當軟件的第一用戶變成 Agent。

作者｜連冉

編輯｜鄭玄

3 月 31 日，前網(wǎng)易集團副總裁、網(wǎng)易杭州研究院執(zhí)行院長汪源，帶著其創(chuàng)辦的 AI 公司 remio，發(fā)布了首個 Agentic OS——rOS。此前，remio 以 AI 個人知識庫產(chǎn)品切入市場，核心能力是為用戶打通網(wǎng)頁、文檔、會議錄音、聊天消息等多源信息，構建可被 AI 高效檢索與調用的個人數(shù)字記憶體系。

圖片來源：極客公園

remio 此次推出了面向 Agent 原生應用打造的操作系統(tǒng) rOS，以及運行在該系統(tǒng)之上的全新應用形態(tài) aApp（Agentic App）。這套產(chǎn)品體系的核心，重構了 Agent 時代的軟件設計邏輯：讓軟件的第一服務對象從人轉向 Agent，為 AI 原生應用提供完整的運行底座；同時讓普通知識工作者能開箱即用高價值的 Agent 能力，無需折騰復雜的技術配置；也讓各垂直領域的行業(yè)專家，能把自己的行業(yè)經(jīng)驗轉化為可直接商業(yè)化的 AI 應用。

在開源項目 OpenClaw 刷屏 AI 圈、無數(shù)從業(yè)者扎堆做 Agent 工具的當下，汪源在發(fā)布會開場直言：龍蝦的爆火，根本算不上 Agent 時代的 iPhone 時刻。

在他看來，當下行業(yè)熱議的 Computer Use、Skill 生態(tài)，都只是過渡性方案；而 remio 要做的，是給 Agent 時代搭好完整的操作系統(tǒng)底座，讓普通用戶拎包入住，讓行業(yè)專家的經(jīng)驗能直接變現(xiàn)。

01

火遍全網(wǎng)的 Agent，困在了「WAP 時代」

過去一年，AI 行業(yè)從未缺少關于 Agent「iPhone 時刻」的討論，卻始終尚未等來真正的全民普及。

OpenClaw 的爆火，讓 AI 第一次真正擁有了操作電腦的能力，無數(shù)用戶跟風嘗試，卻很快陷入了困境：有人被復雜的配置流程攔在門外，真正能把龍蝦「玩起來」的用戶不足半數(shù)；有人好不容易完成了部署，卻始終想不明白它能在日常工作里解決什么具體問題，新鮮感褪去后便再也沒有打開。

此前紅極一時的 Sora，也曾讓無數(shù)用戶涌入嘗鮮，但一個月后的用戶留存率不足 1%，最終落得被關停的結局；如今遍地開花的 Skill、插件、MCP 協(xié)議，看似構建起了繁榮的 Agent 生態(tài)，可真實的用戶體驗卻是「電腦里裝了上百個 Skill，卻沒幾個能真正持續(xù)用起來」，Skill 與 Skill 之間還會相互沖突，最終淪為擺設。

在汪源看來，當下的 Agent 生態(tài)，像極了移動互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)前夜的「WAP 時代」。2000 年初，為了讓功能機也能訪問互聯(lián)網(wǎng)，WAP 協(xié)議應運而生，它能把 PC 端的網(wǎng)頁簡化后搬到手機上，卻始終受限于簡陋的協(xié)議能力，沒能帶來真正的體驗革命。而今天行業(yè)里熱議的 Computer Use、MCP、Skill，本質上都是同一種邏輯：讓 Agent 去適配、操作那些原本為人類設計的軟件，只是完成了舊生態(tài)與新能力的銜接，是過渡性的方案，而非 Agent 時代的終極形態(tài)。

圖片來源：remio

對于當下最火的龍蝦，汪源談到，它最多只能算是 Agent 領域的 Linux 系統(tǒng)，能給一部分有技術能力的用戶提供個性化搭建、配置的框架，讓高手能折騰出復雜的玩法，但對普通用戶而言，極高的使用門檻始終橫在那里。remio 始終想做的，則是 iPhone、Mac 式的產(chǎn)品——讓普通用戶不用折騰，開箱即用、拎包入住。

在汪源的判斷里，這些過渡性方案中，Computer Use 會是最快被行業(yè)淘汰的。「AI 要去操作飛書，通過 Computer Use 視覺識別的方式也能做，但只要飛書提供了完善的接口和命令行工具，Agent 就完全不需要用這種高成本、低效率的方式。」他直言，兩三年之后，Computer Use 在主流場景里幾乎就會失去用武之地，只會在一些無法提供接口的「老古董軟件」里保留一席之地。而 API 與傳統(tǒng) SaaS 軟件的生命周期會更長，但最終也會被 Agent 原生應用逐步替代。

