從知識庫到 Agent 原生 OS，汪源想為 Agent 造一個操作系統

當軟件的第一用戶變成 Agent。

作者｜連冉

編輯｜鄭玄

3 月 31 日，前網易集團副總裁、網易杭州研究院執行院長汪源，帶著其創辦的 AI 公司 remio，發布了首個 Agentic OS——rOS。此前，remio 以 AI 個人知識庫產品切入市場，核心能力是為用戶打通網頁、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 rOS，以及運行在該系統之上的全新應用形態 aApp（Agentic App）。這套產品體系的核心，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專家，能把自己的行業經驗轉化為可直接商業化的 AI 應用。

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

在他看來，當下行業熱議的 Computer Use、Skill 生態，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底座，讓普通用戶拎包入住，讓行業專家的經驗能直接變現。

01

火遍全網的 Agent，困在了「WAP 時代」

過去一年，AI 行業從未缺少關于 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；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 協議，看似構建起了繁榮的 Agent 生態，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，像極了移動互聯網爆發前夜的「WAP 時代」。2000 年初，為了讓功能機也能訪問互聯網，WAP 協議應運而生，它能把 PC 端的網頁簡化后搬到手機上，卻始終受限于簡陋的協議能力，沒能帶來真正的體驗革命。而今天行業里熱議的 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，只是完成了舊生態與新能力的銜接，是過渡性的方案，而非 Agent 時代的終極形態。

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，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 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，以及運行在這個系統之上的全新應用形態——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：它能在后臺持續運行，通過事件觸發主動響應，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。

汪源在發布會上演示了「智能待辦」aApp，就是個典型的例子：它能實時監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送，形成完整的工作閉環。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 互聯網到移動互聯網，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驗，教給 Agent 去復刻」。

但 rOS 和 aApp，推翻了這個延續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，就能完成編排和執行。

其次，軟件不再需要追求「大而全」的套件能力。過去，企業傾向于使用飛書、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，不同廠商開發的垂直 aApp，可以像積木一樣自由組合，企業無需再為了一體化體驗妥協，只需要選擇每個領域里最好用的 aApp，剩下的協同工作全部交給 Agent 即可。

汪源進一步拆解了傳統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，也不是字節的。」在他看來，飛書這類全家桶產品，在 Agent 時代必然會面臨邊緣化的挑戰——它不可能把所有環節都做到行業最好，而 Agent 的可編排能力，讓企業可以自由組合不同廠商的優質工具，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里的「非技術開發者」，提供了 know-how 商業化的直接路徑。

圖片來源：remio

在此之前，一個擁有多年客戶管理經驗的企業內訓顧問，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專家，他們的行業經驗最多只能做成 Skill、Prompt，卻很難直接變現——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，沒有成熟的分發渠道和商業化體系。

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

同時，remio 也給這些開發者鋪好了商業化的道路。平臺早期的開發者變現方式，會和移動互聯網早期高度相似——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 生態始終無法實現商業化的核心痛點。

對于 aApp 的開發邏輯，汪源也在專訪中分享了自己的實踐經驗：和傳統軟件開發、Skill 開發完全不同，aApp 的核心是圍繞業務模型做設計，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 執行的可靠性與成本，讓非技術開發者也能快速上手。

03

remio 的護城河：

用時間堆出來的「數字記憶」壁壘？

在 Agent 這條賽道上，remio 并不是先發者。

國內，字節跳動旗下的扣子已經將 Agent 編排能力推向企業市場；海外，無數開源項目和商業產品，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 知識庫產品切入市場，核心能力是把用戶的網頁、文檔、會議錄音、聊天消息等多源信息，統一匯入可被 AI 檢索的個人知識庫。這款產品上線后，曾拿下 ProductHunt 日榜第一，入選 2025 年度全球 Top 30 AI 產品。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過結構化處理的全量數字記憶。這些信息不是零散的文件，而是已經被處理成大模型可直接消費的語義數據，PPT、Word、PDF 等各類格式的文檔都被提前解析完成，開發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 和大廠產品的本質區別：數據主權牢牢交還給用戶。「大廠永遠都希望把用戶的數據抓在自己手里，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、碰不到用戶數據」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：一是數據不泄露，remio 的所有數據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，用戶數據不會被任何第三方服務商獲取；二是數據不丟失，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痛點。

在硬件適配與商業模式上，remio 也給出了清晰的規劃。硬件層面，目前 rOS 優先適配 Mac 系統，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 也會持續做對應的優化。

商業模式上，remio 走了一條「運營商式」的路徑：平臺統一和用戶結算 Token 消耗費用，推出分級會員體系，所有 aApp 運行產生的 Token 成本，都由平臺與用戶統一結算，開發者無需承擔任何相關費用。這就像移動互聯網時代，用戶和運營商統一結算流量費，而不是每個 APP 單獨向用戶收取流量費，極大降低了開發者的入局門檻，也讓生態的正向循環成為可能。

目前，remio 的核心用戶集中在三類群體：泛管理者（創業公司創始人、企業高管、產品經理、項目經理）、產研團隊，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擴大，最終絕大多數崗位，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 發布，到 2010 年 iPhone4 引爆移動互聯網，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，而是一套完整生態體系的勝利。

蘋果從來沒有發明觸摸屏，也沒有發明手機攝像頭，但它把這些技術整合起來，用優秀的工業設計和系統能力，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的開發者生態，讓開發者能賺錢，讓用戶能獲得更好的體驗，最終開啟了移動互聯網的黃金十年。

今天的 AI 行業不缺技術突破。大模型的能力早已跨過了可用的門檻，多模態理解、Computer Use、Agent 規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，整個行業都在忙著優化「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「用戶數據沉淀-應用體驗升級-開發者生態繁榮」的長期飛輪。

汪源提到了一個行業變化：AI 與 Agent 帶來的，不只是單個崗位的效率提升，也是職場組織形態與崗位設置的全面重構。在他的團隊里，已經不再是產品經理提需求、工程師做實現的傳統模式，一個人同時要兼具產品思維與開發能力，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「數字分身」，重構整個知識工作的生產方式。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底座。

當然，這條路注定充滿挑戰。生態的建立從來不是一蹴而就的，開發者的培育、用戶習慣的養成、核心場景的持續挖掘，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文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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