英特尔推出SuperClaw：面向AI PC与边缘设备的混合式智能体AI解决方案
随着企业逐步从基础的AI问答系统转向由智能体驱动的自主工作流，其背后隐藏的成本问题正逐渐浮出水面。与传统的提示词交互不同，智能体系统通常需要执行多步推理、工具调用、文档解析和持续的数据检索，这显著提升了计算资源的消耗和系统复杂性。
此外，这类系统的实际价值高度依赖于其可访问的数据。企业希望智能体能够在安全可控的环境中处理内部文件、专有代码和敏感业务数据。然而，这通常意味着需要依赖云端AI基础设施，从而引发对数据隐私和控制权的担忧。
企业在部署智能体AI时面临的核心挑战，是如何在释放其潜力的同时，兼顾数据隐私、计算成本与部署规模。
英特尔推出SuperClaw：面向AI PC、智能体PC和边缘设备的混合式智能体AI解决方案
由英特尔AI Super Builder团队开发的SuperClaw，为企业提供了一种更具可行性的部署路径，帮助其在性能、成本与可靠性之间实现更优的平衡。
SuperClaw采用混合式架构，优先在本地执行文件访问、数据处理和内容生成等敏感且高频的任务，而将更复杂的推理和外部数据检索任务交由云端模型处理。这种分工方式不仅减少了词元（Token）的消耗，还降低了延迟，并确保敏感数据不出域。
该解决方案基于最新的英特尔客户端平台构建，包括第三代英特尔® 酷睿™ Ultra和酷睿系列处理器，以及英特尔锐炫™ Pro B系列GPU。这些硬件组合使得智能体AI工作流在设备端运行更加高效，同时有助于控制词元成本并保护敏感数据。
降低企业云端计算词元成本
在与纯云端智能体AI解决方案的对比测试中，SuperClaw在处理企业相关工作负载时，平均词元消耗量降低了高达70%¹。这一成本优化得益于智能任务路由、上下文压缩、可复用内存以及本地优先执行策略。
随着云端计算成本持续上升，且未来单位成本难以准确预测，SuperClaw在成本控制方面的优势对企业而言尤为重要。
强化企业隐私数据保护
SuperClaw默认将隐私数据保留在设备端或企业边缘环境中。在任务被发送至云端之前，系统会执行“隐私感知路由”与“数据最小化”策略，确保只有必要且符合策略的上下文才会离开本地。
在企业相关工作负载测试中，SuperClaw展现了卓越的数据识别与处理能力。在行业标准的AI隐私基准测试中，其个人身份信息（PII）检测准确率高达99%²。
英特尔计划在未来的SuperClaw版本中引入企业自定义隐私策略支持，使各类企业能够根据自身需求定制数据管控规则。这一功能将增强SuperClaw在法律服务、制造业、生命科学和公共服务等对数据保护要求较高的行业中的适用性。
提供媲美纯云端服务的智能体AI体验
SuperClaw不仅在可靠性与成本控制方面表现出色，也在性能上回应了企业最关心的问题：是否能在常见企业工作负载中提供与纯云端智能体AI相当的体验。
通过混合式计算方式，SuperClaw能够智能地将工作流中的每一步路由至最合适的执行层，无论是本地还是云端，都能确保任务由最合适的计算资源完成，从而保障高可靠性。
在实际测试中，SuperClaw在企业用户常见的工作负载中表现出色。根据硬件配置的不同，SuperClaw为第三代英特尔酷睿Ultra和酷睿处理器，以及锐炫Pro B系列平台提供不同层级的解决方案。平台性能越强，响应速度、词元成本和准确性等整体体验也越佳。
从下方测试数据可以看出，SuperClaw在一系列企业相关的智能体AI任务中展现出良好的表现³：
SuperClaw混合路由准确性结果
（基于LLMrouterbench和SWEbench基准测试）
在该测试中，SuperClaw与纯云端配置相比，在任务准确性上整体表现持平或更优。尽管其动态路由方法可能导致总基准测试处理时间略有增加，但这一差异可由其在成本与准确性方面的优势加以平衡。
对于在智能体AI工作流中高度依赖敏感数据保护的企业，下方测试结果展示了SuperClaw相较同类型纯云端服务所具备的独特能力：
SuperClaw混合式深度研究结果（基于OfficeQA基准测试）
OfficeQA测试评估了多种智能体在准确识别并屏蔽敏感票据数据以防止隐私泄露的能力。在该测试中，SuperClaw的准确率达到纯云端智能体的92%以上，同时具备自主模糊和保护隐私数据的能力⁴。
这一结果也与前文的个人可识别信息（PII）测试结果相呼应：当前纯云端商用智能体在隐私数据本地处理和策略化管控方面仍存在不足，通常需要结合企业级保护机制以满足可靠性需求。
而SuperClaw则让企业客户能够根据自身需求，灵活定制智能体AI部署方式。同时，它依然支持高效完成文档解析、报告撰写、数据提取、内容生成和跨应用工作流等复杂任务。
