你的电脑屏幕，从未如此重要。
现场体验过 Violoop 之后，很多关于未来的「AI 助手」该长什么样、能做些什么、能力的极限究竟在哪的困惑，可能都会迎刃而解。
因为 Violoop 已经把它们变成了现实。
Violoop 实物图｜图片来源：Violoo
Violoop 是一款巴掌大小的硬件，即插即用，V4 版本通过一根 Type-C 线连在电脑上，不挤占电脑的 CPU/GPU 资源。它可以通过实时读取电脑屏幕上的全局信息，获得用户全部的上下文，实现主动式的 AI 助手。
极客公园获悉，Violoop 半年内完成了亿元级天使轮及 Pre-A 轮融资。联想创投、中金保时捷、蓝驰创投、元生资本、启赋资本和 Zero2IPO Ventures 共同投资。
Violoop 的 CEO 何佳霖 是一位连续创业者，毕业于 UC San Diego 的 CS 专业，曾入选过 YC 创业营。CTO King Zhu 是一位天才学霸，曾在 MIT 的 EECS 专业用 3.5 年完成本硕，同届最快毕业，后来在微软的 Xbox、HoloLens、Surface 等多个业务线担任核心工程师。
左为何佳霖，右为 King Zhu｜图片来源：受访者
何佳霖向极客公园演示了 Violoop 的一个使用场景：
你在微信里跟同事聊事，对方甩来一句：「把你上次那个简历发我一下。」
你不需要切回桌面翻文件夹——电脑屏幕的角落，一个小框自己跳了出来：
「要帮你把张三的简历发过去吗？1.要；2.不要。」
你按下键盘上的 1。一秒钟左右，AI 已经自己打开文件夹、找到文件、把简历贴进了对话框。
没写一个字的提示词，也没打开任何 AI 软件。
这就是 Violoop 想让人们习惯的新工作方式，将整台电脑变成一个眼里有活、主动帮你干活的助手。
全局主动式 AI，
是如何工作的？
Violoop 的形态很简单，最新版本用一根 Type-C 线连上电脑，把视频采集和控制合并到一个口，再插一根电源。Mac、Windows、Linux 都能用。
它的工作方式，可以拆成三步。
第一步是「看」。硬件盒子里内置了一套自研的端侧模型，实时读取屏幕画面，读懂你此刻在干什么。
第二步是「判断」。当它觉得你可能需要帮忙，就主动弹出一个框，给你几个选项。
第三步是「动手」。你确认之后，它通过模拟真实的键盘和鼠标来操作电脑上的软件——这一点很关键：微信、剪映这类软件没有开放 API，别的 AI 进不去，Violoop 可以通过外接硬件的方式，像人一样直接「上手」，做到应用层零检测。
Violoop 能够预测用户的行为，并提前准备多个方案供选择｜图片来源：Violoop
这样，AI 一直「看着」你的屏幕，理解你此刻在做什么，然后在它判断你需要帮助的时候，立刻主动跳出来，给你几个选项。用户不用打开任何软件、不用找文件、不用写提示词、不用盯着进度条——只需要按一个键确认。
除了前文提到的发送简历的场景，何佳霖也向极客公园演示了一连串场景：
有人在微信里让用户补个地址，AI 从记忆里翻出来，送到他手边；有人想约个线上会议，AI 查了日历、生成了会议链接；一封邮件里要做报价单，AI 直接接管电脑、控制软件把整套做完，把回复内容和报价单一起贴进对话框——但「发送」这个动作，会留给用户自己按。
还有一个让 Violoop 团队没有想到的用户案例：有人用 Violoop 的时候，AI 发现他正在浏览某个商品，于是 AI 主动问「要不要帮你比价」，用户说好，AI 就默默比完，把结果发了回来。
「这些案例都是用户自己用出来的，有些场景我们设计都设计不出来。」何佳霖说。
为什么非要做成一个独立硬件？
问题来了：这些功能，一个纯 AI 软件做不了吗？
何佳霖告诉极客公园，除了像微信、剪映等软件没有开放 API，只能通过外接硬件读屏的方式来获取其信息。还有另外一个很重要的因素——速度。
这套「主动式 AI」的命门，在于 AI 能不能在你「读完成一句话」的当口，就把准备工作送到你手边。慢一秒，这个体验就崩了。
何佳霖测算过：用云端最强的模型，信息上传再回来，网络再稳定也要 3.5 秒以上。「我已经切到另一个对话框了，AI 还没反馈回结果，就没意义。」
「人跟人不一样。我个人的体感：AI 反馈时间在 1.5 秒以内可用，1 秒以内是很完善的体验；超过 3 秒，人就不会等待了。」
所以，他们把算力搬到了端侧。
