观点：是时候用自进化操作系统层虚拟化基础模型了

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AI 应用正从单一、庞大的基础模型转向复合式智能体系统，但当前技术栈仍然碎片化。尽管 MCP、A2A 等协议简化了工具与智能体之间的连接，每个框架仍各自内嵌一套隐式运行时，负责状态、记忆、预算与护栏，导致行为难以跨框架移植，治理也相当脆弱。这种局面类似操作系统出现之前的计算机：每个程序都要重新实现基础服务。

这篇立场论文主张，该领域现在需要一层「基础模型操作系统」（FMOS）。它像虚拟机抽象物理硬件那样虚拟化基础模型的交互，让应用获得一种错觉：自己拥有专属、可信、能力近乎无限的基础模型实例。在内部，FMOS 跨记忆层级编排知识，负责模型选择与资源分配，并执行验证与策略。

论文还类比人脑在快速直觉与缓慢审慎之间的切换：FMOS 会学习何时应当介入、何时让推理直接进行，并依据运行经验持续调整自身策略。其价值在于把状态、记忆、预算与治理从各框架中抽离为统一系统层，使智能体行为可移植、可审计；值得关注的是，这一层能否在延迟与成本可控的前提下真正落地。

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*采集源：arXiv cs.AI*