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│              2026 年 9 月最后一周：Agent 桌面化现象图谱            │
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│  阿里 Qwen Book           OpenAI 助手 "o"(代号 Aeon)            │
│  · 首款 AI 智能体电脑     · 全天候个人智能体                     │
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│  · 语音手写笔             · 对标 Grok Bot 与 Meta Muse           │
│  · 与 Omarchy 合作        · 预计 DevDay(9/29) 发布               │
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│            「AI 常驻桌面工作台」                                   │
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│  DeepSeek Harness 桌面版        微软 Copilot 超级应用            │
│  · 标准/PTC/极简/创造 四模式      · Home 桌面入口                │
│  · 一切皆插件(Cordis)             · Code 应用构建                │
│  · 模型/工具/会话/沙箱/存储        · Autopilot 自主执行           │
│    全是插件                       · 从对话→代理                 │
│  (小米 MiMo Desktop 同期上线)                                   │
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│  为什么 AI 要"搬到桌面"：交互范式迁移                              │
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│  旧范式：拉模式（Pull / 会话式）                                  │
│  ┌─────┐ 提问  ┌───────┐  回答   ┌─────┐                        │
│  │ 用户 │ ────► │ 对话框 │ ◄────  │ 用户 │  问一句、答一句          │
│  └─────┘       └───────┘        └─────┘                        │
│                                                                 │
│  新范式：推模式（Push / 常驻式）                                  │
│  ┌─────────┐  订阅/委托  ┌───────────────┐                      │
│  │  用户    │ ──────────►│  常驻 Agent   │                      │
│  │  (设目标)│ ◄──────────│  (工作台运行)  │                      │
│  └─────────┘   完成汇报  │   · 自动盯守   │                      │
│                     ▲    │   · 自调度工具│                      │
│                     │    │   · 云端沙箱  │                      │
│                     │    └───────┬───────┘                      │
│                     │            │   调用                       │
│                     │            ▼                              │
│                     │      ┌────────────┐                       │
│                     └──────│ 文件/API/终端│                      │
│                            └────────────┘                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Agent Desktop Runtime（分层架构）                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  ① 交互界面层（UI / Human-in-the-loop）                     ││
│  │   常驻面板 · 全局快捷键 · 语音/手写 · 审批卡片               ││
│  └───────────────────────────┬────────────────────────────────┘│
│                              ▼                                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  ② Agent 循环层（Loop / 意图·规划·执行·反思）                ││
│  │   状态记忆 · 任务队列 · 多智能体协作 · 自纠反馈               ││
│  └───────────────────────────┬────────────────────────────────┘│
│                              ▼                                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  ③ 能力编排层（Skill / 插件系统）★核心                        ││
│  │  模型·工具·技能·调度·存储·会话·UI 全部可插拔                  ││
│  │  (DeepSeek Harness = 一切皆插件 / Cordis)                    ││
│  └───────────────────────────┬────────────────────────────────┘│
│                              ▼                                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  ④ 执行沙箱层（Sandbox / Ephemeral Workspace）              ││
│  │   文件系统 · 终端 · 进程 · 网络出口(受限) · 凭证隔离        ││
│  └───────────────────────────┬────────────────────────────────┘│
│                              ▼                                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  ⑤ 宿主/基础设施层（Host）                                  ││
│  │   云端托管(AgenticCloud/沙箱) 或 本地桌面(工作区)            ││
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

# ============================================================
# 概念：Agent Desktop 的核心"常驻循环"（简化骨架）
# ============================================================
class ResidentAgentLoop:
    def __init__(self, brain, skill_registry, sandbox):
        self.brain = brain            # 推理/决策模型
        self.skills = skill_registry  # 能力编排层（可插拔插件）
        self.sandbox = sandbox        # 执行环境
        self.memory = []              # 会话级状态
        self.todo = run()             # 运行方式

    def step(self, observation) -> str:
        # 1. 把当前状态喂给大脑
        decision = self.brain.plan(
            memory=self.memory,
            new_obs=observation
        )
        # 2. 如果是工具调用，通过技能注册表调度
        if decision.kind == "tool":
            result = self.skills.invoke(
                decision.tool, decision.args, in_sandbox=self.sandbox)
            self.memory.append(("tool_result", result))
            return "keep_running"     # 循环继续
        # 3. 如果判定任务完成，结束回合并汇报
        if decision.kind == "final":
            return decision.answer
        # 4. 其它情况（思考/等待）继续留在循环
        return "polling"

# 常驻：Agent 不退出，用户随时可派新任务
agent = ResidentAgentLoop(brain=model, skill_registry=plugins,
                          sandbox=ephemeral_ws)
while not agent.should_exit():
    agent.step(await_next_signal_or_schedule())

# ============================================================
# 概念：可插拔 Skill 插件的统一接口契约
# 让"能力"能被动态装载进 Agent 运行时
# ============================================================
from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any

@dataclass
class SkillManifest:
    name: str
    version: str
    tools: list[str] = field(default_factory=list)   # 暴露的工具
    modes:  list[str] = field(default_factory=list)  # 自定义工作模式

class SkillPlugin(ABC):
    """所有插件都必须实现的统一生命周期接口"""

    @abstractmethod
    def on_load(self, runtime) -> None:
        """装载：注册工具、初始化资源、声明能力"""
        ...

    @abstractmethod
    def on_unload(self) -> None:
        """卸载：释放资源，安全退出"""
        ...

    @abstractmethod
    async def handle(self, ctx, action: str, args: dict) -> Any:
        """执行一次工具调用，返回结构化结果给 Agent 循环"""
        ...

# 以"终端工具"插件为例
class TerminalFeature(SkillPlugin):
    def __init__(self):
        self.manifest = SkillManifest(name="terminal", version="1.0",
                                      tools=["exec_shell", "read_file"])
    def on_load(self, runtime):
        runtime.register_tool("exec_shell", self.handle, sandboxed=True)
    async def handle(self, ctx, action, args):
        if action == "exec_shell":
            return await ctx.sandbox.exec(cmd=args["cmd"], timeout=args.get("t"))
        ...

# 运行时按 manifest 动态发现与装载，无需改核心循环
runtime.load(SkillPlugin() for SkillPlugin in discover_plugins())