在近日于上海举办的2026Inclusion外滩大会“智能体时代的安全坐标与责任边界”见解论坛上，来自全球的监管机构、科研院所、行业协会及企业代表齐聚一堂，共同探讨智能体规模化应用背景下的安全治理挑战与应对策略。与会专家指出，人工智能正从被动响应的“工具”向主动决策的“主体”演进，其影响范围已从虚拟空间延伸至现实世界，这对传统治理模式提出了全新要求。
蚂蚁集团资深副总裁周志峰在论坛上披露，某企业已部署超十万个智能体参与日常运营，相当于每名员工管理三个智能体。这种大规模应用虽提升了效率，却也带来了权限滥用、数据泄露等风险。网信部门专家梳理全球治理路径时发现，新加坡通过制定专门框架规范智能体发展，欧盟依托现有法律延伸监管，美国侧重技术标准制定，英国则采用多机构协同模式。尽管路径各异，但各国均将监管重心从内容审核转向行为管控。
技术层面的攻防对抗成为关注焦点。杭州电子科技大学副校长任奎指出，AI攻击智能体可在27秒内完成从漏洞发现到攻击的全链条，而高危漏洞修复周期却长达数月。蚂蚁集团首席技术安全官韦韬则揭示了智能体架构中的深层隐患：上下文边界模糊易导致信息泄露，自然语言指令的模糊性使约80%的“禁止事项”约束可被绕过。他特别强调，2%的决策失误率经长期迭代可能引发系统性崩溃，提出需构建“确定性结构约束非确定性智能”的防御体系。
标准建设被视为应对风险的关键抓手。论坛现场启动了两项团体标准研制工作：《智能体身份鉴别与授权技术框架》将规范身份认证流程，《智能体运行时安全技术要求》则聚焦运行风险防控。国家级标准体系也在同步推进，其中《人工智能安全治理框架》2.0版已发布，强制性国标《智能体应用安全基本要求》及数据处理安全、AI安全护栏等配套标准正在编制。这些标准将形成覆盖智能体全生命周期的防护网络。
随着智能体具备任务转交、数据共享等能力，传统治理模式面临升级。西南政法大学人工智能法学院院长陈亮从法律视角分析，智能体虽能自主决策，但缺乏认知后果和控制行为的能力，因此不能成为责任主体。他提出应遵循“控制力”原则确定责任归属：谁设定系统目标、控制风险阈值、训练模型并审查输出，谁从行为中获益，谁就应承担相应责任。这种思路为多智能体协同场景下的责任划分提供了理论依据。
在圆桌讨论环节，五位专家达成共识：智能体治理需摒弃“一刀切”模式，转向场景化分级施策。上海社会科学院互联网研究中心主任惠志斌强调，民生、关键业务等试错空间有限的领域，必须保留人类干预渠道。浙江大学数智融合研究实验室主任韩蒙指出，安全体系应通过权限管理、流程监控和熔断机制三大核心抓手，实现任务全链路可追溯。与会者普遍认为，智能体安全能力的提升需要产业协同，在保障安全的前提下充分释放技术价值。
