從點燃市場的通用AI(人工智能)智能體Manus發(fā)布，到俗稱“龍蝦”的開源AI智能體OpenClaw的持續(xù)火爆，再到阿里、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)密集部署桌面Agent工具，AI智能體(AI Agent)正以前所未有的速度從代碼世界走進工作與生活場景。

　　在“7×24小時數(shù)字員工”“一人公司”等愿景加速照進現(xiàn)實的同時，深圳、無錫等地近期相繼出臺政策，支持OpenClaw等開源智能體項目在制造、政務(wù)等領(lǐng)域的落地應用。然而，技術(shù)成熟度、安全治理與產(chǎn)業(yè)生態(tài)面臨的挑戰(zhàn)也隨之浮出水面。業(yè)內(nèi)專家認為，AI智能體正處于從技術(shù)探索邁向規(guī)模化應用的關(guān)鍵“跨越期”。

　　“目前更像一位需要精心調(diào)試的‘初級實習生’”

　　與用戶熟悉的ChatGPT、豆包等對話式AI不同，近期走紅的OpenClaw等執(zhí)行型智能體在技術(shù)定位上有著本質(zhì)差異。

　　“AI智能體可以被理解為一種‘既會思考，也能執(zhí)行’的數(shù)字員工。”清華大學中國創(chuàng)新服務(wù)研究院院長鄭吉昌在接受《經(jīng)濟參考報》記者采訪時表示，兩者的核心差異在于是否具備“閉環(huán)執(zhí)行能力”。AI智能體能夠?qū)覥hatGPT等各類大模型進行深度思考和生成內(nèi)容，與傳統(tǒng)AI助手不同的是，它還具備“動手能力”。

　　鄭吉昌指出，AI智能體可以把指令直接轉(zhuǎn)化為實際操作。通過調(diào)用系統(tǒng)權(quán)限和自動化工具，它可以像人一樣在電腦上執(zhí)行具體操作。鄭吉昌舉例稱，當用戶提出“整理本周工作并生成周報，再發(fā)送到部門飛書群”的任務(wù)時，AI智能體能夠自動讀取相關(guān)文件生成文檔，并打開飛書完成發(fā)送，實現(xiàn)從理解任務(wù)到完成執(zhí)行的完整流程。

　　不過，從技術(shù)本質(zhì)來看，對于“AI開始自己行動”的說法仍需要更加理性看待。鄭吉昌指出，目前，AI智能體更像一位需要精心調(diào)試的“初級實習生”，雖然在特定場景下能高效完成任務(wù)，但也常出現(xiàn)理解偏差或操作失誤。離大眾期待的、穩(wěn)定可靠的自主智能還有相當距離。

　　云端賦能 開啟商用探索

　　AI智能體自推出以來，產(chǎn)業(yè)多方加速布局，包括騰訊云、阿里云、百度智能云在內(nèi)的國內(nèi)“云”廠商紛紛接入，通過簡化部署流程、提供云端運行環(huán)境等措施，幫助用戶降低使用門檻。

　　機構(gòu)預測，中國AI智能體市場規(guī)模將于2028年突破3.3萬億元，企業(yè)級應用滲透率快速提升。以2月28日阿里推出的開源桌面Agent工具CoPaw為例，用戶不僅可以一鍵在本地和云端部署，還可基于CoPaw進行二次開發(fā)，自由接入本地模型、編寫Skills和接入專屬消息應用，滿足更定制化的場景需求。

　　據(jù)CoPaw團隊介紹，該工具支持接入釘釘、飛書、QQ、Discord等多種通信平臺，并內(nèi)置文檔編輯、新聞閱讀和文件管理等功能模塊。系統(tǒng)還能通過任務(wù)調(diào)度機制，使智能體自動整理郵件、生成周報或管理待辦事項。Copaw團隊表示，“未來將進一步探索大小模型協(xié)同機制，讓更輕量的本地模型處理隱私數(shù)據(jù)，讓更強大的云端模型處理規(guī)劃和寫代碼等，進而兼顧安全和性能?！?/p>

