Xiaomi miclaw 是我们探索 Agent 的一小步，它是基于小米 MiMo 大模型构建的 AI 交互测试产品，今天开始小范围封闭测试。

　　Xiaomi miclaw 聚焦验证大模型在小米“人车家全生态”系统中的执行能力，探索模型从“对话能力”向“系统级执行能力”的落地路径。它的能力来自四个层次：系统底层能力、个人上下文理解、生态互联、自进化。

　　它能让手机成为 AI 的工具，在理解你的意图和给予授权后，调用一方应用、生态能力，也能自主选择系统级工具，完成你的命令。它能认识你、记住你，也能判断你一句模糊的任务，帮你完成操作。它还能持续成长，能够调整自己的行为，也能扩展自己的能力，最后通过记忆系统把经验沉淀下来，越用越懂你。

　　由于这是一个前沿探索型产品，在稳定性、功耗表现与复杂场景执行成功率方面仍在持续优化过程中。部分高复杂度任务可能存在执行效率波动或阶段性失败的情况。本次封测不公开招募，采用邀请制。再次提示，不推荐在日常主力设备上升级，建议科技发烧友、 AI 重度用户事先做好数据安全备份，在可控环境中测试、体验。

场景示例，更多场景示例请见文末

　　系统底层能力：让AI 有手有脚

　　▍为什么系统身份是前提

　　Xiaomi miclaw 以系统应用身份运行，拥有系统核心应用能力。

　　运行在应用沙箱内的 AI，无论模型多强，主要能做的事就是回答问题和联网搜索。系统级 AI 不一样，它能提供系统级的操控。

　　▍50+ 系统级工具

　　Xiaomi miclaw 把手机的系统能力封装成了 50+ 系统能力和生态服务（不断扩展中）：

　　每个工具接收结构化参数，返回执行结果。哪些工具可用取决于用户授权了哪些权限。

　　▍基于大模型的推理-执行引擎

　　有工具还不够，关键是让模型自己决定调用顺序。Xiaomi miclaw 的核心引擎是一个推理-执行循环：用户输入 → 模型推理（选工具、定参数）→ 工具执行 → 结果回传 → 模型继续推理 → ... → 任务完成，输出回复。

　　模型在每一步自己判断：该调哪个工具，传什么参数，做完了没有。工具执行有独立超时保护，全程异步架构，不阻塞系统线程。

　　底层对主流大模型协议做了统一抽象，换模型不用改上层逻辑。用户端的体验是流式更新：能看到 AI 正在调哪个工具、执行到哪一步。

　　▍上下文管理：多轮对话不丢线索

　　长对话不掉线，多轮工具调用最怕“聊着聊着忘了初心”。

　　Xiaomi miclaw 采用三级智能记忆管理：自动保留关键决策点，动态压缩冗余交互，核心指令本地缓存优化。即使连续执行20步复杂操作，AI 依然记得你最初的需求背景，无需重复解释，让深度服务从一而终连贯顺畅。

　　轮次压缩：老对话整体压缩，突出最近的交互

　　Token 压缩：逼近上下文窗口上限时，按消息粒度智能压缩

　　同时，系统提示词采用多级设计，动态信息注入到首条用户消息。这个设计让提示词部分可以被模型缓存，实测节省 50%-90% 的 token 开销。

　　个人上下文：让 AI 真正理解你

　　▍从"你说了什么"到"你过着什么生活"

　　一般的AI助手缺少足够的上下文语境，几乎只关注你发给它的那条消息。Xiaomi miclaw 在经过用户授权后，基于你的使用习惯给你提供服务。

　　▍"感知→关联→判断→行动"

　　普通应用只有"感知→行动"：收到通知，显示通知。Xiaomi miclaw 在中间加了两步，包括关联和判断，这是 AI Agent 和传统软件的分界线。

　　场景：出行自动准备。

　　收到推送"购票成功 G1234 北京→成都 周五 08:30"。接下来发生了什么：

　　7 步自动完成，串联了 6 个工具。这里面模型的推理能力当然重要，但前提是 AI 能读到你的短信和日历。

　　场景：消费洞察。

　　银行扣费短信 → AI 读取近 3 个月短信 → 关联历史发现两个视频平台同时在扣月费 → 判断内容重叠 → 月底推送消费简报，建议退订其中一个，每年省近 400 元。

　　▍数据安全

　　数据处理的基本原则：对话历史、用户配置、技能文件都存在设备本地，云端只在推理时传输当前对话消息，且数据在传输过程中经过加密，确保用户数据的安全和隐私。操作敏感的工具（如发短信、建日程）每次执行前会弹确认框。

