哎哟！提交表单时出了点问题。
SI 代表超级智能（Super Intelligence）。 2026 年 9 月 29 日，一份 白宫行政命令 指示联邦机构在官方通讯中将“AI”替换为“SI”。从法律层面看，SI 涵盖的技术与 AI 相同。但在实际工作中，两者的区别在于：从“回答问题的 AI”转向“采取行动的智能体”。
关键事实
该行政令是对行政部门用词的一次调整。白宫方面认为，这一名称“传达了当今所开发技术的真实能力”（情况说明书）。
它并未重写人工智能相关法律。正如 国际隐私专业协会 (IAPP) 所指出的，各机构今后将需要同时管理两套术语：联邦材料中使用“SI”（超级智能），而在法规、州法律、合同及供应商问卷中则继续使用“AI”（人工智能）。
对于企业而言， 富而德律师事务所 (Freshfields) 预计联邦招标和表格将采用这一新术语。未来若有法定定义出台，可能会影响激励措施、出口管制及合规要求。
如果 SI 和 AI 指代的是同一项技术，那么真正值得探讨的问题是该技术的工作方式发生了什么变化。答案是：它已走出聊天框，进入了计算机系统。在本文中，“SI 时代”指的是能够操作软件以完成任务的智能体，而非仅仅生成文本的模型。
1. 从提示词工程到任务委派。
聊天时代的 AI 将提示词变成了瓶颈。而智能体则不同，你只需陈述目标：“获取竞争对手三个产品线的年度定价，并更新我们的价格表。”智能体会自行规划步骤、浏览网站、处理弹窗并保存结果。
2. 超越 API 围墙花园的图形用户界面 (GUI) 代理能力。
API 自动化的局限在于 API 本身。而 GUI 智能体通过屏幕操作，因此能够触达各类供应商门户网站以及数十年前的桌面软件。在 Microsoft Build 2026大会上，Sai 在没有 API 支持的情况下，于 Windows 365 for Agents上运行了一个跨夜的理赔处理工作流。
3. 肌肉记忆胜过从零推理。
纯大模型智能体在每次运行时都要承担完整的推理成本。Simular 采用神经符号方法，利用模型发现工作流，随后将其转化为代码进行重放。Simular 报告称，在重复性任务中， Token 消耗减少 90% 以上，成本降低约 200 倍 。当屏幕界面发生变化时，智能体会自动回退到模型进行修复，从而更新操作流程。
4. 托管工作空间与人工审批。
智能体不应随意访问您的个人桌面。 Sai for Enterprise 运行在已加入 Entra 并由 Intune 管理的云电脑上，并提供完整的审计追踪。它符合 SOC 2 Type II 和 HIPAA 标准，支持零数据留存及自带密钥加密（BYOK）。安全护栏机制会在执行任何不可逆操作前暂停智能体。
5. 以长任务衡量可靠性。
微小的错误率会不断累积：若每一步的准确率为 90%，执行 10 步后的端到端成功率仅约为 35%。这就是为什么长周期基准测试至关重要。 OSWorld 2.0，来自 XLANG 实验室，包含 108 项真实世界任务。每项任务人类平均耗时约 1.6 小时，平均调用工具 318 次（论文）。Sai 取得了 73.0% 的部分得分，单项任务成本为 15.70 美元，领先于 Claude Opus 5 Max Thinking（70.6%，23.70 美元）和 GPT-5.6 Sol Max（62.6%，26.62 美元）。在二元全任务成功率方面，Sai 得分为 28.25%，而 Simular 对比测试中 GPT-5.6 Sol 为 23.14%，这提醒我们，对于所有智能体而言，长任务依然极具挑战。
推测性的超级智能与能够在电脑上可靠完成任务的软件之间存在差距。弥合这一差距需要三点：一台专用的工作电脑、能够观察并操作界面的“眼睛和双手”，以及足以令人信赖的执行可靠性。
Sai 正是为填补这一差距而生。它是一个 机器人秘书：一个能够运行一组自主计算机并交付最终成果的电脑操作智能体。这个名字在构思之初便已确定，但其含义恰如其分：S + AI，即 SI。我们的标语是： 超级智能，投入实战。
Sai 基于 Simular 的开源 Agent S 研究构建。它与模型无关：你可以使用自己的 API Key、开源权重模型或本地部署模型。小型团队可从 Sai 中小企业版开始使用。大型组织则可部署 Sai 企业版，并配备针对特定角色的操作手册，用于 财务， 销售 以及 市场营销。