让 AI 像人一样操作电脑上的软件,这是今年年初 OpenClaw(龙虾)火遍全网的核心。只需在电脑上 " 养虾 ",大伙便能解放双手,让 AI 替自己干活。但有趣的是,同样的事情放在手机上却呈现出截然不同的结果,想替用户操作手机的豆包手机助手落得了一个被全网拒绝的田地。

根据相关报道援引苹果开发者文档的示例显示,用户可以要求 Siri 通过聊天应用 " 把我收藏的运动鞋发给我的伴侣 ",Siri AI 随即开始查找用户收藏的内容,并识别伴侣身份,在通讯录中找到对方,再通过指定应用发送运动鞋信息。
简单来说,就是 Siri AI 将升级应用协调能力,可基于用户意图调用第三方应用提供的技能,并串联执行,让 Siri AI 真正成为 iPhone 的大脑。
目前,Siri 更像单线程执行器,一次只能执行一件事,复杂点就容易卡住。苹果在今年秋季新品发布会上依托 Apple Intelligence 能力重构的 Siri AI,则可以把一连串任务拆开,再按顺序完成,比如整理短信日程、添加提醒、汇总备忘录这样的连续动作。

但明明可以用 API 解决的问题,苹果为什么非得让开发者写 Skill 呢?虽然理论上苹果当然可以要求开发者提供 API 接口,让 Siri AI 调用 App 的能力,从而更轻松地完成预订机酒、安排行程、整理报表等任务。然而通过这种方式构建的跨应用协作机制,对苹果来说弊大于利。
基于 API 实现 Siri AI 跨应用操作,代价就是苹果不得不拿多年来围绕用户隐私保护建立的品牌形象背书。偏偏苹果的隐私战略是 " 君子防未然,不处嫌疑间。瓜田不纳履,李下不正冠 ", 不仅严于待人,也严于律己。

苹果可以知道用户们最喜欢的 emoji 表情是什么,最常打开的 App 是哪些,与 Siri 聊得最多的是什么,但无法从数据的海洋中找到你的偏好。Siri AI 直接获取 App 内部的数据一旦出现问题,苹果就将有口难言。
App Skills 这个方案的好处,就在于既满足了隐私保护的需要,又不会过分刺激第三方开发者。当豆包手机助手的 GUI Agent 路线被大半个互联网抵制时,友商拿出的理由是安全风险、权限滥用,其通过模拟点击实现的自动化操作类似黑灰产常用的屏幕抓取或脚本化行为,触发了风控策略。

WorkBuddy、豆包工作的 Skill 就是一个个封装好的能力包,作用是将创作者的工作经验、SOP(标准作业程序)、最佳实践,标准化地封装成一个即插即用的模块。App Skills 也一样,是要求开发者将 App 的功能封装成不同的模块,比如,电商 App 的商品管理、订单处理、支付接口、客户关系管理等核心功能模块,就可以拆解为对应的 Skill,让 Siri AI 根据任务需求调用。
当然,即便苹果亲自下场,App Skills 也不一定就能一唱百和,让开发者云集景从。如果说 Skill 的本质是 " 经验资产化 ",那么过去半年时间里,各行各业的人为 OpenClaw、WorkBuddy、DeepSeek Harness 争先恐后地贡献 Skill,是因为高度依赖个人经验、难以量化的隐性知识以往很难资产化,而 Skill 则给了创作者一个知识变现的新途径。

可 App Skills 很难给予开发者看得见的好处,当 AI 能替用户购物、点外卖、订酒店,用户也就越来越不需要打开淘宝、美团、携程等 App。但苹果比字节跳动好的地方在于,他们是 iOS 生态的话事人,即便体量大的 App 看不上 App Skills 带来的流量,可缺乏用户的 " 小卡拉米 " 就不一样了。
得益于 iOS 的庞大应用生态,即使大型开发者不合作,海量的中小团队也有望足以让 Siri AI 通过 App Skills 有更多用武之地。
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