源鴻蒙Agent OS從概念走向系統(tǒng)，從系統(tǒng)走向生態(tài)，從生態(tài)走向真正的產(chǎn)業(yè)價值。

謝謝大家！

審核編輯 黃宇