基于這個判斷，remio 拿出了自己的答案：rOS，為 Agent 原生應用打造的操作系統(tǒng)，以及運行在這個系統(tǒng)之上的全新應用形態(tài)——aApp（Agentic App）。

和當下用完即走、上下文清零的 Skill 不同，aApp 更像我們手機里的原生 App：它能在后臺持續(xù)運行，通過事件觸發(fā)主動響應，無需用戶反復啟動；也能直接訪問用戶完整的工作上下文，從郵件、會議錄音到聊天消息、本地文件，無需用戶每次手動投喂信息；它以自然語言為核心交互方式，開箱即用，通過對話就能完成個性化配置。

汪源在發(fā)布會上演示了「智能待辦」aApp，就是個典型的例子：它能實時監(jiān)聽用戶的郵件和會議錄音，自動提取其中的待辦事項，無需用戶手動記錄；識別到需要回復附件的郵件時，它能自動找到對應文件、寫好郵件內容完成發(fā)送，形成完整的工作閉環(huán)。而這一切，都不需要用戶對 Agent 進行復雜的指令編寫，只需要最開始的一次自然語言配置確認。

02

aApp：軟件的第一用戶，從人變成了 Agent

aApp 與傳統(tǒng)軟件、Skill 的核心差異，是軟件設計邏輯的底層顛覆。

過去幾十年，從 PC 互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，所有軟件的設計核心都圍繞著一個準則：以人為核心的用戶體驗。我們設計圖形界面、梳理信息層級、簡化交互路徑，本質上都是為了降低人的使用門檻，讓人能更輕松地看懂、操作軟件。哪怕是當下的 Skill 和插件，其核心邏輯依然是「把人類使用軟件的經(jīng)驗，教給 Agent 去復刻」。

但 rOS 和 aApp，推翻了這個延續(xù)了幾十年的設計準則。汪源直言：Agent 時代，軟件的第一用戶不再是人，而是 Agent，人退居二線，成為間接使用者。

這個核心變化，帶來了軟件設計的重構。

首先，軟件不再需要復雜的圖形用戶界面，只需要提供語義清晰的接口。對人類而言，一個接口吐出幾十萬字的信息是災難級的用戶體驗，但對 Agent 來說，全量的語義信息反而能讓它更精準地完成任務；人類需要按鈕、菜單、表單來完成操作，而 Agent 只需要自然語言的語義指令，就能完成編排和執(zhí)行。

其次，軟件不再需要追求「大而全」的套件能力。過去，企業(yè)傾向于使用飛書、Google Workspace 這樣的全鏈路套件，核心原因是人類無法高效處理幾十個互不打通的軟件，頻繁的復制粘貼會極大降低工作效率。但 Agent 天生具備極強的可編排能力，不同廠商開發(fā)的垂直 aApp，可以像積木一樣自由組合，企業(yè)無需再為了一體化體驗妥協(xié)，只需要選擇每個領域里最好用的 aApp，剩下的協(xié)同工作全部交給 Agent 即可。

汪源進一步拆解了傳統(tǒng)辦公套件的核心困境：「釘釘賣的是阿里的工作方式，飛書賣的是字節(jié)的工作方式，但 Agent 時代有很多組織，它的工作方式既不是阿里的，也不是字節(jié)的。」在他看來，飛書這類全家桶產(chǎn)品，在 Agent 時代必然會面臨邊緣化的挑戰(zhàn)——它不可能把所有環(huán)節(jié)都做到行業(yè)最好，而 Agent 的可編排能力，讓企業(yè)可以自由組合不同廠商的優(yōu)質工具，再也不用被單一套件綁定。

更重要的是，這個新的體系也給行業(yè)里的「非技術開發(fā)者」，提供了 know-how 商業(yè)化的直接路徑。

圖片來源：remio

在此之前，一個擁有多年客戶管理經(jīng)驗的企業(yè)內訓顧問，一個深諳招聘邏輯的資深 HR，一個有成熟運營方法論的行業(yè)專家，他們的行業(yè)經(jīng)驗最多只能做成 Skill、Prompt，卻很難直接變現(xiàn)——Skill 沒有版權保護，極易被盜版，只能走「做 Skill 賣課程」的曲線救國路線，沒有成熟的分發(fā)渠道和商業(yè)化體系。

rOS 的 aApp 生態(tài)，在嘗試解決這個問題。汪源在采訪中談到，如今 AI Coding 的技術能力已經(jīng)足夠成熟，在 remio 的平臺上，哪怕是不懂代碼的行業(yè)專家，只需要提出自己的設計思路和業(yè)務需求，AI 就能生成可運行的 aApp。這就像移動互聯(lián)網(wǎng)早期，懂攝影的人能做出優(yōu)質的拍照修圖 APP，懂人力資源的人能做出招聘管理工具，行業(yè)經(jīng)驗第一次能直接轉化為可運行的產(chǎn)品，而不需要依賴專業(yè)的工程師團隊。

