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　　但Agent不是一个新词汇，从2023年就开始有人谈论。不同时间、不同阶段，这些智能体到底是不是一回事？有哪些改变？

　　从分类上看，超级智能体应该包括个人、企业、城市三方面，才能更全方位推动智能体浪潮向全社会范围渗透。

　　作为终端硬件巨头，联想在2023年就提出“AI Twins”概念，并通过AI PC等部署实现，实现公有+私有模型、跨云边端的混合式AI架构。其中对AI本地性、个性化、执行力等方面的强调，都与当下趋势相呼应。

　　联想集团董事长兼CEO杨元庆表示，超级智能体是提高生活质量和生产力水平的下一个引爆点。

　　通过文本、语音、手势、眼动追踪等多模态协同，智能体可实时捕捉用户状态与环境信息，跨终端实现对用户意图的精准解读和响应。例如，佩戴联想智能眼镜的用户进入超市时，智能体会结合健身数据与当日饮食记录，动态推荐健康食品；若用户刚完成长跑，则会“宽容”调整推荐策略。

　　认知与决策能力则能够调用跨设备、跨生态的本地的个人和企业知识库，通过知识积累、经验反思、实时学习和高效反馈，建立并维持端边云一体的可追溯、可关联的长期记忆，从而挖掘事件和情景背后的逻辑关系，准确理解复杂意图，并能举一反三，把一个场景中的学习结果迁移到其他场景中。

　　它可以结合用户意图和先验知识，将复杂任务分解为子任务，并派发给相应的领域智能体，然后自主编排执行顺序，规划执行步骤，基于智能体互联协议调用跨生态工具来主动执行任务，并通过自我学习不断演进和升级。

　　它可将复杂任务（如组织户外烧烤）分解为预约场地、采购食材、邀请朋友等子任务，调用电商、社交、导航等生态工具自动执行。更关键的是，智能体通过自我学习不断优化决策逻辑，“用得越多，它越懂你”。

　　其中，天禧个人超级智能体可以部署在PC、手机等智能终端上，服务于每一个普通人。

　　为此，联想联合清华大学及无问芯穹研发了“联想推理加速引擎”，可以让一台普通PC的本地推理能力，达到OpenAI o1-mini云端模型水平。

　　它通过高性能并行解码、算子融合优化以及异构计算技术, 实现了多种应用场景下推理速度的大幅提升，以及功耗和内存占用的显著降低。

　　联想已经构建了基于“端-边-云-网”架构的混合计算基础设施，并与上海交通大学联合研发GPU内核态虚拟化技术，能有效降低AI模型训练成本，加速AI推理。

　　此外，在会场展区还看到了联想万全AI一体机的身影，它们可以提供大模型私有化部署服务，并推出了国产GPU版本。据现场工作人员介绍，最高吞吐可达12000 token/s的AMD版本一体机已经被抢购到暂时没货了。

　　软件层面，企业超级智能体具备主动意图理解、混合记忆机制、复杂任务分解编排、模型服务与调度、多智能体协同、企业专属知识等能力。

　　能实现多模态自然交互，呈现形式包括web、APP、小程序，甚至是具身机器人。

　　“联想乐享壹号”机器人就是搭载了乐享超级智能体，它不仅大秀太极拳，而且还对联想各项业务了如指掌，是联想首位硅基员工。

　　梳理来看，联想这波新发布，意在通过超级智能体矩阵，全面覆盖个人、企业和城市级别的AI应用场景，重塑生产力范式。

　　这背后，计算是底层根基。无论是个人计算终端（手机、PC等），还是计算服务中心，云边端一体的混合式AI架构才能实现超级智能体的灵活流转。

　　比如在个人领域，杨元庆表示，应该是每个人都有一个个人智能体，而不是每个设备有一个智能体。如此才能提供更加个性化、私人化、主动的智能体体验。

　　目前，云上算力已经可以面向大模型、智能体提供良好的服务体验，终端设备还需要完成进一步迭代。这也是AI手机、AI PC为何爆发。

　　值得一提的是，联想新一代AI PC等终端设备也即将发布。届时，面向超级智能体，联想将完成对端侧AI计算能力的重新定义。

　　如此看来，在大模型时代，底层计算与上层软件智能之间的关系变得更加密不可分。无论是计算设备还是超级智能体，它们也将不再局限于工具的角色，而是变成个人和企业解决问题的入口，更像是一个整体的认知操作系统。

　　原标题：《爆火智能体再进化，终端成为关键词：2026年端侧AI能力至少涨3倍》

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