财联社9月23日讯（记者 付静）近日，华硕宣布成为首家推出专享款WorkBuddy的PC厂商，华硕破晓系列产品搭载第三代英特尔酷睿Ultra及酷睿处理器，深度适配腾讯WorkBuddy智能体应用。

“我觉得今年最大的变化，是AI正在真正从回答问题走向完成任务。第一，AI的基本单元正在从Prompt变成Task。第二，PC正在成为智能体非常重要的运行环境。第三，AI从Cloud走向Hybrid。WorkBuddy现在可以连接不同模型和Skill，软件之间原来相对割裂的边界正在被重新连接。未来PC非常重要的一项能力，会变成智能体与各种Skills、应用和服务之间的连接能力。”在接受财联社记者采访时，腾讯云智能制造行业华东解决方案负责人马英奎谈到了AI智能体发展的最新变化。

财联社记者获悉，在终端产品中，PC将是承载Agent变革、连接云侧能力、直达千行百业的关键触点，这已成为产业共识。

马英奎对财联社记者表示，PC是用户工作数据、应用和工具最集中的地方。过去云端AI距离这些资源还有一层，而WorkBuddy这样的智能体进入PC之后，实际上就站到了用户工作流的入口。所以我们和终端厂商合作时，关注的已经不只是预装WorkBuddy。更重要的是，WorkBuddy能不能和这台PC的本地算力、本地数据、本地应用以及本地Skill更好地连接起来。

据了解，从AI算力、终端产品到软件应用，腾讯WorkBuddy正与华硕商用、英特尔协同完善产品与生态布局，加速Agent进入真实办公流程。英特尔已在WorkBuddy上架15个本地Skill，在搭载第三代英特尔酷睿Ultra处理器（最高可提供180 TOPs全平台算力）的华硕破晓高端系列产品上支持本地模型。基于本地35B-A3B的优化模型，英特尔已完成26个WorkBuddy高频专家的本地适配和优化。

马英奎告诉财联社记者，“我们这次和终端厂商、芯片厂商合作，一个比较深的感受是，端侧智能体不是把WorkBuddy安装到一台AI PC上这么简单，而是软件、模型、芯片和终端的一次全栈协同。”

据他介绍，一台AI PC里面可能同时有CPU、GPU和NPU。不同芯片的算力结构、内存、驱动和推理框架都不一样，同一个模型、同一个Skill，在不同硬件平台上的表现可能差别很大。不仅要让WorkBuddy调用算力，还要解决性能、稳定性、功耗和兼容性问题。芯片提供端侧AI算力，PC提供运行环境和本地数据，WorkBuddy负责理解任务、调度模型、调用Skill和执行任务。真正把这几层打通以后，AI PC才可能从“带AI能力的PC”，进一步变成“能够自主完成任务的智能体PC”。

2023年9月，英特尔率先提出AI PC概念，随后在今年4月首次提出智能体PC概念，并推出一系列普适的智能体PC硬件方案。

英特尔中国区技术部总经理高宇曾告诉财联社记者，“我们在2023年提出AI PC时，大语言模型诞生只有不到一年的时间，端侧运行能力还相对粗浅。但现在回头看，大方向其实没有错，这几年产业都认可AI PC，我们抓了至少两年的提前量，智能体PC也是如此。”

按照英特尔的定义，智能体PC是为智能体使用而优化的AI PC，具备本地智能体实现任务闭环能力、端云结合的混合AI推理能力、记忆和自主进化能力、本地安全保护能力。

上述能力中，端云混合AI这一趋势值得关注。

据了解，在华硕破晓系列产品中，针对WorkBuddy高频且适合本地处理的任务，可交由终端算力完成，对于需要更大模型能力或在线信息的任务，则结合云端服务处理。再通过本地智能路由自动判断和分配任务，端云混合AI在兼顾智能体性能的同时，平衡了硬件成本、云端资源利用与数据隐私保障。

马英奎介绍，端云结合正在成为智能体PC非常重要、也非常现实的一条技术路线。随着智能体真正进入日常工作，用户发起的AI任务总量还会持续增长。端侧承担高频基础计算，云端承担复杂推理，两者不是替代关系，而是协同关系。

不过，究竟这一技术路线能够节省多少算力，马英奎称“不同任务的结果差异会非常大，最终还是取决于有多少工作负载适合下沉到本地。”

他进一步表示，“未来真正决定端云混合效率的，并不只是端侧芯片有多少TOPS，而是智能体能不能准确判断，什么任务应该在端侧做，什么任务应该交给云端。这也是WorkBuddy和芯片、终端伙伴合作中，我们认为非常值得继续探索的方向。”

值得注意的是，今年6月，华硕电脑就基于腾讯云自研Agent Bucket智能存储能力，共同打造面向笔记本用户的“个人空间盘”。这是腾讯云存储企业级网盘场景化能力首次在头部PC品牌侧实现大规模商用落地，也意味着云端存储正从PC的可选配件升级为拥抱AI PC趋势的核心基础设施。

后续，软件、终端厂商、芯片厂商合力推进智能体终端普及的脚步预计还将加快。

英特尔方面告诉财联社记者，英特尔正依托CPU、GPU与NPU协同的XPU异构算力架构加速智能体应用开发，并推动传统PC向车载AI Box、AI NAS等全新产品形态延伸。