同時，remio 也給這些開發(fā)者鋪好了商業(yè)化的道路。平臺早期的開發(fā)者變現(xiàn)方式，會和移動互聯(lián)網(wǎng)早期高度相似——直接靠賣軟件收錢，一個工具類 aApp 定價一美金、幾美金，賣一個就有一份收入。而支撐這個商業(yè)模式成立的，是 remio 內置的著作權管理和簽名鑒權機制，解決了盜版問題：只有付費用戶才能運行對應的 aApp，哪怕安裝包被分享，也無法正常使用。這也是此前 Skill 生態(tài)始終無法實現(xiàn)商業(yè)化的核心痛點。

對于 aApp 的開發(fā)邏輯，汪源也在專訪中分享了自己的實踐經(jīng)驗：和傳統(tǒng)軟件開發(fā)、Skill 開發(fā)完全不同，aApp 的核心是圍繞業(yè)務模型做設計，要盡量避免寫死固定的工作流，把步驟調度權交給 Agent，同時不用做復雜的 UI 交互。這種設計思路，既保證了 aApp 的靈活性，能適配用戶隨時提出的個性化需求，也平衡了 Agent 執(zhí)行的可靠性與成本，讓非技術開發(fā)者也能快速上手。

03

remio 的護城河：

用時間堆出來的「數(shù)字記憶」壁壘？

在 Agent 這條賽道上，remio 并不是先發(fā)者。

國內，字節(jié)跳動旗下的扣子已經(jīng)將 Agent 編排能力推向企業(yè)市場；海外，無數(shù)開源項目和商業(yè)產(chǎn)品，早已在 Computer Use、Agent 工作流領域深耕許久。但在汪源看來，這些產(chǎn)品都有一個核心缺陷：每次啟動都從空白開始，它不知道用戶是誰，不知道用戶上周做了什么，更不知道用戶的工作習慣和核心訴求。

而這，恰恰是 remio 的壁壘。

remio 成立于 2024 年，早期以 AI 知識庫產(chǎn)品切入市場，核心能力是把用戶的網(wǎng)頁、文檔、會議錄音、聊天消息等多源信息，統(tǒng)一匯入可被 AI 檢索的個人知識庫。這款產(chǎn)品上線后，曾拿下 ProductHunt 日榜第一，入選 2025 年度全球 Top 30 AI 產(chǎn)品。但汪源從一開始就意識到，知識庫只是手段，而非終點——一個只能回答問題的 AI，和一個能幫用戶處理真實工作的 AI，是兩件完全不同的事。

過去一年半，remio 持續(xù)在個人上下文工程上投入核心資源，而這也成了 rOS 核心的底座。不同于其他 Agent 產(chǎn)品需要用戶手動上傳信息、補充上下文，rOS 里的所有 aApp，都能直接調用用戶經(jīng)過結構化處理的全量數(shù)字記憶。這些信息不是零散的文件，而是已經(jīng)被處理成大模型可直接消費的語義數(shù)據(jù)，PPT、Word、PDF 等各類格式的文檔都被提前解析完成，開發(fā)者無需再做額外的處理；配合實時的內容更新訂閱能力，aApp 能第一時間響應用戶的工作變化。

「同一個 aApp，在 remio 上它一來就認識你。」汪源說，「用得越久，積累越深厚，用戶的遷移成本就越高。這是時間驅動的護城河，沒有捷徑。」

汪源隨后進一步點明了 remio 和大廠產(chǎn)品的本質區(qū)別：數(shù)據(jù)主權牢牢交還給用戶。「大廠永遠都希望把用戶的數(shù)據(jù)抓在自己手里，所以我們做了一年多，也沒看到大廠跟進這個思路。」在他看來，大廠的產(chǎn)品邏輯，決定了他們不會做一款「裝在用戶 PC 里、碰不到用戶數(shù)據(jù)」的強軟件，這也給 remio 留下了 2-3 年的成長窗口，不用擔心大廠下場做同質化競爭。

針對用戶最關心的安全問題，remio 也在 rOS 里做了雙重底層保障。汪源解釋，安全的核心無非兩件事：一是數(shù)據(jù)不泄露，remio 的所有數(shù)據(jù)都在用戶本地完成處理，除了調用云端大模型 API 的必要內容之外，用戶數(shù)據(jù)不會被任何第三方服務商獲取；二是數(shù)據(jù)不丟失，remio 用類似殺毒軟件的核心原理，對 Agent 所有的文件讀寫、修改、刪除行為進行攔截，實時備份文件的歷史版本，用戶可以一鍵還原所有操作，徹底解決了 Agent 誤刪、改壞重要文件的行業(yè)痛點。

