过去一年，Agent成了AI行业最具确定性的路线之一。

去年的Coding Agent，跑通了写代码的闭环，最近Meta的Muse，则让普通人隐约看到Personal Agent的模样。

对于Agent的未来趋势，大厂们早有共识；可对Agent究竟该长成什么样，又该住在哪，至今仍未形成统一的答案。

在这场产品形态的探索里，阶跃终端给出的回答是“原生”。

在阶跃终端看来，面对消费者的日常生活，意图更模糊、任务链路更长，AI原生硬件注定要作为重要载体，成为下一波浪潮的关键入口。

今年7月，阶跃终端在上海亮出大模型原生AI终端品牌STEPX、智能体原生操作系统Step AOS、个人智能体阶跃Amoo，并许下“百日之约”。

一百天后，阶跃终端在上海举办“Ready Builder One”主题发布会，正式发布大模型原生智能体手机STEPX Neo。

都说AI一天，人间一年。眼下，经过百日沉淀后，阶跃终端想要回答的，是这台智能体手机为谁而造、又能替人做些什么。

把“原生”进行到底

现阶段，Agent终端正经历着一场技术分野。

一派以“嫁接”为主，在既有系统上叠加AI；另一派以Agent为中心重构系统，是为原生派。

此番分野，让人想到今年的AI办公赛道大战。

钉钉、飞书起初在成熟办公产品上，不断融入AI模块，单点效果虽好，整体体验却难言惊艳；腾讯的WorkBuddy则是从头开始，围着AI搭产品，引爆了AI办公赛道。最终，阿里单独端出千问办公，飞书亦选择转身，产品团队并入豆包，向“围绕AI而建”靠拢。

而个人智能体所面对的，是散落在窗外、云端和不同场景里的现实，远比办公复杂得多，因此需要一台始终在身边、能感知环境、能调动系统的设备。

只是，现有终端操作系统建立在人类操作应用的逻辑之上，从一开始就难以支撑AI的长期记忆、自主决策和跨应用执行。

这也是阶跃终端选择把“原生”进行到底的一重原因——新的趋势，需要新的解法，于是其选择从第一性原理出发，往终点眺望，即便被劝说“不要做硬件”，但为了让智能体真正走进物理世界，阶跃终端还是做出了一个“不同”，并承担证否的代价。

STEPX Neo的底气，正落在这种“不同”里。

落到产品上，阶跃终端的答案，是为智能体塑一具能思考、会执行，能感知、会反馈的“肉身”。

能思考，靠的是模型矩阵。

现阶段，智能、成本与速度，单一模型很难同时覆盖。因此，阶跃终端没有把筹码押在一个全能模型上，其给出的解法，是通过云端Pro应对复杂任务，Flash兼顾速度与效果，端侧Edge守住实时响应，任务在大小模型之间动态路由，大事上云、小事则由端侧解决。

会执行，很大程度上靠Step AOS。

阶跃终端在Android、Linux、RTOS之上把系统能力原子化，并以Agent为中心重新编排，再借A2A、MCP等协议连接外部服务。此外，阶跃终端还为Amoo打造了专属系统级空间，让用户看见阶跃Amoo的成长。

感知、反馈，则主要基于硬件重构。

手机摄像头早已成熟，但一个Agent要走进生活，除了看见，还得听清。为此，STEPX Neo以六麦克风矩阵、Whisper 1.0算法和低功耗音频感知芯片，着重强化了听觉能力，为阶跃Amoo理解真实环境、持续在场提供支撑。

而AI按键、摄像头、点阵背屏等，除了承担相应的功能属性，亦在此番重构之下，成为了Agent触发任务、感知环境、给出反馈的入口。

最终，模型、系统、硬件，三段原生的弧线，闭合成了一个原生的圆。

而所谓的技术分野，表面是路径选择，深处则是禀赋的不同。

禀赋塑造着一家企业看世界的方式，也早已写定它的归途。

传统手机厂商的禀赋，是硬件供应链、渠道、品牌，在它们的世界里，手机才是主体，AI再火热，也不过是手机上的一项功能，为一项尚未定型的功能动摇成熟的供应链与基本盘，甚至推倒重来，并不划算。

换言之，手机厂商选择嫁接，不过是身位所决定的理性，毕竟守成的收益是确定的，革命的收益是不确定的，而它们要守护的东西，恰恰太多。

轮到阶跃终端，一切恰好相反。作为一家基于大模型原生的终端企业，它自成立起便锚定AGI，没有旧业要守，禀赋就是AI本身。

两种路线，并没有绝对的高低贵贱之分，更多是选择的不同。确定的收益属于守成者，而不确定的时代，或将属于先迈步的人。

初号机，找到“先行者”

原生路线已然确立，问题转到另一侧，即谁来为这台手机买单。

阶跃终端给STEPX Neo的定位是创客先行，首先面向AI原生代。这个出发点本身暗含一份清醒的取舍——比起人人都适用，阶跃终端的首款产品还是想先让最原点的一群人用起来。

从创新扩散的角度看，这是一道必经的鸿沟。

任何新范式的扩散都不是平滑直线，技术生命周期的左端，是渴望探索“未来”的创新者与先行者，右端是为成熟、稳定买单、占多数的实用主义者。

对阶跃终端而言，AI原生终端才刚刚启幕，单凭一家公司，穷尽不了数十亿人的日常。若想加速跨越鸿沟，或许也得找到一群愿意一起把产品，推向成熟的先行者。

不过，在手机厂商竞相奔赴AI场域的当下，阶跃终端想要培养自己的“信徒”，光靠原生路线与所谓的定位，似乎还有些不够。

阶跃终端的答案，是给予AI创客，充分的创作自由。

这份心意，首先镌刻在STEPX Neo复古未来主义的背板上。

STEPX Neo磨砂玻璃质感的背板，颇具透明机械感与智能生命体的气质。而从“42”、图灵测试二进制，到深蓝棋盘格、Transformer架构，阶跃终端把大半个AI史，刻成了一封递给AI原生代的“情书”。