　　業(yè)內(nèi)人士認為，這類工具的出現(xiàn)正在降低AI智能體的使用門檻，為更多開發(fā)者和企業(yè)探索應用場景提供基礎(chǔ)條件。

　　在國研新經(jīng)濟研究院創(chuàng)始院長朱克力看來，目前AI智能體正處于概念清晰、方向明確、熱點集中、潛力巨大，但成熟度仍待提升的階段。在技術(shù)層面，規(guī)劃能力、工具調(diào)用能力和多步驟任務(wù)執(zhí)行能力正在快速進步，但復雜任務(wù)的穩(wěn)定性、長鏈條邏輯可靠性以及跨場景通用能力仍有明顯提升空間。在產(chǎn)業(yè)層面，規(guī)?；逃萌灾饕性诮Y(jié)構(gòu)相對簡單、風險較低的自動化任務(wù)中。

　　對于AI智能體下一步的發(fā)展，鄭吉昌認為，AI智能體應遵循從單點應用到系統(tǒng)協(xié)同，從效率提升到?jīng)Q策滲透的穩(wěn)健路徑，2026年AI智能體將進入規(guī)?；涞嘏c治理探索期。同時他強調(diào)，企業(yè)需盡快意識到必須優(yōu)先構(gòu)建“AI就緒”的數(shù)據(jù)底座和治理框架。

　　從“可用”到“可靠” 規(guī)?；瘧萌孕杵凭?/p>

　　OpenClaw的火爆既是技術(shù)進化的必然，也是對行業(yè)現(xiàn)狀的一次壓力測試。如何跨越從“可用”到“可靠”的鴻溝，成為決定AI智能體能否真正走向規(guī)?；瘧玫年P(guān)鍵。

　　隨著AI智能體開始接入郵件系統(tǒng)、代碼倉庫、數(shù)據(jù)庫等關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)境，其潛在風險逐漸顯現(xiàn)。有360數(shù)字安全集團安全專家指出，前期由于OpenClaw智能體在安裝部署和使用過程中的不當配置，已經(jīng)出現(xiàn)了一些典型安全風險。例如，攻擊者可能通過“提示詞注入”方式，在網(wǎng)頁內(nèi)容中嵌入隱藏指令，一旦智能體讀取相關(guān)網(wǎng)頁，就可能被誘導泄露系統(tǒng)密鑰等敏感信息；在實際應用中，智能體如果對用戶指令理解出現(xiàn)偏差，也可能產(chǎn)生誤操作風險，例如誤刪電子郵件或核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

　　鄭吉昌認為，智能體從“可用”邁向“可靠”面臨關(guān)鍵瓶頸，而突破這一瓶頸需要從三個方向發(fā)力。首先是基礎(chǔ)設(shè)施革新，他表示，必須為智能體搭建高性能、高安全的“運行底座”。其次是架構(gòu)進化，要推動智能體從單一模型向“感知-推理-執(zhí)行-自進化”的閉環(huán)演進。最后是治理與協(xié)議，他建議，為智能體立下“安全規(guī)矩”，建立統(tǒng)一的安全與責任框架，例如要求智能體在任何操作中繼承用戶的權(quán)限邊界(身份傳播)，實現(xiàn)全鏈路可追溯。

　　“只有基礎(chǔ)設(shè)施、架構(gòu)設(shè)計和治理規(guī)則同步突破，智能體才能真正贏得用戶信任，成為數(shù)字世界可靠的執(zhí)行者?！编嵓f。

　　朱克力也強調(diào)，應從技術(shù)架構(gòu)、任務(wù)設(shè)計、驗證機制多方面發(fā)力。強化規(guī)劃與反思能力，讓智能體在執(zhí)行中具備自檢、糾錯和動態(tài)調(diào)整的能力；建立人機協(xié)同機制，在關(guān)鍵操作節(jié)點保留人工確認與監(jiān)督；完善行業(yè)標準與測試體系，形成可量化、可驗證的可靠性指標。

　　記者 鄧林如 來源：經(jīng)濟參考報

　　(實習生林宸鉉對本文亦有貢獻)