在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，AI智能体作为一种能主动调用工具以完成复杂任务的智能系统，正深刻改变着人机交互方式。2025年被视为“AI智能体元年”，英伟达首席执行官黄仁勋将其喻为AI领域的下一场变革。随着2026年的到来，我们需全面审视AI智能体的表现与治理路径，以确保其行稳致远。

智能体的崛起与“数字员工”的赋能

AI智能体已从概念验证逐步走向规模化落地。与需要逐步提示的生成式AI不同，AI智能体能自主执行任务，真正成为可独立思考和行动的“数字员工”。例如，它可以从邮件中提取数据并生成报告、规划行程、订购机票酒店等，承担起繁琐耗时的日常任务。

技术上的关键突破为智能体的发展奠定了基础。2024年底，Anthropic推出的“模型上下文协议”，以及2025年4月谷歌发布的“Agent2Agent协议”，为智能体提供了标准化的工具连接和交互机制。这些协议被捐赠给Linux基金会后，进一步确立了开放标准，促进了行业的互操作性与创新。

市场的反应也极为热烈。AI智能体市场规模预计将从2024年的51亿美元增长至2030年的471亿美元，并且在2025年已成为种子轮投资的主导方向。在消费级市场，智能体型浏览器的出现，将浏览器从被动界面转变为能主动协助预订、规划安排的智能伙伴。在企业级市场，其渗透速度同样惊人，预计到2026年，60%的企业将部署AI智能体。

能力提升伴随的风险凸显

AI智能体在提升效率的同时，其潜在风险也日益凸显。2025年9月，Anthropic披露其Claude Code智能体被恶意用于发起自动化网络攻击，涉及包括医院和政府机构在内的17个组织。攻击者独自利用AI智能体完成了侦察、编写恶意软件乃至勒索文案的全流程，使得一人堪比一支黑客团队。

这一事件表明，AI智能体已不仅是“技术顾问”，更可能成为“主动操盘手”。它既拓展了个人与组织的能力边界，也放大了现有系统的漏洞。曾经相对孤立的文本生成模型，正转化为相互连接、可使用工具且缺乏有效监督的“行动者”，这可能导致数据安全、用户隐私和市场竞争秩序等方面的诸多挑战。

在技术层面，AI智能体实现跨应用操作目前主要依赖无障碍服务、共享屏幕API以及定时截图与OCR识别等技术路径。部分厂商为追求效率可能采取侵入式路径，滥用系统权限，带来用户隐私数据“裸奔”的风险。

构建可靠与可信的智能体生态

面对机遇与挑战，构建可靠、可信的智能体生态至关重要，这需要从评估体系、治理机制和技术架构等多方面协同推进。

评估体系的革新是首要任务。传统的基准测试如同结构化考试，适用于单一模型，但AI智能体是由模型、工具、记忆与决策逻辑构成的复合系统。科学家们正将关注点从其决策结果转向对决策过程的评估，以更全面地衡量其性能与可靠性。

治理机制的建设同样关键。2025年底，Linux基金会成立了“AI智能体基金会”，旨在推动建立共享标准与最佳实践。这有望像万维网联盟一样，推动构建一个开放、互操作的AI智能体生态。在治理框架上，可探索模块化治理，针对数据、算法、模型和场景等不同维度设计治理模块，以灵活应对技术快速迭代和风险动态性。

模型架构的选择也影响着智能体的未来。尽管大型通用模型备受关注，但更轻量、专业的模型往往在特定任务中表现更优。趋势是朝着“大数据+小算力+通用小范式大模型”的方向发展，这有助于降低成本并提高效率。企业普遍采用“开源基座+私有数据微调+RAG增强”的路径，在实现精度提升20%以上的同时，将成本降低约60%。

迈向行稳致远的未来路径

为确保AI智能体在纷繁复杂的技术时代行稳致远，需要技术、监管、社会等多层面的协同努力，平衡创新与风险。

技术完善与标准统一是基础。需加强核心技术攻关，聚焦多模态感知、长期记忆推理、工具调用及多智能体协同等关键技术，减少智能体的“幻觉”问题。同时，应加快标准体系建设，打破单智能体应用的工具调用壁垒，激活多智能体协同效能。

安全与监管框架是保障。AI智能体的发展面临着能耗、岗位替代、数据隐私、算法安全等多重社会技术挑战。监管需秉持包容审慎与依法监管并重的原则，重点关注用户选择权与知情权是否被剥夺或扭曲，确保交易过程透明、可追溯。在涉及高敏感信息时，必须坚持“人工最终确认”原则。

产业协作与生态构建是关键。需要推动形成开放、公平、可信的产业生态，加强不同企业、厂商组件间的兼容性，降低开发和运营成本。探索新型商业模式，如按任务量付费、服务订阅制等，以降低企业使用门槛。

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AI智能体正从技术探索迈向场景深耕的关键阶段。唯有通过技术创新、健全治理与广泛协作，将其视为融合技术与社会影响的复合系统，而非单纯软件工具，才能驾驭这场智能变革，使其真正为经济社会的包容性增长和可持续发展赋能。