更深的开放路径，藏在产品里。

尽管过去的手机厂商也讲开放，但更多是邀请开发者在自家生态里做应用，核心能力始终攥在自己手里。

阶跃终端则不同。据悉，其AI终端原生开发工具Step Stuido，把创作这件事往前推了一步——同时提供App、Skill和Agent的开发界面，连接器则把手机的一方、三方原子能力预先封装起来。

基于Step Studio，创作者可以通过对话的方式组合、调用模型、系统、硬件、生态等开放能力，把一个想法，做成真正能跑起来的产品，并一键推送到STEPX Neo。

这一百天内，阶跃终端联合B站发起狂想计划，和AI Builder们用STEPX Neo，把脑海里的奇思妙想变成了现实——过去要拉团队、写代码才能落地的鬼点子，如今在一台手机上就能跑通。

发布会现场，狂想发起人B站UP主神奇阿宇Ayu“飞”到舞台上，把童年科幻电影里飞起来的想象变成了现实，让阶跃Amoo化身自己的“贾维斯”，与他一起探索AI与飞行滑板结合的可能。

狂想达人肥牛卷不动则让智能体化身自己的意念嘴替，通过连接阶跃Amoo与脑机接口，让看不见的情绪变成看得见的界面。智能体时代AI平权，再微小的声音也值得被听见。

如此一来，AI创客便不再只是产品的用户，而能完整地主导一件事；而他们做出的每个任务流与应用，也都能被后来者看见、调用、再创造。

另一重新意，落在定价里。

对智能体手机而言，AI恰是产品的核心价值。因此，STEPX Neo先行版并没有把硬件与模型拆开卖，而将Step系列模型、Step AOS、Step Studio与硬件整合为“软硬模”全栈定价，价格为3999元，颇具诚意。

与此同时，阶跃终端还面向用户，推出了STEPX Token Plan与阶跃Amoo成长计划等活动，为AI创客提供充沛“弹药”的同时，亦试图将“先行者”转化为“同行者”。

所谓创造力平权，大抵如此。

尽管先行者的掌声，当下或许还很难兑现成主流市场的门票，但当无数创客在STEPX Neo上，把自己的想法一一实现，鸿沟之上，便渐渐有了桥。

连接老朋友，站在价值涌现处

上个月，亚马逊做了一个意味深长的决定——封禁Muse。

理由是Muse没有获得其授权，却在用户看不到的地方读屏、比价、下单，把亚马逊精心设计的购物入口、广告位和个性化推荐，全部绕到了身后。

这一刀，划开了Personal Agent现阶段的核心矛盾。Personal Agent的价值，本就在于越过一个个App，把一件事从头办到尾。只是，在AI颠覆一切的语境下，应用生态对“接入谁”向来谨慎，没有谁愿意被管道化。

这份谨慎，也让本已渐渐冰释前嫌的巨头们，再度对垒起来，开始了新一轮纵横捭阖——许久不见的“封杀”一词，亦被重新拎了起来。

这本质上是旧入口的拥有者，在新范式闯进来时的本能防守。

但事实上，新范式，与旧生态，并非对立的存在。

尤其是对手机终端而言，再前沿的单点创新，亦生长在现有应用生态的土壤之上。路线再前沿、颠覆，Agent若不能调用现有应用服务、完成交易，终究只是一座孤岛。

阶跃终端的答案，是连接——让既有的应用与服务，在新的入口上被重新组织、重新连接。

而阶跃终端，恰好能扮演这一角色。作为独立的终端与模型厂商，阶跃终端没有超级平台那样庞大的既有业务，亦不与服务方争场景、争利润，它要做的，是Agent与服务之间的调度者、连接者。这份“不抢生意”的独立，让它反而能够广结盟友，促成更深度的协作。

据悉，支付宝、腾讯等巨头们，几乎都与阶跃终端在生态战略层面展开了合作。以同支付宝的合作为例，双方构建了一套AI原生智能体端到端业务闭环。经用户授权，阶跃Amoo便能调用支付宝背后的万千生活服务，覆盖STEPX Neo上的大多数日常场景。阶跃终端也是首个接入接入支付宝Vibe Pay的终端厂商——从需求响应、服务履约到交易，链路就此贯通。

与此同时，阶跃终端还牵手携程、滴滴、美团等近百家企业或产品，服务生态覆盖了本地生活、旅游出行、办公提效与内容创作等领域。

不过，这个窗口能否变成长期入口，仍取决于合作方愿意开放到什么程度，但阶跃终端的逻辑很清楚——无论是成立之初的锚定，还是把原生进行到底、秉持开放，阶跃终端的选择，其实都指向同一个AGI终局。

从大语言模型到视频模型，从Coding Agent到Personal Agent，技术的边界每向前推进一步，就有一批过去未曾被识别、未被满足的需求，逐渐长成新的服务——通往AGI的长路上的价值远没有被分配完，只会随边界的延展，不断涌现。

比起赢下一个旧市场，阶跃终端似乎更想站在新价值生长的地方。