在发布AI PC一年后，昨日，联想将个人AI智能体“小天”，升级到了个人超级智能体“天禧”。同日发布的还有企业超级智能体“乐享”，新一代推理加速引擎，以及搭载天禧的四款AI终端，包括一款手机、一款平板、两款笔记本。
在去年的“AI PC报告”中，未尽研究提出AI PC的商业本质，是向用户完整交付个人AI的用户体验。它依赖于两大杀手级应用，基于大模型和智能体技术的AIOS，以及基于混合算力的推理引擎。
将“小天”升级为“天禧”，使之具备感知与交互、认知与决策、自主与演进的三大特征，最核心的变化就在于，从将智能体与设备绑定逐步向与个人绑定进化，真正实现个人AI体验的提升。用杨元庆的话说，它现在已经是一个“认知操作系统”了，是“个人和企业亟待解决的需求与问题的总入口”，“用得越多，它就越懂你”。
这个“认知操作系统”越来越聪明，从被动回复对话升级为自主使用工具，还能与其他智能体交互；也逐步从垂直领域走向模块化的组合，甚至通用智能体。OpenAI的o-3已经具备了一定自主使用工具的能力，大模型上下文协议MCP与智能体互联协议A2A被广泛接受。
仅靠大模型，“幻觉”在多步推理中不断积累，使得它的体验仍然称不上足够好。如果它调用的知识与工具，越个人化具体化，甚至扎根于用户的个人设备数据和工作生活环境，那么，它所交付的AI体验，也才能越贴近用户所处的现实。
联想在发布会上邀请嘉宾演示独属于他的个人智能体如何规划行程，其中就同步检索他的既定行程安排，初步制定了日程安排备选；智能体还会将行程拆解，规划路线，甚至知道当天出家出发时的地理位置。它调用的都是嘉宾手机中的应用程序。另一位嘉宾则演示了如何调用个人电脑中的文档与数据，根据她的风格偏好，生成一页包含图表的PPT。
用户个人化的数据，储存在不同的应用，甚至不同的设备上。去年，它们都只能在“小天”所在的设备上独自激活；今年，它可以跨设备调动了，未来，甚至可以包括非联想系的设备，只要这个设备上有“天禧”。它们都是智能体对用户行为的“长时记忆”。
联想还演示称，智能体可以洞察用户过往消费习惯，结合酒店动态，推荐符合用户预期的旅行方案。未来，甚至可以让用户的个人智能体与亲友的个人智能体自主沟通，商量如何结伴出游。
个性化AI体验，需要个性化的数据，这就意味着数据安全与隐私的风险。微软去年推出Recall功能，可以通过不断截图记住并理解用户电脑上所做的一切，在平息了隐私争议之后，延期于最近推出。最终，电脑上的智能体，将可能记住并自主完成用户交办的一切。
保护用户个人数据的一个方法，是完全的本地推理。去年，一众AI PC都升级了自己的算力硬件。去年至今，DeepSeek试图极限压榨现有AI芯片的算力，还把方案开源了出来。中国国内AI生态处于软硬件协同优化的浪潮之上。
这次，联想与无问芯穹等合作，研发了“推理加速引擎”，可以将等同于云端轻量级推理模型o1-mini的性能，压缩到一台AI PC之中。在会场，联想让三台配置相同的联想AI PC，同时解答2024年高考数学题。初代模型没解出来，同样是二代模型，配备了“推理加速引擎”的，不仅解题速度翻倍，内存占用和能耗还降低了40%。
联想计划让下一代联想AI PC全面集成“推理加速引擎”，本地流畅运行百亿参数大模型，远高于未尽研究去年提出的70亿参数规模的最低门槛。杨元庆预计，未来12个月，端侧AI的综合能力，相较现在至少提升三倍。
放在端侧，或以混合AI的方式运行，也可以缓解智能体过于昂贵的成本问题。即使它朝着高度自主与高频互动的方向发展，吞掉更多token与算力，用户也不必心疼了。
解决隐私风险的另一个方法，就是可信的混合AI推理。联想集团首席技术官Tolga Kurtoglu透露，已经在不同的智能体中嵌入了MCP协议；当任务特别复杂时，系统还会启动一个智能体层级架构，首先由一个“顾问智能体”来分解与安排任务。在混合算力架构下，任务编排系统将端侧算力可及的，或敏感的任务留在本地，将脱敏数据调度到其他设备。在端到端的调度架构中，系统层级的中间件负责保障数据安全与隐私。在智能体使用用户数据时，还有AI来识别阻止可能的风险行为。
在演示中，一位嘉宾让“天禧”帮她发布一则小红书笔记。智能体调取了它的手机相册，推荐了一组相关内容的照片，并提示其中一张照片存在隐私风险，并建议不勾选使用。
在企业智能体“乐享”中，也有类似的安全防护。无论是在推理中，通过API调用外部模型，还是通过MCP协议调用工具，都必须经过一道安全协议。智能体间的相互调用同样如此，本地私有环境内部的智能体，与第三方智能体的相互协同，也必须跨越一道安全协议。
事实上，通过智能体间互联，或是顾问智能体来编排任务、传递结果，安全性要高于被直接调用设备上的工具与资源。谷歌的智能体间互联协议A2A就是这么做的。它将智能体发送的内容，区分为任务（task）、消息（message，包含用户上下文、指令、错误、状态或元数据等内容）与工件（artifact，任务的结果，单个任务可以拆分为多个工件来实现）。本地智能体向远程智能体发起调用请求，传递任务与消息，远程智能体反馈消息与工件，都与智能体所在设备上的资源存在一道安全防护。
在这种混合推理引擎及安全设置下，个人智能体打通用户在手机、平板与电脑等设备上的操作、应用与数据，形成“长时记忆”，越来越熟悉用户；企业智能体也基于企业私有的数据和知识库，拥有近乎无限的记忆力，可以持续进化。面对这位硅基同伴，你不能只是雇佣它，必须不断培训它。
