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炒股十倍杠杆是无法在复杂的日常生活场景里

这两年各类智能体大爆发，大家不妨来猜猜 B 端智能体和 C 端智能体，哪个更难做？

你可能会想，企业要求一点错都不能出，而 C 端消费者容错高，肯定是给企业的 B 端智能体更难吧？答案跟我们的想象有点不同—— C 端智能体，才更棘手。

如果把智能体上岗看成一场入职考试，企业的要求虽然很苛刻，但出题思路却清晰：需求明确，场景可控、流程确定，过往的 SOP、PDCA、OKR 等管理方法都可以与 Agent 进行适配，再难也有章可循。

C 端就是另一回事了：大多数消费者对智能体的需求是模糊的，往往是供给激发需求。一些智能体初看很新鲜，但没啥实用性，慢慢就会被用户忘掉。

所以能看到，2025 的智能体市场呈现出这样的面貌：

B 端和 C 端智能体的技术趋势是一致的，都是从单一智能体到多智能体协同，从简单任务到复杂任务，从被动响应指令到主动完成全链路任务。

但行业实践中，不少 B 端智能体已落地企业成为数字员工，而 C 端智能体却难以突破玩具属性，无法帮用户把复杂的事情一次性办妥，写个 PPT 没法直接用，订个餐厅中途还需要人工接管。

有没有面向大众消费者的智能体，不是半截子工程的？前不久荣耀 Magic V5 新机发布，我的注意力却被"一句话生成 PPT "的荣耀 YOYO 智能体吸引了。

C 端智能体终于不再是只能陪用户插科打诨的玩具，而是真能帮忙干活的生产力工具了。为啥荣耀 YOYO 就能一次性解决复杂任务，具备从指令到结果的闭环能力呢？

我们一层层拆开来看荣耀的解题思路，或许可以找到 C 端智能体的破局答案。

用户真正需要的，是能将琐碎复杂事务彻底闭环的生产力工具，而非可有可无的玩具。但目前市面上面向大众消费者的智能体，大多是半截子工程。为什么？从指令到执行的几个环节，都存在问题：

一是意图理解，听不懂。智能体不懂用户，无法发挥生产力。比如一句话让智能体"打车去老地方"，由于没有被授权学习过历史习惯数据，智能体自然无法准确响应。

二是任务执行，做不到。厂商发布会定义好的场景，智能体表现正常，换一个指令 / 任务，就会频繁出错。无法跨设备、跨场景行动，换个场景就失灵，生产力自然大打折扣。

三是复杂真实场景，不够用。C 端消费者的需求往往是发散性的，日常生活场景又很复杂，意味着用户给 C 端智能体下的指令也可能千奇百怪，复杂的干不好，而只干些通用的小事，比如生成废话文学，久而久之用户会觉得能力太少，不够用。

简单总结：C 端智能体的发展困局，是无法在复杂的日常生活场景里，完成对模糊需求的精准响应和端到端执行。

要么是在理解、执行、场景适配等某个单一维度上存在短板，要么是在多环节协同中出现了断裂。

以"一句话生成 PPT "为例，不理解用户的身份背景，就无法精准生成个性化的风格、版面和内容。PPT 涉及大量素材的排版穿插，智能体的端到端执行能力缺失，时不时就会暂停，需要人工接管，还不如自己动手。PPT 看起来精致，必须调用很多工具，比如视频、图片、音频音效等。一个环节做不到，就成了半截子工程。

从玩具到工具的转变，必须先解开 C 端智能体的生产力谜题。荣耀 YOYO 是如何一步步解题的？

企业会给 B 端智能体定义明确的需求和 workflow。而在大众消费市场，存在大量模糊而不确定的需求，对 C 端智能体的理解能力带来了极大挑战。

比如清晨 7 点，迷迷糊糊对手机说"帮我搞定今天的事"，不懂用户的智能体直接就蒙了。C 端智能体必须有更私有的数据、更强的安全感、更强的理解能力，才能应对来自大众用户的模糊需求。

以荣耀 YOYO 为例，通过把技术做深，去读懂用户说出口的话，以及那些没说出口的意图，带来体验和场景的进化。

精准理解并执行任务的第一步，首先是"懂你"。

比如用户说"去老地方""把今天的事情办了"，必须结合高度个人化的信息数据，才能把模糊需求，转化为明确任务。这就需要个人知识库，作为 C 端智能体的记忆中心。

荣耀 YOYO 的个人知识库，具备全面、快捷、安全的优势，戳中用户对终端数据的痛点，堪称最懂你的存在，能够基于用户授权历史数据，通过对个人数据的深刻理解，助力用户更高效地执行任务；同时支持荣耀所有终端设备进行全端调用，方便快捷；在安全方面，其端云结合的个人隐私保护方案，也已经在荣耀 Magic V5 新机上落地，用户可将隐私决策主权牢牢握在手中。

