9 月 16 日，2026 vivo 开发者大会在深圳举行。会上，vivo 发布原系统 7、蓝河操作系统 4，并公布蓝心智能战略的最新进展。
如果把此次发布的几条产品线放在一起看，vivo 对手机 AI 的思路变得更加清晰：不再只是给操作系统增加几个独立 AI 功能，而是试图把大模型、Agent Harness、系统 API、个人数据和权限安全机制进一步整合到操作系统中，让 Agent 能够感知用户当前状态、调用系统能力并执行跨应用任务。
vivo 副总裁、OS 领域副总裁、vivo AI 全球研究院院长周围表示，vivo 接下来将围绕“个人化智能”继续推进 AI 能力，重点解决“听懂你、记住你、办成事”三个问题。
6000 多项系统能力变成 Agent 可调用工具
为了实现这一目标，vivo 构建了一套面向个人 Agent 的模型矩阵。
其中，语音大模型 BlueLM-RealTime 采用端到端语音理解架构，主要处理嘈杂环境、轻声、口音以及中英文混说等场景；BlueLM-Nano 运行于端侧，负责实时感知和个人记忆，可以处理屏幕、图像、视频、文本和文件等信息，并用于记录个人习惯和偏好；更加复杂的跨端、跨应用和跨场景任务则交由云端大模型处理。
模型之外，vivo 此次重点介绍了与原系统内核结合的蓝心 Harness。
按照 vivo 公布的信息，蓝心 Harness 负责连接感知、记忆、规划和执行环节，目前可以将 6000 多项原子技能转化为 Agent 可调用的工具，支持超过万种任务。
这意味着手机 AI 的实现方式开始从过去的“模型+应用”进一步深入系统层：模型负责理解和规划任务，Harness 则承担模型与底层系统能力之间的连接，让 Agent 可以真正调用操作系统提供的各种功能。
围绕这套架构，vivo 还升级了蓝心智能开放平台，支持 Agent、Skill、MCP 以及原子技能接入，并开放端侧推理与训练引擎。
vivo 同时展示了一些更偏实验性的方向。小 V Cowork 可以让用户通过手机查看和处理 PC 端 Agent 任务；BlueCode 预览版尝试直接在移动端完成大型代码工程；vivo 还透露，目前正在预研蓝心 30B MoE 端侧大模型，目标是在手机上处理长链路复杂任务。
蓝心小 V Pro 开始执行跨应用任务
这些底层 AI 能力首先进入了此次发布的原系统 7。
vivo 发布了新版蓝心小 V，其中 Pro 模式支持自主拆解任务、跨应用整合信息和跨设备操作。例如，用户可以通过一句指令生成旅行攻略，或者完成跨设备的报告整理。
蓝心小 V 对系统能力的调用也进一步扩大。从系统设置和设备诊断，到打车、点咖啡、购买电影票等操作，都可以通过自然语言发起。
此外，vivo 增加了 AI 灵动组件，允许用户通过自然语言生成桌面组件或者小游戏。
相比单独增加一个 AI 助手入口，原系统 7 更明显的变化是 AI 开始进入截屏、相册、文件、输入法和日历等系统级高频功能。
例如，截屏之后，AI 可以识别券码信息，将票券加入卡包、取餐码加入相关组件，并在临期之前提醒；相册的“随手清”功能可以在用户持续选择照片和视频的过程中学习整理偏好；文件管理能够自动聚合文件、命名和生成摘要，并结合当前场景进行推荐。
输入法则可以结合聊天上下文推荐搜索词和文件；AI 日历能够从原子笔记和会议录音中识别待办事项，再结合用户已有日程和使用习惯进行安排。
这些变化背后的共同思路，是把 AI 从一个需要用户主动打开的独立应用，逐渐变成系统功能的一部分。
原系统 7：除了 AI，还有光影设计和流畅性升级
AI 之外，原系统 7 也更新了系统设计和性能。
视觉方面，新系统采用新的光影设计，对部分系统图标的结构比例、角度和明暗层次进行了调整，并增加深色外观。
动态透彩材质加入折射层，并提供真实、自然、柔和三种界面质感。系统中的动态光影也被用于交互反馈，例如按下按钮时产生扩散光效、滑动时跟随手指轨迹，同时通过光影变化反馈任务状态。
原系统 7 还增加了液态主题、闪卡主题、AI 萌宠主题、原子贴纸库以及新的锁屏时钟样式。
流畅性方面，新的液态动效覆盖点击、长按、滑动等 200 多个高频场景，弹性动效覆盖 130 多个场景。系统增加“首帧交互可打断”能力，用户可以在应用或界面尚未完成全部动画时继续执行下一步操作。
原子工作台则通过计算、存储和显示层的调整，实现一屏五应用串行切换。vivo 表示，其抗老化模型进一步迭代，目标是实现 6 年持久流畅；蓝河流畅引擎也针对调度、存储融合和虚拟显卡等方面进行了更新。
