「谁在定义个人智能体」系列第三篇，聚焦终端厂商对个人智能体的定义。文章首先梳理三份底层文件：联想与IDC的个人AI白皮书、IDC与高通的行动式AI白皮书、以及国家级AI终端智能化分级标准。随后逐一分析联想天禧、华为小艺、荣耀YOYO Harness与AgenticOS、vivo蓝心Harness、OPPO个性化主动智能、小米家庭智能和三星多智能体生态的路线差异。下篇总结模型厂商与手机厂商的五种合作方式：外接模型、模型主导体验、模型自造手机、模型开源和全栈自研。最后提炼终端派的五个共同点：智能体是系统层而非App、核心是调度、强调主动、端侧优先保护数据主权、以Harness为核心框架。
作者展望了未来5-10年软件开发的变化：AI模型正以每半年约10倍的速度变强，未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全，演进到终端中的AI编码代理，最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么，AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统（无需UI）、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议（如MCP），以及未来5-10年最抢手的技能，强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
作者回顾了自 1979 年以来的专家系统开发经历，介绍 TypeSafe AI 于 2026 年 9 月 15 日发布的首个公开 System One 模型 Jev。Jev 由前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创立的公司打造，获 4000 万美元种子轮融资。与聊天型 LLM 不同，Jev 是“反聊天机器人”：它接收状态和类型化问题，在 70-500 毫秒内返回概率、置信度的决策结果，输出仅有 Choice、Score、Noul 三种原语。其训练方法为面向校准决策的强化学习（RLCD）而非 RLHF。作者认为 Jev 代表下一代操作系统形态，是将可靠的机器决策嵌入软件内核的缺失原语。
Autonomous OS 是一个开源机器人操作系统，被称为机器人界的 Android。它接入 Hermes、Claude Code 等推理引擎，让机器人能自主感知与决策，而非仅执行脚本。系统提供 Skill Store 技能包（看家护院、人脸识别、Gmail/GitHub/Mac 控制等），内置自我进化学习循环，且硬件通用——只需编写 ROBOT.md、SOUL.md、SAFETY.md、SKILL.md 四个文件即可接入任意设备。文章还介绍了技术接单、场景解决方案、内容变现、硬件极客等落地赚钱场景。
作者基于4年为90多家公司构建定制系统的经验，指出年营收200万至1000万美元、约20名员工的中型企业是构建AI原生操作系统回报率最高的群体。文章提出六步构建流程：第一步全面梳理业务流程，记录每个部门的触发条件、交接点和重复录入；第二步进行工具整合审计，将现有工具分为吸收、保留、淘汰三类；第三步设计数据模型，定义实体及关系，建立单一事实来源；第四步构建核心系统并整合迁移数据。AI原生操作系统将所有数据集中于一处，让AI深度融入工作流，企业可跳过传统ERP时代。
文章介绍了Applied Intuition公司如何通过提供仿真、数据和操作系统工具，从自动驾驶领域的非主流选择发展为物理AI应用平台，并成功拓展到国防、建筑等多个行业。
文章介绍了 Codex 团队成员 Jason 撰写的关于操控电脑的三种方式指南。第一种是 Computer Use，通过模拟鼠标和键盘操作图形界面，适用性最广但速度较慢，适合无 API 的应用；第二种是 Chrome 扩展，利用用户登录状态处理多标签页任务，适合需要登录的工具；第三种是内置浏览器，提供隔离的开发环境，适合前端开发和代码调试。作者建议根据任务需求选择最合适的方式。
本文探讨了 OpenAI 从单纯的模型提供商向操作系统级平台转型的战略意图。通过整合 ChatGPT 的上下文管理、Codex 的应用生成与自动化能力，以及 Apps SDK，OpenAI 正在构建一个集意图识别、应用创建、执行和分发于一体的新环境。文章认为，为了掌握未来个人计算的入口，避免沦为苹果或谷歌的附庸，OpenAI 必须在模型之外，掌控用户界面、执行环境、分发渠道及安全权限等核心要素。
