和朱广权同台讲脱口秀，鸿蒙小艺这次把AI助手卷到新阶段了？！

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 和朱广权同台讲脱口秀，鸿蒙小艺这次把AI助手卷到新阶段了？！ 梦瑶 2026-06-16 21:02:10 来源： 量子位 会思考、能调度、还会自进化 梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 太有看头了太有看头了，现在AI都进化到能直播讲脱口秀了！？ 而且还是和央视主持人朱广权现场开麦、群聊接梗、金句频出的那种～ 能说会道还只是开胃菜，订票、打车、旅行、运动、教育、办公等场景它也能接得住！ 连朱广权在节目里都忍不住现场感慨： 别人是熊孩子，这AI得少四点，是个「能」孩子： 如此高能的一幕，就出现在华为HDC2026 《鸿蒙脑洞大开麦》 节目现场。 节目以「开放·共赢」为核，把开发者脱口秀、鸿蒙生态硬件情景展演和大咖互动融在一起，让开发者真正站到舞台中央，节目观看人数也一路冲到 113万 ，热度直接拉满～ 而节目里这位能说会道还能干活的AI，不卖关子，正是华为终端BG CEO何刚在节目中的超能搭子—— 鸿蒙系统级智能体，全新 小艺 。 这一次，小艺基于Agentic新架构迎来全面进化，深度融合鸿蒙操作系统，懂自进化和自思考，成为了系统里的 智慧大脑 。 此外，全新小艺的能力边界也被进一步打开，系统应用 全面Skill化 ， 2100多项系统能力 可被小艺调用， 200多项系统级数据 接入小艺的上下文，还能连接生态伙伴的Skills和智能体，让AI交互从被动问答走向主动闭环。 会聊天、能办事、懂场景 ——全新进化后的小艺，确实有那么「亿」点不一般！ 系统的智慧大脑来了：会思考、能调度、还会自进化 今年AI圈，最火的关键词绕不开AI Agent。 当AI开始理解意图、调用工具、推进执行， 人机交互 的重心也在变化：用户不再需要一步步寻找应用、切换服务，服务开始围绕真实需求主动流转。 应用能否被智能体发现、读懂、信任，正在成为AI时代抢占新入口、重新连接用户的「关键能力」。 在这样的行业变化中，作为鸿蒙系统级智能体的小艺，也在同步完成一次更 底层 的能力进化—— 从一个会回答问题的助手，进一步走向能理解意图、调度系统、连接服务的系统级智能体。 这一次，鸿蒙智能不再只是给小艺增加功能项，而是让它与HarmonyOS深度融合，重塑系统的智慧大脑。 而支撑这次能力跃迁的第一层底座，就是通过内外双循环的 Agentic自演进架构 ，让小艺真正实现「自演进」。 如果说AI Agent的关键是任务交付，那内外双循环解决的就是当下任务如何完成，长期能力如何进化—— 通过内循环能力，小艺能够基于上下文理解意图，实时调度工具并沉淀经验，让任务执行更丝滑～ 而外循环解决的则是 长期使用中怎么变得更懂用户 ，具体通过 快慢自适应-记忆自学习-执行自动化-反思自迭代 驱动小艺能力持续进化成为系统的智慧大脑—— 快慢自适应能力： 能够让小艺区分简单问题和复杂任务：前者快速响应，后者进一步拆解、规划和推进。 记忆与自主学习： 能使小艺持续学习用户偏好、使用习惯和当前状态，在一次次交互中形成更个性化的理解。 反思自迭代： 它还会结合上下文和执行反馈不断调整自己，持续优化判断与行动方式，越用越会办事儿。 所以小艺的进化不是单点能力变强，而是形成了理解、规划、执行到反馈的闭环，在使用中沉淀经验，越用越懂你。 △AI生成 小艺能成为系统智慧大脑，关键还在于它具备一套基于 推理-行动循环 的智能调度机制。 用户发出指令后，小艺不会只做简单响应，而是会先判断用户真正想完成什么，再结合上下文选择合适工具、安排执行顺序，并把结果整合反馈给用户。 在这个过程中，小艺还能实时展示工具调用和任务进度，让用户随时介入、确认与修正。 依托 200+ 项系统级数据，小艺能结合日程、文件、偏好、睡眠、通勤等上下文，提供更个性化、更可信的人机协同体验—— AI负责把复杂任务拆开、推进和执行，人则始终掌握最终主导权，这也让人机交互从说一句答一句，进一步走向更可控、更可信的协同关系。 这次小艺在智慧大脑层面的全新进化，指向的正是 鸿蒙操作系统 能力的一次更深层演进。 它回答的也是Agent时代整个行业都在思考的一个问题—— 当AI成为系统的一部分，操作系统该如何从能力承载者，进一步变成任务和智能的组织者？ 而鸿蒙操作系统给出的答案，是把AI能力进一步嵌入系统底座，让小艺具备更强的理解、调度和自我修正的能力。 这无疑也为整个行业提供了一个更清晰的方向，那就是 真正好用的AI Agent，核心不应只是能调用工具，还需要具备围绕任务持续思考和进化的能力。 只有当系统级智能体能够在一次次交互中沉淀经验、形成反馈闭环，应用和服务才有机会从一个个孤立入口，变成可被智能体调用的任务节点。 小艺超能干：所需即所得，Skills技能还开大！ 当AI交互进入Agent阶段，应用和服务的连接方式也在发生变化。 过去，用户要完成一件事，往往需要自己打开不同App、切换不同页面、手动串起多个步骤。 而在智能体交互范式下，用户需要的不再是把想法拆成一连串操作步骤，而是可以直接从一句需求走向任务交付。 而这，也是基于鸿蒙操作系统，小艺升级的核心价值之一。 鸿蒙智能体框架升级后，通过 A2A、A2UI、MCP、Skill、意图框架 等多种方式，生态伙伴的服务能力可以被封装成 Agent 和 Skills ，接入到小艺的调度体系里。 对用户来说，自然语言表达需求即可触发合适服务；对生态伙伴来说，业务能力则可以通过小艺意图框架直达用户。 而这种意图即服务的能力，也已深入嵌入到我们生活中的N个场景里。 比如大家生活中经常碰到的 「出行场景」 —— 用户下午要去会展中心参加线下会议，只需要对小艺说：“我下午要去会展中心开会，帮我根据路况安排出发时间、预约打车，并提前提醒我。” 小艺会在用户授权下，先读取日程中的会议时间和地点，再调用花瓣地图查看实时路况，计算合适出发时间；随后预约滴滴打车，并设置出发提醒闹钟～ 整个过程中，用户在台前只表达了一个目标，后台却有日程、地图、打车、闹钟等多个能力在协同执行。 类似能力也可以延伸到更多场景，比如 「运动指导」 。 用户准备参加半马，只需要告诉小艺：“我接下来要跑半马，帮我制定一个恢复训练计划。” 小艺就能在用户授权下，结合比赛时间、个人日程、睡眠状态，以及运动健康Health等相关Skills，判断用户当前的身体状态和可训练时间，生成更适合个人节奏的训练安排。 更有意思的是，《鸿蒙脑洞大开麦》里，朱广权还来了个灵魂拷问，让小艺评估自己的健康情况。 小艺可谓是犀利且直给：“广权老师您平常工作繁忙，根据我的判断您最常做的运动应该是收藏健身视频！” 朱广权当场笑称，小艺果然太懂人类了，因为他确实经常收藏完就去休息了～ 看得出，小艺的运动指导已经不只是记录数据，而是开始理解习惯、识别状态，给出更个性化的建议。 我们再来说一个学生党、打工人都很熟悉的 「文档办公」 场景。 人在外面，临时需要电脑里的资料，还要顺手整理一份清单，