“亿灵”（Agent One）的价值

AI正在从“会回答”演进为“会执行”。

用户的数据，往往分散在各类设备上。大多数AI助手只能调用它所在那一台设备里的内容——但你真正需要的东西，经常在另一台机器里。 Agent One 的核心能力之一，就是把散落各端的数据无缝接入AI工作流，让任务执行不再受设备边界限制。

同时，现有的AI助手，完全依赖云端大模型，用户交互数据也完全存储在云端。带来的问题是：用户使用AI的成本高昂，尤其是完成Agentic任务（如各类claw或者hermes应用）的时候，巨大的Token消耗成为一笔不小的负担。

“亿灵”有什么不一样？

亿道打造的“亿灵”（内部代号：Agent One，下同），它不仅是能够完成各类任务的智能助手，更是一套以端侧模型和推理优先、保护用户隐私、支持多端设备互联与数据互通的 Agent 应用框架和执行中枢。

“亿灵”是亿道面向未来多设备智能协同场景，打造的一套AI能力体系与产品方案。整合各类智能设备（例如PC、NAS、算力盒子及其他可接入IoT设备）的存储、算力、模型与数据能力，形成可持续扩展、可统一管理、可快速部署的智能中枢系统，为集团在软硬件一体化、AI端云协同和产品落地方面提供技术与产品基础支撑。

用户只需要提出自然语言任务，系统就可以自动理解需求、拆解流程、调用能力，并在 PC、手机、NAS 等设备之间完成任务流转、结果生成和最终交付。

“亿灵”的价值，不在于堆叠技术概念，而在于它把很多原本分散的环节真正串了起来。

隐私保护，不是附加项

一方面，它强调隐私保护。对于很多真实办公场景来说，AI 能不能真正用起来，不只取决于它是否足够聪明，更取决于它是否足够可控。

“亿灵”从一开始就把隐私保护和执行边界纳入能力设计之中。这意味着“亿灵”并不是“把数据直接交给云端处理”的传统思路，而是在隐私保护前提下提供智能化服务能力。对于需要本地处理、敏感信息保护和真实办公落地的场景来说，这种能力尤为重要。

如断网情况下，端侧模式可以实现各种需求。

多端设备互联与数据同步，让任务在设备之间连续

另一方面，它强调多端协同。“亿灵”更大的不同，在于它不把设备看成孤立终端。

任务可以从 PC 发起，在手机端完成确认，在 NAS 上归档结果，也可以从多个设备同步采集数据，统一完成合并、处理、报告生成与结果分发。AI 不再只存在于一个界面里，而是开始在真实的设备网络中参与任务流转。

对于用户来说，看到的不再是手机、PC、NAS 等互相独立的设备，而是一个连续工作的 AI 系统。用户可以在任意设备发起请求，由“亿灵”统一接收任务、分配执行节点、调取所需数据，并将结果返回到当前请求端。任务也可以在不同设备之间接续处理，用户能够在任意执行中枢查看、管理和延续其他设备发起的任务。

接入更多设备资源，充分利用自有算力

“亿灵”不只是能把已有设备连接起来，更重要的是能够持续接入新的设备资源。

无论是 PC、NAS、边缘算力设备，还是其他可接入终端，都可以被纳入同一套协同体系，根据各自能力承担不同角色，让存储、推理、执行等能力被统一组织起来。这意味着，“亿灵”所形成的，不只是一个单点应用，而是一个可持续扩展、可统一管理、可快速部署的智能中枢。

打通跨设备数据资源，让本地数据真正服务于 AI

在很多真实场景里，价值最大的并不是云端公共知识，而是用户自己分散在不同设备上的本地资料、文件、照片、项目文档和个人记忆。

“亿灵”让这些原本分散的数据资源被统一接入和调用，在本地可控的前提下真正服务于用户。

当用户需要跨设备访问资料时，系统可以按需获取相关内容，并通过安全访问机制完成身份校验与数据传递，让数据互通更高效，也更可控，这种多端设备互联不仅仅是多端之间相互发送数据，而是直接将多端数据直接纳入AI的执行流。这样一来，AI 处理的不再只是单次输入，而是能够真正理解并使用用户在不同设备上积累起来的数据资源。

如手机上发起任务，在PC端运行查找，最后在NAS上找到相关文件并发送到手机上。

按任务需求选择更合适的执行模式

并不是所有任务都需要同一种处理方式。

“亿灵”的另一个关键能力，是可以根据任务需求和设备状态，为任务匹配更合适的执行路径。

简单任务可以优先在本地快速完成，敏感任务可以优先在端侧处理，复杂任务则可以调用更强的近端算力或云端能力来承接。

这种按需调度的方式，让平台在效率、隐私、成本和体验之间取得更好的平衡，也让 AI 更接近真实环境中的稳定可用状态。