AI 应用正从单一的、整体式基础模型转向复合的代理系统。当前的技术栈仍然碎片化：虽然 MCP、A2A 等协议简化了工具与代理的连接，每个框架仍内置隐式运行时来管理状态、记忆、预算和安全防护，使得行为难以迁移，治理也变得脆弱。这类似于操作系统出现之前的计算时代，所有程序都自行实现基本服务。本文主张引入基础模型操作系统（FMOS），在物理硬件之上提供类似虚拟机的抽象，让应用感知到独立、可信且几乎无限能力的基础模型实例。FMOS 在内部负责跨层记忆管理、模型选择与资源分配、以及验证和策略执行。它像大脑在快速直觉与慢速推理之间切换，学习何时介入、何时直接让推理运行，并依据运行经验持续调整策略。
点评