蓝河操作系统 4 发布，全链路采用 Rust
与面向手机用户的原系统 7 相比，此次发布的蓝河操作系统 4 更值得开发者关注的是底层系统架构。
蓝河是 vivo 自研操作系统项目，目前主要围绕流畅、安全和 AI 三个方向继续开发。
在内存管理方面，蓝河内核融合多种内存管理算法，采用分层内存管理架构。按照 vivo 公布的数据，平均内存分配效率提升 34%，回收效率提升 25%。新的多媒体子系统通过自研编码通道、编码线程调度和低缓存设计降低音视频处理延迟。配合蓝河流畅引擎，原系统 7 在导出 10 分钟 4K 60 帧视频素材时，速度提升了 16%。
值得注意的是，vivo 还宣布将推出 Rust UI 框架，支持直接使用 Rust 开发应用，并原生支持 AI 辅助开发。在此之前，蓝河已经完成内核、系统框架和应用的全链路 Rust 实现。vivo 还将自研内核技术开源，并成为开放原子开源基金会 BlueKernel 孵化项目。
目前，兆易创新、乐鑫科技、恒玄科技、瑞芯微等厂商的部分芯片已经支持或适配 BlueKernel，覆盖 ARM、AArch64 和 RISC-V 指令集。
AgentOS 技术预览：手机 Agent 可以调用 Shell、Python
此次蓝河操作系统 4 更值得关注的另一项变化，是 vivo 开始明确提出 AgentOS。
在传统移动操作系统中，应用是系统资源和权限管理的主要对象。但 Agent 开始自主规划并连续执行任务之后，传统以 App 为中心的权限和调度方式也需要发生变化。
vivo 为此设计了面向 Agent 的权限模型和系统调度机制，并在系统底层建立 Agent 执行环境。按照 vivo 公布的信息，这套环境可以让移动设备上的 Agent 调用 Shell、Python 等 2 万多个接口和能力。目前相关能力已经形成蓝河 AgentOS 技术预览版，其中包括新的主屏交互、办公 Agent 和编码 Agent。
蓝河操作系统 4 将首先搭载于 vivo WATCH 6。
Agent 权限怎么管？vivo 给每个 Agent 分配 ID
当 Agent 获得更多系统权限之后，安全问题也随之变化。相比传统 App，Agent 的一个重要区别在于，它可能根据用户的一条自然语言指令自行规划出多个执行步骤，并跨应用、跨服务调用不同工具。因此，系统需要回答的不只是“某个 App 有没有权限”，还包括“Agent 为什么执行这个操作”“调用了什么能力”“用户授权覆盖到哪一步”。
针对这一问题，vivo 构建了一套 Agent 运行安全机制。其中包括唯一 Agent ID、最小权限机制、端侧沙箱、私密云计算、AI 防火墙以及全链路记录。vivo 希望通过这些机制覆盖 Agent 身份、授权、运行和审计过程，同时将关键操作的最终决定权留给用户。
vivo 此次还宣布，其已经通过中国信通院两项 AI 安全评测，并获得《智能体个人信息和用户权益行为管控能力检测证书》。
从手机里的 AI 功能，到系统级 Agent
除了 AI 和操作系统，此次大会还公布了无障碍和开发者生态方面的一些进展。
vivo 参与了手语数字人国家标准制定，并推出 AI 手语学习伙伴；手语翻译官增加一键生成标准手语短片能力。此外，TalkBack 读屏、vivo 看见和 vivo TWS 5 Pro 听力辅助等无障碍功能也进行了更新。
面向开发者，vivo 打通了个人开发者应用上架通道，并提供开发、调试和测试服务。同时，vivo 表示正在通过金标联盟推进公平运行内存机制。
把此次开发者大会公布的信息放在一起，一个比较明显的变化是，手机厂商正在尝试把 Agent 从应用层继续向操作系统内部推进。在 vivo 的方案里，这条技术链条已经包括端侧与云端模型、个人记忆、Harness、系统原子能力、Agent 执行环境以及新的权限和安全体系。原系统 7 更多承担这些能力在消费端的落地，而蓝河操作系统 4 和 AgentOS 则开始处理更底层的问题：当 AI 不只是回答问题，而是需要长期感知信息、自主规划并真正操作设备时，移动操作系统应该向 Agent 开放哪些能力，又该如何管理这些能力。
目前其中不少能力仍处于预览或预研阶段，包括 BlueCode、30B MoE 端侧模型以及 AgentOS 技术预览版。它们最终能在多大程度上进入实际产品，以及第三方应用和开发者能获得多深的系统调用权限，仍有待后续产品落地验证。