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Agent化的OS:拼的不是AI,是底盘

本文探讨了操作系统(OS)进入“Agent化”时代的核心竞争要素,指出竞争焦点并非表面AI功能,而在于支撑其可靠运行的底层技术“底盘”。 文章以Google、Microsoft、Apple、华为等主流OS厂商的动向为例,说明端侧OS集成主动式AI能力(Agent)已成为明确趋势。然而,发布会展示的功能背后,真正的较量在于三层核心能力底座: 1. **系统级AI Runtime**:作为调度中枢,它将端侧模型的推理能力变为OS层共享服务,统一调度算力与内存,是Agent能跨App执行系统级操作的基础。例如Google的AICore、Apple的Foundation Models框架。 2. **可控芯片**:自研或深度可控的芯片(如Apple Silicon、Google Tensor、华为麒麟)是实现深度软硬协同优化的关键,决定了端侧Agent的响应速度、功耗和体验上限。 3. **端云模型矩阵**:云端模型处理复杂任务,端侧模型(如Gemini Nano、Phi Silica、盘古端侧模型)保障日常任务的低延迟、隐私和稳定性。端侧模型需与OS和NPU深度耦合,自研是主流选择。 这三层能力自下而上紧密耦合:芯片决定模型效率,模型决定Runtime能力,Runtime决定Agent的可靠性。协同越深,OS厂商在响应延迟、隐私保护、系统级上下文理解、服务可靠性等方面的产品差异化就越明显,护城河也越厚。 此外,文章指出,OS Agent的长期竞争力还受制于与App厂商的博弈(通过API深度集成还是屏幕识别交互)、隐私保护体系的构建等关键变量。这场竞争已超越手机和PC,正随着多设备生态向汽车、XR眼镜等IoT领域扩展。 最终,OS Agent化的成功非一朝一夕,依赖于芯片、模型与Runtime在长期迭代中的深度融合与打磨。

marsbit05/27 10:18

Agent化的OS:拼的不是AI,是底盘

marsbit05/27 10:18

如何用30天成为Claude高阶用户?

本文提供了一个为期30天的Claude进阶使用教程,旨在帮助用户将Claude从一个临时的问答工具,转变为能够理解用户、持续产出高效成果的智能工作助手。教程按周划分,逐步构建个人专属的工作系统。 **第一周:掌握基础能力** 核心是学习撰写结构清晰的Prompt,包含角色、背景、任务、格式和限制条件五个部分。理解上下文窗口的概念,将关键信息前置。最后,设置至少三个专项Projects(如主要工作、研究分析、写作沟通)并开启Memory功能,让Claude记住用户的背景与偏好,奠定个性化基础。 **第二周:搭建核心工作流** 创建可复用的流程模板,覆盖研究、写作和决策三大常见场景。例如,研究流程可快速分析资料并生成报告;写作采用先提纲后全文的两步法,确保方向正确;决策流程则能系统化地分析选项与利弊。这些工作流能将重复性工作自动化,显著提升效率。 **第三周:实现自主与自动化** 通过Claude Cowork功能,让Claude能在指定文件夹内自主读取、处理文件和执行多步骤任务。连接Google Drive、Slack等外部工具,扩展其能力。设置定时自动化任务(如每日计划生成、周报整理),使Claude从被动工具转变为能主动工作的系统。 **第四周:系统优化与积累** 回顾并优化所有工作流,根据输出反馈迭代Prompt,追求稳定高质量。建立个人知识库,保存历史优质产出供后续项目调用,实现知识复利。通过教会他人来巩固自身理解。最终,规划完整的个人Claude操作系统蓝图,明确所需工作流、工具连接和使用节奏,并定期迭代。 遵循此路径,用户能在30天内构建一个深度理解自身需求、能自主运行并持续优化的工作系统,从而将时间专注于更具创造性和战略性的任务上,真正成为Claude的高阶用户。

marsbit05/20 08:06

如何用30天成为Claude高阶用户?

marsbit05/20 08:06

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