我们似乎距离这样的场景一望可及：在某一天的夜色中，一架无人巡检机在高空低鸣，摄像头精准锁定了主控泵房的机械抖动异常。与此同时，地面上的 四足机器人接收到异常码，避开障碍物迅速前往现场。两者并非通过云端调度，而是在本地通过"边缘智能体操作系统"自组织形成任务协同：无人机负责 视觉识别与路径分析，地面机器人完成执行与反馈。整个过程无需人的干预，也无需连接远程云平台。 这不是科幻，而是边缘AI从推理引擎迈向协作智能体的真实演进。 过去几年里，边缘AI的演进路径清晰可见——从最初的TinyML微型机器学习探索低功耗AI推理，到边缘推理框架的落地应用，再到平台级AI部署工具的 兴起，以及最近大热的垂类模型，我们已经实现了"让模型跑起来"的任务。 然而，边缘AI的下一步，不是继续堆叠更多模型、更多参数，而是回答一个更根本的问题：当AI模型跑起来之后，它们能否协作起来？ 这一局限，正是边缘AI走向更高智能形态的"隐形天花板"。 真正的边缘智能，不止于做出判断，而是要做出决策、组成系统、执行任务。这正是边缘AI从静态推理向动态智能体演进的起点。 我们需要的不再是一个更大的模型，而是一群能协作的模型。可以认为，模型让设备看见世 ...