AI智能体应用法律治理研究报告

版权声明 本报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 编写委员会 主要编写单位：中国信息通信研究院、北京智谱华章科技股份有限公司、小米科技股份有限公司、智跃星辰（上海）智能科技有限公司、上海阶跃星辰智能科技股份有限公司、上海稀宇科技有限公司、中国政法大学数据法学院（数据法治研究院）、中国人民公安大学法学院、蚂蚁集团研究院。 主要参编专家：徐鹏、呼娜英、刘铂、郭苏敏、石霖、何波、王金钧、刘耀华、端晨希、香玉霞、张晨、王贺、卢雨琦、李一冉、沈俊成、杜震、王立梅、王煜婷、庄泽轩、苏宇、郭江兰、李振华、冯帆、卢侃、武文博。 （排名不分先后） 目录 一、概述................................................................................................-1- （一）概念定义与应用特征.........................................................-1-（二）性质定位与关系界分.........................................................-2- 二、智能体关键技术、应用场景与产业格局...............................................-3- （一）关键技术.............................................................................-3-（二）应用场景.............................................................................-6-（三）产业格局.............................................................................-7- 三、智能体法律政策框架与应用风险分析.................................................-10- （一）国内外相关法律政策梳理...............................................-10-（二）智能体应用的现存挑战...................................................-19- 四、智能体法律治理路径困境与探索............................................................-20- （一）侵权责任再平衡...............................................................-20-（二）个人信息与隐私保护实践路径.......................................-24- 五、智能体法律治理总体建议............................................................................-30- （一）明确智能体法律定位，建立分类分级治理体系...........-31-（二）厘清多主体责任边界，完善智能体侵权责任规则.......-31-（三）优化个人信息保护机制，适配智能体动态特征...........-32-（四）强化技术安全与行业自律，构建协同共治格局...........-32- 一、概述 （一）概念定义与应用特征 智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，是人工智能产品及服务的重要形态1。AI智能体（AI Agent）研究可以追溯至人工智能发展早期，其早期形态主要表现为能够感知环境并自主执行任务的计算机系统。从经典理论看，迈克尔·伍尔德里奇（Michael Wooldridge）和尼古拉斯·詹宁斯（Nicholas R. Jennings）从智能体的基本行为属性出发，将自主性、社会性、反应性和主动性概括为智能体的典型特征2。随着机器学习、自然语言处理、大模型等技术的发展，智能体逐步由主要依赖预设规则、面向特定任务的系统，发展为能够理解任务目标、规划执行步骤、调用外部工具并根据反馈调整行动的综合性智能系统。 结合经典理论和当前技术应用形态，智能体主要呈现自主性、反应性、交互性、适应性等应用特征。自主性3表现为智能体无须人类对每个环节进行直接干预，能够围绕既定目标自主进行决策并采取行动，使其得以在动态且充满不确定性的环境中独立开展工作。自主性能够降低智能体对持续人工干预的依赖，提高其在复杂环境中的任务执行效率和连续性。反应性是指智能体对环境变化进行感知并及时作出响应的能力。智能体能够识别外部环境、任务状态变化，并据此 调整后续行动，避免因响应滞后导致任务中断、目标偏差或者风险扩大。对于依赖实时性的系统与动态性强的环境，反应性是智能体稳定运行的重要基础。交互性4使智能体能够与人类、其他智能体或系统进行信息交换和任务协作。智能体可以通过语音、文字等自然语言方式理解用户需求、反馈执行状态，也可以通过接口调用等方式调用能力。此外，多智能体系统还可以通过任务拆解与角色分工，提升复杂任务的处理能力和执行效率。适应性是指智能体能够根据学习与经验积累调整自身的行为，逐渐优化自身的决策和行动策略，以适应不同的环境和任务。智能体可以结合实时环境反馈与历史交互数据，动态调整任务执行方式，从而既能应对稳定环境下的常规任务，也能对任务条件或外部环境变化作出相应调整。 （二）性质定位与关系界分 智能体可通过感知模块收集周遭环境信息，通过执行模块采取行动，并能够在动态环境中主动调整行为以达成预设目标。人工智能大模型与智能体的关系类似于人的“大脑”与“手脚”，大语言模型（LLM）虽拥有强大的语言理解和生成能力，但必须依赖人类输入提示词才能发挥作用，自身无法发起任务或执行操作。智能体通过在人工智能大模型的基础上整合记忆、决策、工具等模块，实时调用大模型作为分析决策的能力支持。与智能体相比，传统软件同样可作为自动化任务执行工具，但严格遵循预设指令执行重复性任务， 既无法感知环境变化，也不具备自主优化能力。智能体以外的一般人工智能应用，则处于传统软件与智能体之间的过渡地带——具备部分感知和执行能力，但缺乏持续自主决策的闭环，不具备自我优化能力。例如传统AI软件能为用户提供商品和服务的信息内容推荐，却不能根据用户喜好和习惯执行比价、选择、下单。 与传统人工智能主要以提供判别、预测和信息输出等单一或复合工具不同，智能体场景下，用户只需给出笼统目标，智能体便自行分解任务、调用资源、操作外部环境并完成交付。这标志着以智能体为代表的人机关系已经实质性地从“工具使用”进入“任务委托”阶段。 二、智能体关键技术、应用场景与产业格局 （一）关键技术 从核心功能看，智能体的运行机制可概括为感知、记忆、决策和行动四大功能模块。智能体通过感知模块获取环境信息，利用记忆模块为决策提供上下文和经验支持，由决策模块完成任务理解、推理规划和路径比较，最终通过行动模块调用工具或执行指令，形成完整的“感知—记忆—决策—行动”闭环。在具体工程实践中，上述功能还可能进一步细分为规划、工具编排等能力，并设置贯穿各环节的安全护栏。 感知模块是智能体与环境交互的信息入口。智能体通过感知模块响应环境变化、识别用户意图，为后续的决策与执行提供基础。感知模块关键技术以自然语言处理（NLP）为代表，通过语义理解、意图识别、多轮对话解析、文档信息 抽取等技术，捕捉用户以自然语言为载体的需求与数字环境中的文本类信息变化；同时，感知模块可整合计算机视觉、语音识别等技术功能，实现对图像、音频、视频等多模态数据的感知与解析。感知模块的核心价值是将分散的、非结构化的外部信息，转化为智能体可识别、可处理的数据，打通智能体与外部环境的交互链路。 记忆模块是智能体持续学习与经验复用的关键。智能体依赖记忆模块处理长周期、复杂任务，实现信息的结构化存储、高效检索、动态更新与经验沉淀，解决智能体执行过程中的信息过载、上下文丢失、经验无法复用等核心问题。当前主流智能体的记忆模块，可分为短期工作记忆与长期经验记忆：短期工作记忆用于存储当前任务的实时信息、中间结果与上下文内容，支撑任务的连续执行；长期经验记忆用于存储历史交互数据、任务执行经验、专业知识库、行为规则等内容，实现经验的复用与策略的持续优化。 决策模块是智能体的核心“大脑”与智力中枢。智能体决策模块多基于LLM驱动，关键技术包括思维链（CoT）、推理行动协同（ReAct）与思维树（ToT）等。智能体利用决策模块，通过任务规划，将用户的模糊、复杂需求拆解为可执行、可落地的子任务与执行步骤；再基于环境信息、记忆数据与合规规则，生成多套可行的执行路径并完成优劣评估，筛选出适当的执行策略；同时，通过反思纠错机制，对执行过程与结果进行实时校验，及时修正偏差、优化策略，让智能体可在复杂、动态、非预设的环境中，完成较为复杂的任 务，适配各行业的专业场景需求。 行动模块是智能体决策落地的执行载体。智能体行动模块的关键技术与功能包括：一是工具发现、选择与调用，通过应用程序接口（API）或函数调用（Function Calling）等机制操作第三方服务、插件或本地能力；二是工具组合与任务编排，将多个工具和多步骤任务按依赖关系组织为顺序、并行或条件分支的执行流程；三是代码动态生成与解释运行，在安全环境中执行自动生成的脚本，完成数据处理或系统操作；四是物理动作控制与多模态输出，面向软件或机器人等智能体输出指令，或生成文本、语音等交互响应；五是执行监控与异常处理，通过状态追踪、重试等机制保障动作执行的可靠性与一致性。此外，安全护栏通常贯穿智能体运行全过程，通过输入输出过滤、权限控制、越权检测、高风险操作确认和日志审计等机制，对智能体的决策和行动进行约束。 智能体技术能力从应用层向系统层延伸，推动操作系统和数字服务的交互方式面临重构性变革。此前，人工智能模型的图片处理、知识理解等能力主要体现在应用层面，当模型能力以智能体形式在系统层面展现时，可能进一步改变用户交互方式和资源调度模式，并推动形成以智能体为重要入口的交互体系。从部署形态看，智能体可以采取云端部署、端侧部署和端云协同等不同模式。其中，云端部署能够依托集中算力、模型服务和工具生态，完成模型推理、记忆存储、任务编排和工具调用等复杂任务，是智能体应用的重要部署形态；端侧部署则能够降低对网络连接的依赖，并在本地数 据处理、隐私保护和实时响应等场景中发挥作用。在端侧应用场景中，模型轻量化是支撑智能体在用户终端设备中高效运行的重要技术。为适配端侧硬件资源，模型正通过量化、稀疏化、低秩分解等技术压缩参数规模、降低计算量，同时结合知识蒸馏、参数共享、硬件加速等手段保留核心能力，形成适配用户终端设备的轻量模型。端云协同是兼顾云端能力和端侧优势的重要技术路线。该模式下，云端可部署能力较强的通用大模型，适配深度用户意图理解、内容创作、跨设备协同等场景；端侧可搭载轻量化模型，覆盖简单意图理解、翻译等轻量化任务，以及本地搜索、敏感个人信息的预处理等本地化场景，通过合理分配云端和端侧任务，兼顾智能体应用的能力、体验、效率与安全。 （二）应用场景 智能体技术正加速渗透至各类行业与个人生活场景，形成丰富的应用生态。在个人助手领域，智能体可作为用户的智能伙伴与数字管家，完成日程安排、邮件自动起草、会议纪要生成、信息检索与整理、协助订票、点餐、购物等日常事务。借助长期记忆能力，智能体能够学习用户的工作习惯与生活偏好，主动提供提