下一步就是执行。

复杂任务不能是一个智能体在战斗，多智能体就像一个"战斗军团"，能调动全域资源高效执行，来保证端到端完成任务。以荣耀 YOYO 一句话秒出 PPT 为例，做 PPT 时，荣耀 YOYO 会自动调度多个专项智能体协同作战，设计、排版、配图、图标、校对，原本几个小时的编辑工作被压缩到几分钟。

那这么多智能体，如何跨场景协作呢？这就需要全链路、多模态的大模型底座。

荣耀 YOYO 背后，就有一个端云协同的大模型矩阵，覆盖视觉、语言、语音等多模态领域。其中，MagicGUI 模型操作准确率达 91.5%，MagicVL-Nano 端侧模型兼顾隐私与低功耗图像理解，此外，三款云端大语言模型精准把握用户意图，视觉大模型在修图、生图场景表现突出。

多模型协作，让荣耀 YOYO 在多模态感知、个性化推理及自动执行任务方面表现出色。

说到底，荣耀 YOYO 的本事，就是把技术做深，扎根在生活细节和全流程，让复杂的需求变得简单顺手。

C 端智能体的另一个难题，就在于现实场景的复杂多元。如果发布会上炫酷的 demo 演示，只能在特定场景发挥作用，会导致用户频繁切换工具，更改使用习惯。

荣耀 YOYO 的一大特点就是，不是让场景削足适履去适应智能体，而是提高智能体的场景迁移能力，去适应尽可能多的场景。

比如"一句话秒出 PPT "的实战能力，在"看记做找传"等场景同样能发挥实效，基本覆盖终端用户的主要使用场景。

" YOYO 帮你看"可以智能识别、理解屏幕内容并生成摘要，识别文本、图片、物理世界，比如工作时一句话让 YOYO 分析股市 K 线图，散步时一句话识别动植物，做家务遇到不会做的菜一句话生成菜谱，一语看屏 / 识物功能覆盖了日常的信息获取场景。

" YOYO 帮你记"，智能体的记忆能力和主动服务意识，可以在记录工作的办公场景、记录日常开销的生活场景、记录家人重要纪念日的亲密关系场景，一句话记住你的大小事。

" YOYO 帮你做"支持"一句话打车""一句话修图""一句话生成 PPT "，覆盖从基础操作到复杂任务的服务需求，相比传统手动处理，如今不过一句话的事儿。

" YOYO 帮你找"，AI 意图识别，突破了传统关键词限制，用户说"找上周和王总讨论的产品方案""找去年海边度假的旅游计划"，系统会同时检索聊天记录、邮件、云端文档、相册等，解决了数字时代的资源碎片化难题。

" YOYO 帮你传"无需手动选择设备或账号，一句话就能给同事发文档，给家人发照片，给好友传视频，覆盖了绝大多数终端定向传输场景。

"看记做找传"的全场景服务能力，意味着荣耀 YOYO 可以出现在用户日常行为的每个触点中。让"一句话解决问题"成为无需思考的本能反应，形成强使用惯性。

唯有处处都能打的智能体，才可以在日复一日的高频使用中，成为用户离不开的效率工具。

日常生活的复杂琐碎，意味着大众消费者会对智能体提出大量分步操作才能完成的复杂任务。这时，封闭生态中智能体的能力短板，就暴露无遗了。

比如用户让智能助手"安排下周出差的商务行程"，机票预订需要调用航司智能体，酒店选择需要拉起酒店智能体，而包车租车则需要切换到 OTA 平台。一个复杂任务，需要切换多个应用，调用多个智能体，才能完成。

生态层面，荣耀正式宣布支持 MCP 和 A2A 协议，联合行业合作伙伴，构建最佳的 AI 智慧体验。举个例子，荣耀 YOYO 结合飞猪旅行、高德地图智能体，可实现一句话定制旅行方案这样的复杂任务。

在 C 端智能体的竞争中，生态繁荣度决定了智能体能否干大事，而这才是 AI 生产力的最有力证明。

智能体吸引了许多不同基因的玩家纷纷入局，为什么荣耀 YOYO 能解开生产力谜题？

第一类玩家是 AIGC 原生企业，凭借算法优势，领智能体风气之先，比如 OpenAI。但纯算法企业很难调度终端硬件的各类传感器，服务仍停留在数字化内容上，很多与现实交互的复杂任务搞不定。第二类玩家是互联网企业，坐拥海量场景数据与云服务，可以将智能体快速与自身产品集成，但很难跨应用、系统级调度，手动切换会导致任务连贯性被中断。第三类玩家手机硬件厂商，是唯一同时掌握了硬件终端、操作系统与场景数据的玩家，更适配 C 端智能体的市场特性。

当用户需求模糊、场景分散需要跨设备，任务复杂需要数字操作与物理交互时，手机厂商可以统筹硬件、系统和场景数据，提供设备级的算力支撑与资源优化，突破应用层壁垒实现全场景数据沉淀与调用，最终带来系统级的任务调度能力。

C 端智能体，是一个手机市场独占优势且荣耀已走在前列的赛道。