报告指出，AI正在从被动的预测模型和对话工具，演进为能够自主规划、调用工具并持续行动的代理系统。一项全球高管调研显示，82%的组织计划在未来一至三年内部署AI代理，但当前大多数仍停留在规划或试点阶段，技术潜力与治理能力之间存在明显错配。
在技术层面，AI代理的核心变化不在于单一模型性能，而在于体系结构的重构。报告将代理架构拆分为应用层、编排层与推理层三部分，强调代理不再是孤立模型，而是由大模型、工具接口、记忆机制与控制逻辑共同构成的系统。这种架构使代理能够跨系统、跨组织边界行动，同时也显著扩大了安全攻击面，对身份管理、权限控制和持续验证提出更高要求。
在评估框架上，报告认为传统模型基准测试已不足以衡量代理系统。代理的评估必须覆盖任务成功率、完成时间、工具调用成功率、边缘情形鲁棒性以及用户信任度等系统级指标。由于代理行为具有时间连续性和非确定性，评估不应是一次性测试，而应是贯穿部署全周期的持续监测过程，以防止行为漂移和性能退化。
在风险管理方面，报告提出以“分类—评估—风险评估—治理”为主线的渐进式方法。代理需从功能、角色、可预测性、自主性、权限以及运行环境等维度进行画像，高自主、高权限、低可预测性且处于复杂环境的代理，天然具备更高风险敞口。这一方法强调将风险量化为发生概率与影响程度，并以评估数据作为治理强度调整的依据。
在治理实践上，报告主张“按风险比例配置治理”。最低层级应包括最小权限原则、日志与审计、人类在环或在人类监督下运行机制；随着代理能力增强，治理应升级为实时监控、动态权限收缩以及跨代理协同监管。报告特别指出，治理不应被视为上线前的合规步骤，而是伴随代理全生命周期的持续过程。
从趋势看，AI代理正迈向多代理生态系统，代理之间将进行协作、交易甚至自主博弈。这种“代理互联网”有望重塑数字经济结构，但也可能带来级联失效、语义错配和系统性风险。报告的核心洞察在于，未来AI竞争力不仅取决于代理是否更聪明，而取决于组织是否能同步构建可扩展的评估体系与治理能力，率先掌握“可控自治”这一新型生产要素。
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