配置方面，Violoop 搭载了 RK3576 八核处理器及专用 AI 加速器（总算力 26 TOPS），支持双屏连接，配备 8GB LPDDR4X 内存、5GB 3D 堆叠 DRAM 和 128GB eMMC 5.1 存储。
Violoop 放在电脑旁，也像个「数字伙伴」｜图片来源：Violoop
它能在本地跑 10B 参数的模型，处理速度 45 token/秒，大约是 Mac mini 的 2.7 倍。整套系统把响应压到了 1 秒以内，最长 1.5 秒。
同时，还配备了一颗独立的安全芯片，专门隔离密钥和敏感信息。发文件、转账这类高风险动作，必须你本人再确认一次。
当然，不是所有活都压在端侧。
Violoop 的分工是：端侧负责「感知和推荐」——快问快答、判断你此刻需要什么；长任务、复杂任务交给云端大模型。但关键的那一秒，需要由本地算力抢出来。
端侧算力，成了「主动式 AI」成立的前提。这也是为什么它必须是一个硬件，而不仅仅只是一个 App。
另外，软件方面，Violoop 已经适配了约 200 款常用软件，可以通过 CLI 或者 MCP 的方式连接。
下一代 AI 应用，
是高度定制化的个人模型
今年年初，OpenClaw 爆火，它有个更出圈的名字「龙虾」。一度有不少人将 Violoop 视作硬件版「龙虾」——都能够自己打开软件、敲键盘、跨平台完成任务。
但 Violoop 团队很早就看到了这波浪潮的问题。
在何佳霖看来，「龙虾」做的是「接各种工具、换各种模型」的中间调度层，但它缺一套完善的上下文系统——怎么让普通人无感地沉淀自己的上下文，让 AI 真正越来越懂你。
何佳霖说，如何让用户无感地构建上下文，正是 Violoop 最核心的着力点。
另一边，大厂也杀进了同一个战场。腾讯的 AI 办公产品 WorkBuddy，上线五个月就把月活做到了千万级，成了中国桌面端 AI 办公智能体的第一名，马化腾亲自站台。字节、阿里也在加码。
但何佳霖把 Violoop 跟这类纯软件产品划了一条清晰的界线。
「现在的 AI 应用算得上成功，但更多是上一代应用套了 AI 的壳。」
在他看来，下一代真正的 AI 应用，是高度定制化的模型——每个人有一个或多个属于自己的模型，而训练这个模型的数据，是你自己的屏幕上下文。
目前，纯软件拿不到、也留不住用户全部跨应用的上下文，而一块常驻电脑旁、实时读屏的硬件，天然就是上下文的容器。
要成为「第二个你」
何佳霖自己，就是这套「上下文」思路最早的实践者。
「AI 出现之前，我就是重度笔记用户。」他常年维护一套自己的「idea bank」，把各种机构的分享、向量数据库的笔记分门别类地存起来、打标签、建连接。但这件事太费工夫——「大部分人没时间干这个」。
现在有了 Violoop，这件事已经完全交给了 AI。
Violoop 的端侧模型会持续从你的屏幕上下文里抓取信息，自动给你建一张「记忆图谱」——你认识谁、在做哪些项目、常用哪些工具。这些记忆和连接会随着你使用，被动地、无感地越攒越多。
Violoop 的软件界面，可以查看它持续构建的「记忆图谱」｜图片来源：Violoop
在他看来，屏幕沉淀的上下文，相比于录音、随身摄像头，信息量是指数级的差别。
而且，当用户使用 Plaud、飞书妙计等录音软件，把录音转成文字之后，通常会在电脑上处理这些文字。这时，录音卡片所积累的上下文，会间接通过电脑屏幕，进一步被 Violoop 吸收为自己的上下文。电脑、屏幕成为了终极上下文的窗口。
他把这套东西的进化拆成三步：先记住跟你有关的事实；再学会你的工作方式；最后把验证过的经验内化到模型权重里，变成「工作本能」。
三步走完，AI 就完成了从「响应指令」到「主动服务」的转变。
「大模型学会了世界知识，Violoop 是在学习一个人。」何佳霖对产品的定位是，电脑的第二个使用者，像一个分身，跟你一块工作。
按计划，Violoop 会在 9 月 15 日登陆 Kickstarter，零售价 699 美元；国内也会做一批几千台的限量首发。何佳霖觉得，助手这个词已经被用烂，搭子这个词也不准确。他们希望 Violoop 本身，未来能够定义一个新品类。
接下来的 AI 应用，拼的可能不再是你会不会写提示词，而是能不能把活儿完整干好，甚至是它能不能先一步，读懂你。极客公园将持续追踪这一赛道的演变。
*头图来源：Violoop
文章来自于微信公众号 “Hardwire”，作者 “Hardwire”