SuperClaw的未来展望
SuperClaw具备高度的扩展性，能够全面适配英特尔广泛的硬件平台，包括近期发布的第三代英特尔酷睿Ultra和酷睿处理器，以及搭载英特尔锐炫Pro B系列GPU的边缘服务器系统。
这一广泛的平台覆盖能力，使合作伙伴和企业客户能够在不同性能、成本和外形规格需求下部署SuperClaw，并获得一致的混合式智能体AI软件体验。
SuperClaw的Beta测试版将于六月下半月开放下载。随着测试版上线临近，更多详情将陆续公布，敬请持续关注。
目前，SuperClaw已受到业界广泛关注，吸引了包括华硕、戴尔、惠普、联想、微星和松下等客户的兴趣。在台北国际电脑展（Computex 2026）上，华硕、惠普和微星展位将提供相关演示5。
英特尔对SuperClaw的愿景，是将其从混合式智能体平台演进为一个完整的智能体操作系统（Agentic OS），让AI智能体更实用、更个性化、更可靠，并持续以企业管控为核心。合作伙伴的积极反馈进一步印证了SuperClaw在成本、性能和可靠性方面，为企业级智能体AI带来的差异化价值。
注释
性能因用途、配置及其他因素而异。请访问www.intel.com/PerformanceIndex了解更多信息。
AI功能可能需要购买软件、订阅或由软件/平台提供商启用，也可能存在特定的配置或兼容性要求。数据延迟、成本和隐私优势指的是非基于云的AI应用程序。更多信息请访问 intel.com/AIPC。
SuperClaw基于OpenCode框架构建，并包含了由英特尔开发的额外混合式AI能力、隐私控制、本地上下文管理、模型路由、治理和平台优化功能。
1 Token消耗基准测试基于表格索引和查询工具/技能工作负载组合。云端LLM基于OpenRouter上可用的GLM-5模型；本地LLM基于量化的Qwen 3.6-35B-A3B模型，通过llama.cpp在第三代英特尔酷睿Ultra处理器上运行，并将“思考模式”设为“关闭”。测试在集成英特尔锐炫B390 GPU和64GB内存、运行微软Windows 11专业版操作系统的英特尔酷睿Ultra X7 358H系统上进行。结果截至2026年5月9日。
2 PII检测准确性基准测试基于包含20个类别的open-pii-masking-500K-ai4privacy数据集。测试在集成英特尔锐炫B390 GPU和64GB内存、运行微软Windows 11专业版操作系统的英特尔酷睿Ultra X7 358H系统上进行。结果截至2026年5月8日。PII检测准确性测试得出的F1分数为95%。F1分数是一个结合了精确率和召回率的指标，分数范围为1-100，分数越高表示性能越好。
3 混合路由准确性基准测试涉及在16个数据集上进行测试，包括SWE-bench Verified以及来自LLMRouterBench基准测试的以下数据集：AIME (2024)、MATH-500、MathBench、LiveMathBench、HumanEval、MBPP、LiveCodeBench、BBH (BIG-Bench Hard)、MMLU-Pro、GPQA、FinQA、MedQA、ARC-C、Winogrande 和 EmoR-NLP。测试在集成英特尔锐炫B390 GPU和64GB内存、运行微软Windows 11专业版操作系统的英特尔酷睿Ultra X9 388H系统上进行。结果截至2026年5月8日。
4 OfficeQA基准测试基于从OfficeQA数据集中随机抽取的30个问题，“困难”和“简单”类别各15个。问题涉及1983年之后发布的、不包含视觉图形和/或图表的“财政部公告”。测试在集成英特尔锐炫B390 GPU和64GB内存、运行微软Windows 11专业版操作系统的英特尔酷睿Ultra X7 358H系统上进行。结果截至2026年5月8日。Perplexity Computer测试结果基于“Perplexity Max”订阅，在基于Web的Perplexity Computer用户界面的“默认”设置下运行OfficeQA基准测试。结果截至2026年4月17日。Claude Cowork测试结果基于“Max”订阅，在Claude Cowork Windows应用程序中使用Sonnet 4.6运行OfficeQA基准测试。结果截至2026年3月17日。
5 按照品牌首字母顺序排列。
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