AI手机又进步了，这次OPPO做了什么？

过去两年，几、总结通话内容、生成会议纪要、帮你改写一段文字。

这些功能当然有用，却很难让人产生一种感觉：

这台手机真的开始替我做事了。

真正改变普通人对 AI 手机想象的，是后来出现的 GUI 自动化。

AI 开始读取手机屏幕，识别按钮，模拟人的点击、输入和滑动。你只需要说一句话，它就能打开几个 App，搜索商品、比较价格、点外卖，甚至帮助填写表格、发送消息。

这可能不是最优雅的技术方案，却第一次把“AI Agent”从一个抽象概念，变成了普通用户看得见的东西。

AI 不再只是回答问题，而是真的伸出了一只手，开始操作手机。

AI 助手从屏幕中伸出手，周围环绕着便签、日历、邮件、相册等应用卡片

GUI自动化撞上了手机生态的墙

问题也很快出现了。

2025 年年底，搭载豆包手机助手的努比亚工程样机引发关注。它可以通过读屏和模拟点击完成跨 App 操作，但随后在微信、支付宝、淘宝等多个常用应用中触发安全风控，部分自动化能力被限制。心并非毫无道理。

当 AI 可以读取屏幕、点击按钮，甚至接触聊天记录、验证码、支付页面时，权限应该开放到什么程度？出现误操作由谁负责？AI 的操作和黑灰产脚本又该如何区分？

但反过来说，GUI 自动化确实给用户带来了便利。

它最大的问题并不是“替用户操作手机”这件事本身，而是手机系统、应用平台和 AI Agent 之间，还没有建立清晰的授权机制和协作标准。

因此，对 GUI 自动化进行安全限制是必要的，但把它彻底封死，也未必是最有利于用户的答案。

更合理的方向应该是：高频、敏感的服务通过正式接口和明确授权完成；暂时没有接入标准的长尾应用，再由受限制、可确认、可追踪的 GUI 自动化兜底。

OPPO 自己后来也表达过类似判断：GUI Agent 更像一种过渡形态，高频服务最终会逐步转向 A2A，但长尾需求仍然可能需要 GUI 方案。 Next 出现的背景。

GUI 自动化在安全风控面前遭遇限制：微信、支付宝、淘宝等应用竖起盾牌

这一次，OPPO不再只是让AI“点手机”

2026 年 7 月 27 日，OPPO 启动“小布 Next 计划”，开放端侧 Multi-Agent 协同系统内测。

它目前还不是正式面向所有用户发布的 ColorOS 功能，更像一次对下一代手机 AI 的提前实验。OPPO 首席产品官刘作虎将其理念概括为“主动智能”：AI 不仅等待用户下达指令，还应该提前理解需求，为下一步行动做好准备。 Next 主要把四件过去相对分散的事情，装进了同一套系统里：

端侧全域记忆、全时意图感知、多个专家 Agent 协同，以及系统底层能力调度。

这几个词听起来有些复杂，拆开来看，其实很好理解。

小布 Next 的四层架构：全域记忆、专家 Agent、系统能力调度、A2A 服务生态

第一，手机开始拥有一套长期记忆

过去使用 AI 助手，每开启一次新对话，往往都要重新介绍自己。

你正在做什么项目、上周开过什么会、旅行时喜欢住什么酒店、最近需要控制多少预算，AI 通常并不知道。

但手机里其实已经保存着大量相关信息：便签、日历、录音、照片、文档、邮件和历史安排。

小布 Next 尝试在用户授权后，在手机端侧解析和组织这些信息。这样，当用户提出一个问题时，AI 不再从零开始回答，而是可以先从手机中寻找与当前任务相关的上下文。

在原文实测中，测试者把8条项目相关信息分别放入便签和日历，同时加入2条其他项目的干扰信息。小布 Next 最终找出了8条有效信息，排除了干扰内容，并在大约两分钟内生成了一份项目交接材料。 AI记住了多少东西”。

而是原本分散在不同应用里的信息，第一次有机会被系统自动组织起来，参与后续工作。

第二，不再让一个Agent包打天下

我们现在使用 AI，通常是在和一个全能助手对话。

写文案找它、做预算找它、规划旅行找它、分析健康数据还是找它。

但手机所面对的任务跨度太大了。

一个擅长活动策划的 Agent，不一定擅长检查预算；一个擅长写工作报告的 Agent，也不应该顺便承担健康管理和理财建议。

小布 Next 因此采用了多个专家 Agent 协同的设计。

顶层的主 Agent 负责理解用户到底想做什么，把任务拆开，再交给活动策划、预算、内容、风险检查等不同专家。每个专家拥有相对独立的职责、上下文和记忆，最后再把结果汇总起来。

在一项30人活动策划测试中，活动策划 Agent 先提出方案，预算 Agent 随后检查费用，风险 Agent 再补充备案。相比单个 Agent 一路“顺着写完”，多个 Agent 之间会互相挑错，最终将预算降低了至少1000元，并补充了更完整的风险预案。点的助理”，变成了一支能够分工、复核和讨论的小团队。