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阿里云推出Agentic OS,专为AI Agent设计的操作系统,开启智能体负载新时代。 核心内容: 1. Agentic OS的核心架构与分层设计理念 2. 原生Skill化封装如何降低Token开销和调教成本 3. 系统在运维场景中的实测性能优势
2026 年 3 月 30 日,阿里云宣布其自研操作系统 Alibaba Cloud Linux 完成关键跃迁,正式推出面向 AI Agent 的新一代操作系统——Agentic OS。
Agentic OS 架构
Agentic OS 架构借鉴传统操作系统的分层思想,通过核心层、运行时层,让 Agent 像应用程序一样运行在统一的基础设施之上。运行时层确保每个 Agent 在受控环境中安全执行。内置 Skill 提供开箱即用的通用能力,Agent 无需重复造轮子,结合最上层的 Copilot Shell (cosh),让 Agent 能像人操作终端一样调用系统资源。这种分层解耦的设计,使不同类型的 Agent 可以按需组合能力,兼顾安全、运维与可扩展性。
核心突破一:
极致降低 Token,预置 Skills 技能使 Agent 快速“上岗”
Agent 已从单纯的对话演进为能完成复杂任务的“AI 员工”。然而,传统操作系统指令繁杂,Agent 往往“有大脑但不熟悉环境”,需要靠大量的环境测探感知来完成合理的任务执行,而开源市场 50% 以上的 Skill 是过程化的,亟需系统级适配和优化。因此,调教一个可以“上岗”的智能体需要高昂的成本。
针对上述痛点,Agentic OS 提供了“原生 Skill 化封装”的解决方案:
原生 Skill 化封装: Agentic OS 将复杂的 Linux 运维、部署、调优动作以及高频的技能封装为标准化的 Skill 模块。这些技能覆盖系统管理、性能调优、安全运维以及常见角色的基础技能,天然匹配 Agent 的过程化执行特征,使 Agent 无需额外消耗计算资源去"学习"或"适配"这些能力即可直接调用。
实测表现:在系统管理和运维场景范围内,对比传统 OS 环境,Token 的开销相差 30% 以上。以使用 OpenClaw 做操作系统漏洞看护修复场景为例,在 CVE 评估阶段,在同等大模型底座下,使用 Agentic OS 相比传统操作系统可节省 60% 的 Token 开销。
核心突破二:
Copilot Shell 一句话拉起,Agent 全程可观测
传统环境下,Agent 部署配置复杂、初始化耗时久,且缺乏持续的健康监测,导致“数字员工”易掉线、难维护。
为此,Agentic OS 从交互入口和可观测性两个维度给出了解决方案:
在交互层面,Agentic OS 推出双模交互入口 (Copilot Shell,简称 cosh),替代传统 bash。
对人类用户,它是内置在系统中默认的 Agent,可直接使用它来管理系统,完成运维操作,甚至初始化其他 Agent。
对 AI Agent,它支持以 Sub Agent 方式接入协同工作。Agent 无需消耗 Token 探索环境,即可直接调用预置技能完成常见任务。
通过伴随式 AI Shell 助理 OS Copilot,一句话部署常见的 AI Agent(如OpenClaw)。用户无需进行复杂的手动配置环境,仅需一句指令即可瞬间启动“数字员工”。
在可观测层面,Agentic OS 内置了系统级别的 Token 统计能力。支持按照不同 Agent 来统计 Token 消耗,并分析 Token 消耗成分占比,比如 Input Token的system prompt、Skills 注册表、History 等。Token 可观测可以帮助用户精准归因 Token 消耗、快速定位异常行为并持续优化 Agent 运行效能。
核心突破三:
AgentSecCore 全链路安全防护,构筑“智能失控”的防火墙
当 Agent 被赋予自主执行权时,“智能失控”风险剧增。Skill 供应链投毒、Agent 越权操作及数据泄露尚无操作系统级解决方案。
结语:定义 Agentic AI 时代的计算基石
从 GPU 硬件、软件生态,再到如今的 Agent-as-a-Service,计算平台的进化始终围绕着“降低门槛、释放潜能”的主线。Agentic OS 通过内置丰富的管理 Skills 赋予智能体真正的执行力,通过 Copilot Shell 重新定义人与 Agent 的交互界面,并利用 AgentSecCore 筑牢自主智能的安全底线,Agentic OS 正在成为 Agentic AI 时代坚实可靠、深度理解 AI 的核心基石。
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