在硬件適配與商業(yè)模式上，remio 也給出了清晰的規(guī)劃。硬件層面，目前 rOS 優(yōu)先適配 Mac 系統(tǒng)，核心原因是所有 Mac 電腦都標配了算力強勁的 NPU，能支撐端側 AI 的高效運行；Windows 版本將在下周推出，而 Windows 端 NPU 的全面普及還需要 1-2 年，remio 也會持續(xù)做對應的優(yōu)化。

商業(yè)模式上，remio 走了一條「運營商式」的路徑：平臺統(tǒng)一和用戶結算 Token 消耗費用，推出分級會員體系，所有 aApp 運行產(chǎn)生的 Token 成本，都由平臺與用戶統(tǒng)一結算，開發(fā)者無需承擔任何相關費用。這就像移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶和運營商統(tǒng)一結算流量費，而不是每個 APP 單獨向用戶收取流量費，極大降低了開發(fā)者的入局門檻，也讓生態(tài)的正向循環(huán)成為可能。

目前，remio 的核心用戶集中在三類群體：泛管理者（創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人、企業(yè)高管、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理）、產(chǎn)研團隊，以及學生、老師與科研人員。這些用戶的共性，是典型的知識工作者，時間高度稀缺，對工作提效有強需求，也是 AI 與 Agent 技術最先滲透的群體。而汪源判斷，未來這個范圍會持續(xù)擴大，最終絕大多數(shù)崗位，都會進入「不強依賴 AI 就無法工作」的階段。

04

Agent 的 iPhone 時刻

從 2007 年第一代 iPhone 發(fā)布，到 2010 年 iPhone4 引爆移動互聯(lián)網(wǎng)，蘋果用三年時間證明了一個道理：所謂的「iPhone 時刻」，從來不是單點技術的突破，而是一套完整生態(tài)體系的勝利。

蘋果從來沒有發(fā)明觸摸屏，也沒有發(fā)明手機攝像頭，但它把這些技術整合起來，用優(yōu)秀的工業(yè)設計和系統(tǒng)能力，搭建起了一套適配移動終端的軟硬件體系；更重要的是，它用 App Store 構建了一套正向循環(huán)的開發(fā)者生態(tài)，讓開發(fā)者能賺錢，讓用戶能獲得更好的體驗，最終開啟了移動互聯(lián)網(wǎng)的黃金十年。

今天的 AI 行業(yè)不缺技術突破。大模型的能力早已跨過了可用的門檻，多模態(tài)理解、Computer Use、Agent 規(guī)劃能力都在快速迭代，我們能讓 AI 寫代碼、做 PPT、操作電腦，卻始終沒能讓 Agent 真正走進普通知識工作者的日常。核心原因就在于，整個行業(yè)都在忙著優(yōu)化「讓 AI 模仿人操作舊軟件」的能力，卻沒有人為 Agent 打造一個原生的新世界。

remio 的 rOS，沒有去優(yōu)化 Agent 操作舊軟件的效率，而是重新定義了 Agent 時代的軟件設計邏輯，給 Agent 原生應用提供了一個完整的運行底座；它不僅關注用戶的單次任務體驗，也試圖構建一個「用戶數(shù)據(jù)沉淀-應用體驗升級-開發(fā)者生態(tài)繁榮」的長期飛輪。

汪源提到了一個行業(yè)變化：AI 與 Agent 帶來的，不只是單個崗位的效率提升，也是職場組織形態(tài)與崗位設置的全面重構。在他的團隊里，已經(jīng)不再是產(chǎn)品經(jīng)理提需求、工程師做實現(xiàn)的傳統(tǒng)模式，一個人同時要兼具產(chǎn)品思維與開發(fā)能力，只會接需求的程序員，正在被 AI 快速淘汰。

這恰恰印證了 remio 所做事情的長期價值：Agent 時代的終局，不是讓 AI 成為人類操作舊軟件的「機械手」，而是讓 AI 成為人類工作的「數(shù)字分身」，重構整個知識工作的生產(chǎn)方式。而這個終局的到來，必然需要一個能承載原生應用的操作系統(tǒng)底座。

當然，這條路注定充滿挑戰(zhàn)。生態(tài)的建立從來不是一蹴而就的，開發(fā)者的培育、用戶習慣的養(yǎng)成、核心場景的持續(xù)挖掘，都需要長期的投入和驗證。

*頭圖來源：remio

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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