　　生态互联：从一台手机到整个智能生活

　　▍当 AI 能帮助你控制家庭设备

　　前两章讲的都是手机本身。第三层把 AI 的手伸到手机之外，接入小米 IoT 生态。

　　米家平台连接了超过 10亿台设备 。Xiaomi miclaw 实现了完整的米家协议客户端，可以读取设备状态、发送控制指令，在用户授权的情况下，理论上能控制所有用户接入米家的 IoT 设备

　　这个协议客户端的关键工作是"翻译"：IoT 设备的能力定义通常是一套机器可读的规格描述（参数类型、取值范围、约束条件），Xiaomi miclaw 把它编译成大模型能理解的自然语言参数说明。经过翻译，模型看到的是"打开客厅空调，参数：开关（开/关）"这样的自然语言描述。

　　▍场景：家庭办公模式联动

　　日历事件"10:00 重要客户会议" → AI 判断需要安静环境：

　　手机自动静音

　　扫地机暂停

　　来电按紧急程度区分：老板来电震动提醒，快递员静默记录

　　会后恢复所有设备状态，推送未接来电和消息摘要

　　传统智能家居靠预设规则，Xiaomi miclaw 不同，AI 根据当前上下文实时判断该做什么。同样的"有会议"，如果是内部周会，AI 可能只静音手机；如果是重要客户到访，才会联动全屋设备。判断依据是什么？日程里写的是"重要客户"还是"周会"，你以前开会时的习惯，加上当前家里设备的状态。

　　▍开放协议扩展

　　生态不止于小米自有设备。两个开放通道让第三方也能接进来：

　　MCP（Model Context Protocol）：AI 工具集成的开放标准。Xiaomi miclaw 实现了完整的 MCP 客户端，支持标准化通信协议、流式响应和异步服务发现。PC 上已有的数千个 MCP 工具，理论上可以直接接入手机 AI。

　　开放 SDK：Xiaomi miclaw 发布了第三方应用接入 SDK，通过签名级权限保护确保安全。第三方 App 主动声明自己能提供的工具能力，Xiaomi miclaw 动态发现和调用。适配关系反过来了：App 主动告诉 AI "我能做什么"，AI 按需调用。

　　自进化：AI 能力的持续增长

　　以上三层是 Xiaomi miclaw 出厂时就有的能力。但还有一点更值得说：它能做的事不是出厂时就定死的。

　　Xiaomi miclaw 的元能力，简单说就是"创造工具的工具"：

　　文件级记忆 → 创造任意数据结构。AI 用这个能力自主设计了记忆系统：创建记忆目录、定义存储格式、写入检索规则。用得越多，它越了解你的偏好、常用联系人、历史任务。

　　子智能体创建 → 专业分工。每个子智能体有独立提示词和工具白名单，在权限沙箱内独立执行。你可以有一个专门管日程的子智能体、一个专门做信息摘要的子智能体。

　　MCP 服务配置 → 动态接入外部能力，随时扩展可调用的工具范围。

　　脚本执行 → 沙箱运行 Python/JavaScript，具备通用编程能力。

　　这 4 种能力叠在一起，Xiaomi miclaw 就有了一条成长路线：先是调整自己的行为（改提示词和文件），再扩展自己的能力（造子智能体、接 MCP），最后通过记忆系统把经验沉淀下来，越用越懂你。

　　没有人预先写好这些流程。AI 拿到基础工具，自己组合出了更高阶的用法。

　　写在最后

　　有系统底层能力才能“动手”，有个人上下文才能理解你，有生态互联才能管到手机之外。而自进化，让这些能力不断强大。

　　当大模型真正长进手机系统里，手机本身就变成了 AI 的身体的一部分。

　　场景演示

　　注：以下视频在开启演示模式下录屏，并经过加速剪辑处理

　　▍欢迎回家

　　问题：我半个小时后带我的朋友贝贝回家，给家里准备一下，热烈欢迎下贝贝。

　　回答：

　　▍检查耗材

　　问题：我就在小米之家，看看我家里缺啥耗材。

　　回答：

　　▍体重控制

　　问题：看我相册里拍的食物的照片，下周帮我减掉 3kg 体重。

　　回答：

　　▍起床毁灭

　　问题：明天早上7点叫醒我，起不来你就使劲折腾。

　　回答：

　　▍每日播报

　　问题：每天早上8:16向我进行语音播报，提醒我当天的日程，然后再搜索3~4条与 AI 和财经相关的新闻，其它的内容你可以自由发挥。

　　回答：

　　▍理财雷达

　　问题：你能帮我关注一下现货行黄金的价格吗？每两分钟向我播报一次。

　　回答：

责任编辑：凌美