从模型部署到系统自治，AI 智能体正在边缘落地

在科技飞速发展的当下，边缘 AI 正经历着一场深刻的变革。从最初的 TinyML 微型机器学习探索低功耗 AI 推理，到边缘推理框架的落地应用，再到平台级 AI 部署工具的兴起以及垂类模型的大热，我们已经成功实现了 “让模型跑起来” 的阶段性目标。然而，这仅仅是边缘 AI 发展的起点，其未来的演进方向正逐渐聚焦于一个更为关键的问题：当 AI 模型能够在边缘设备上稳定运行后，它们能否进一步实现协作，从而推动边缘 AI 迈向更高的智能形态?

让我们设想一个场景：在一个复杂的工业环境中，无人机在空中进行视觉识别与路径分析，地面上的四足机器人接收到无人机传来的异常码后，迅速避开障碍物前往现场。整个任务协同过程并非依赖云端调度，而是在本地通过 “边缘智能体操作系统” 自组织完成。无人机和地面机器人各自作为具备感知、决策、行动与协同能力的智能体，无需人工干预，也无需连接远程云平台，就能高效地完成任务。这一场景并非科幻想象，而是边缘 AI 从推理引擎迈向协作智能体的真实演进方向。

过去，企业部署边缘 AI 多采用 “模型驱动 + 平台调度” 的模式，即开发一个模型并部署到终端，通过边缘平台进行资源调配与状态可视化。这种方式在早期解决了模型运行的基本问题，推动了 AI 能力在边缘侧的广泛落地。然而，随着部署规模的不断扩大以及场景复杂性的提升，其结构性瓶颈日益凸显：模型之间缺乏有效的协作机制。

根据 ZEDEDA 公司 2025 年初发布的全球 CIO 调研报告，97% 的受访 CIO 表示企业已部署或计划在未来两年内部署边缘 AI;54% 的企业明确希望边缘 AI 成为系统级能力的一部分，而非孤立的单点功能;48% 的企业将 “减少对云的依赖、提升本地自治响应能力” 列为下一阶段的重点目标。这组数据清晰地反映出产业界对于边缘 AI 未来发展的共识：边缘 AI 的核心不再仅仅是模型的运行，而是系统能否实现自组织、自感知、自响应的能力提升。

“边缘 AI 智能体” 正是实现这一能力跃迁的核心载体。与传统的模型部署范式不同，边缘智能体不再是被动执行的推理引擎，而是具备感知、决策、行动与协同能力的最小智能单元。它能够运行模型，还能依据环境状态、系统规则与任务目标，在本地主动发起行为、协商角色、分配资源，成为边缘系统中具有能动性的基础智能节点。

以智能制造场景为例，当传送带上的摄像头识别出物料存在缺陷时，视觉检测智能体会立即生成事件信号;该信号触发物料搬运智能体自动调度移动机器人，将问题物料转移;紧接着，质检智能体收到信号后展开二次复核;最终，MES 系统智能体同步更新生产排程与下一工序计划。整个流程从异常识别到任务执行，均通过多个边缘智能体在本地自主协作完成，形成了 “感知 — 决策 — 协作 — 反馈” 的闭环。这不仅大幅提升了响应效率，还使系统具备了高度的弹性与适应性。

如果说模型部署赋予了设备 “思考能力”，那么智能体部署则进一步让设备具备了 “参与能力”。而要实现这种参与性，边缘智能体必须构建一套完整的能力体系，即 PCE 模型 —— 感知(Perception)、协同(Coordination)、经济(Economy)三个层级的能力栈。

感知层是智能体理解所处环境的基础，它需要读取和解析来自图像、声音、温湿度、振动等多模态传感器的数据，并结合上下文信息进行任务判断。ZEDEDA 的调研显示，超过六成的企业已在边缘设备中部署了多模态 AI 模型，为智能体的感知能力提供了丰富的数据基础。

协同层则是智能体系统的关键，单个智能体的能力有限，真正的智能系统依赖于多个智能体之间的高效协作。这种协同并非简单的数据交换，而是基于状态共享、角色协商与任务分工的智能代理网络，它使边缘系统从设备互联升级为智能互助。

当边缘智能体具备任务接单、资源协商、成本控制等行为能力时，便自然成为机器经济的参与者。经济层的实现依赖于设备钱包、加密身份以及可编程合约机制。有预测称，未来 AI 设备之间的 M2M 交易总量有望超过人类之间的交易总额，智能体将成为边缘经济网络中的活跃节点，不仅具备执行能力，更拥有了协作的价值。感知、协同与经济三层能力共同构成了边缘智能体的 “PCE 能力栈”，为边缘 AI 平台的系统设计提供了重要参考框架。

为什么边缘智能体需要一个 AI 操作系统?

尽管边缘 AI 已实现从模型部署到平台化管理的跃迁，但目前主流的边缘 AI 平台大多仍停留在 “模型运行环境” 的层级。当 AI 从模型进化为智能体时，传统平台范式便难以满足需求。智能体作为具备状态感知、任务协商与自主行动能力的动态服务，需要的不仅仅是执行空间，而是一套完整的操作系统 ——“边缘 AI 操作系统”。

相较于传统 AI 平台，边缘 AI 操作系统需从底层架构上满足三项核心能力需求。其一，具备对异构算力资源的调度能力。在边缘设备中，AI 模型可能运行在 CPU、GPU、NPU 甚至 ASIC 等多种计算单元上，如何在这些异构算力间进行动态分配与负载均衡，是操作系统级的技术挑战。

其二，支持多智能体运行时管理(Runtime)。这意味着系统不仅要运行模型，更要调度智能体，包括智能体之间的状态感知、任务调度、权限控制与行为协调。

其三，构建任务 - 资源 - 状态三位一体的调控机制。在传统平台中，任务通常是静态配置的，资源分配按需调用，状态管理依赖外部监控。而在智能体系统中，这三者动态耦合：一个智能体能否执行某项任务，取决于其当前状态、拥有的资源以及系统中其他智能体的行为反馈。

这些趋势表明，边缘智能体的崛起正促使操作系统范式重构。传统操作系统为程序而生，而边缘 AI 操作系统则为智能体而生，它不仅要理解硬件和模型，更要洞悉行为、协同与生态。

从企业决策层面来看，CIO 们面临的不再是 “是否部署 AI” 的问题，而是 “如何系统性地规划 AI” 的挑战。智能体的出现，正逐步将 AI 从 “项目性支出” 转变为 “系统性基础设施支出”。ZEDEDA 的调研显示，超过 54% 的企业已采用 “云 + 边” 混合部署模式，未来两年内预计超 60% 的新增 AI 预算将用于边缘部署，其中近一半明确指向 “自主 AI 能力” 的构建。这反映出企业 AI 支出结构的根本变化：从以 CAPEX 为主的 “模型采购 + 部署费用”，转向以 OPEX 为主的 “智能服务 + 智能体订阅”，企业将按 “智能体生命周期” 进行预算管理，而非按 “模型数量” 付费。

边缘 AI 正站在从模型部署迈向智能体操作系统的关键转折点上。随着智能体技术的不断成熟以及边缘 AI 操作系统的逐步完善，我们有理由相信，智能终端的交互方式、系统架构与商业价值将迎来重塑，一个更加智能、高效、自主的边缘智能时代即将全面开启。