芯耀
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“給我的PPT配上轉(zhuǎn)場(chǎng)動(dòng)畫”。指令輸入后，電腦便自主完成了打開PPT文檔及后續(xù)調(diào)整、內(nèi)容處理等一系列動(dòng)作。這是記者在2025聯(lián)想科技創(chuàng)新大會(huì)活動(dòng)上看到的場(chǎng)景。從演示案例來(lái)看，PC端智能體功能初見雛形：能獨(dú)立完成端側(cè)任務(wù)、調(diào)動(dòng)手機(jī)等其他平臺(tái)數(shù)據(jù)，還能調(diào)用其他模型能力。
縱觀智能體市場(chǎng)布局，Manus是云端智能體的先鋒代表，且自3月發(fā)布之時(shí)便已經(jīng)獲得廣泛關(guān)注，但發(fā)布之初該平臺(tái)體驗(yàn)資格仍需排隊(duì)獲取。而5月12日，Manus已宣布向所有人開放注冊(cè)，無(wú)需等候。在Manus推動(dòng)“智能體平權(quán)”的局勢(shì)下， PC端智能體仍有勝算幾何？
“一個(gè)指揮官，多位操作員”
“超級(jí)智能體”是此次2025聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(huì)的關(guān)鍵詞。
而從技術(shù)邏輯來(lái)看，聯(lián)想的“超級(jí)智能體”與今年3月引發(fā)科技圈廣泛討論的云端智能體工具——Manus非常相似：
其一，具備基于大模型的自動(dòng)化工作流，可自主完成任務(wù)編排與執(zhí)行。用戶在發(fā)出指令的時(shí)候，智能體可將復(fù)雜請(qǐng)求拆解為多個(gè)子任務(wù)并逐個(gè)執(zhí)行。
其二，支持多智能體協(xié)作，執(zhí)行過(guò)程中會(huì)調(diào)動(dòng)不同模型功能。用戶給智能體的指令會(huì)首先由顧問(wèn)智能體進(jìn)行分解，分解后的子任務(wù)會(huì)被分配至不同的特定智能體，各智能體運(yùn)行完成后，將各自獨(dú)立的工作流結(jié)果反饋給顧問(wèn)智能體，由顧問(wèn)智能體統(tǒng)一輸出多智能體集體決策的結(jié)果。
智能體模擬了人類在處理任務(wù)時(shí)分步驟進(jìn)行和尋求伙伴幫助的操作過(guò)程，從而既實(shí)現(xiàn)了智能體的專業(yè)化分工，又最大限度簡(jiǎn)化了人機(jī)交互流程。
更強(qiáng)的隱私保護(hù)和更加個(gè)性化的私人知識(shí)庫(kù)，是PC端智能體相較于Manus最具吸引力的兩個(gè)特點(diǎn)。
“涉及隱私數(shù)據(jù)的處理，將由用戶進(jìn)行評(píng)估審核是否可以上云。對(duì)于用戶不希望數(shù)據(jù)上云的場(chǎng)景，我們會(huì)尋找部署在本地的大模型及工具作為替代方案。這些工具的運(yùn)行速度可能較慢，或?qū)Ρ镜刭Y源有一定占用，但能夠保障用戶數(shù)據(jù)的隱私與安全?！甭?lián)想先進(jìn)人工智能技術(shù)中心工程師李聰在接受《中國(guó)電子報(bào)》記者采訪時(shí)說(shuō)道，“智能體還能記住一些用戶偏好，例如用戶編輯郵件的風(fēng)格，并在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中加以運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化的生成。”
PC端智能體與基于云算力的Manus最大的區(qū)別在于可用算力資源的差距。
Manus利用云端資源，擁有非常豐富的算力池，因此其任務(wù)執(zhí)行過(guò)程可以不斷嘗試、不斷反思，執(zhí)行過(guò)程也能被細(xì)致地拆解。但對(duì)于部署于PC本地的智能體而言，其本地可用算力有限，且為了保障用戶體驗(yàn)，單次任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間不宜過(guò)長(zhǎng)。因此，PC端智能體的工作流程需要與Manus有所不同——它將根據(jù)本地知識(shí)庫(kù)中的信息和可用的本地工具，在合理的任務(wù)拆解粒度下決定任務(wù)的分配與執(zhí)行策略，兼顧任務(wù)執(zhí)行效果及速度。
美好愿景之下，多難題待解
當(dāng)前，業(yè)界將智能體AI根據(jù)發(fā)展程度分為五個(gè)等級(jí)。當(dāng)前，這五個(gè)等級(jí)中的L1級(jí)——AI作為工具被調(diào)用，L2級(jí)——AI執(zhí)行被分解的任務(wù)，已可基本實(shí)現(xiàn)。智能體發(fā)展的下一個(gè)目標(biāo)，是實(shí)現(xiàn)AI自主拆解及分配任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)執(zhí)行。
對(duì)于部署在PC本地的智能體而言，其自主拆解及執(zhí)行任務(wù)的能力，取決于智能體所能調(diào)用的工具能力，也決定著AI智能體PC的智能化上限。
而要想滿足用戶多樣化的需求，PC智能體需要與更多應(yīng)用開發(fā)商完成適配，完成更多場(chǎng)景的智能體化流程跑通。
聯(lián)想集團(tuán)筆記本研發(fā)總監(jiān)、首席工程師莫志堅(jiān)在接受《中國(guó)電子報(bào)》記者采訪時(shí)表示，為了實(shí)現(xiàn)PC端側(cè)智能體應(yīng)用覆蓋更多場(chǎng)景，聯(lián)想有兩條發(fā)展路徑：
其一，推動(dòng)聯(lián)想推理加速引擎的平臺(tái)化進(jìn)程，使其支持業(yè)界最新的主流模型。同時(shí)持續(xù)優(yōu)化聯(lián)想的模型推理引擎，通過(guò)算法、異構(gòu)計(jì)算的優(yōu)化等，使AI模型在聯(lián)想的AIPC、平板電腦上運(yùn)行得更加流暢。
其二，與應(yīng)用軟件開發(fā)商合作，幫助軟件開發(fā)商了解PC芯片等硬件能力，引導(dǎo)軟件開發(fā)商基于算子類型，計(jì)算精度等任務(wù)類型親和性調(diào)用芯片中為AI功能開發(fā)的推理加速引擎，實(shí)現(xiàn)AI計(jì)算的最佳能效。如：CPU加速常規(guī)通用計(jì)算，GPU加速視頻，3D類的并行計(jì)算，NPU加速卷積類的模型計(jì)算。
與Manus相比，運(yùn)行在本地、能夠逐漸熟悉用戶使用習(xí)慣，是PC端智能體最大的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。由此，搭建個(gè)人知識(shí)庫(kù)（PKB）對(duì)于端側(cè)智能體來(lái)說(shuō)便顯得更為重要。莫志堅(jiān)介紹，從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度看，個(gè)人知識(shí)庫(kù)本質(zhì)上是一個(gè)專用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，類似于在用戶存儲(chǔ)設(shè)備中劃分出的獨(dú)立知識(shí)空間。雖然存儲(chǔ)原始知識(shí)數(shù)據(jù)本身對(duì)容量的需求并不大，但當(dāng)這些知識(shí)被轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的向量形式并建立索引時(shí)，就會(huì)形成一個(gè)規(guī)模較大的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)的高效管理和實(shí)時(shí)檢索，會(huì)對(duì)終端設(shè)備的計(jì)算能力、內(nèi)存資源和能效管理帶來(lái)顯著挑戰(zhàn)。這要求在本地存儲(chǔ)優(yōu)化、索引壓縮和檢索算法等方面進(jìn)行精細(xì)設(shè)計(jì)，以平衡知識(shí)庫(kù)的完備性和終端設(shè)備的性能表現(xiàn)。
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作者丨姬曉婷編輯丨張心怡美編丨馬利亞監(jiān)制丨連曉東
