陈天昊：无尽的前沿——AI智能体的技术进展、应用风险与治理展望

2026年9月3日，清华大学公共管理学院新生入学教育专题讲座暨第85期“导学微沙龙”在学院报告厅举办。本次活动邀请清华大学公共管理学院、人工智能国际治理研究院科研专家陈天昊老师，以“无尽的前沿——AI智能体的技术进展、应用风险与治理展望”为题，为同学们带来分享。

陈天昊老师分享

陈天昊老师围绕人工智能技术的快速演进，从大语言模型的发展、智能体的形成与应用、智能体带来的风险，以及未来治理方向等方面进行了系统介绍。陈老师指出，人工智能前沿正在以前所未有的速度变化，相较于以ChatGPT为代表的聊天机器人，当前人工智能正在加速进入以智能体为代表的新阶段。

（一）从大语言模型到智能体

陈老师首先回顾了大语言模型的发展历程。从Transformer架构、大规模预训练，到基于人类反馈的对齐训练和推理能力提升，语言模型逐渐具备了丰富知识、理解人类需求和拆解复杂问题的能力。随着推理能力不断增强，大语言模型也由单纯的聊天工具进一步转变为能够解决复杂任务的生产力工具。

在此基础上，陈老师进一步介绍了智能体的基本特征。与传统语言模型相比，智能体不仅能够理解和生成信息，还能够借助记忆与工具调用，与人及环境持续交互，并自主完成目标任务。陈老师将其概括为“大模型+记忆+工具”，认为人工智能由此开始从“信息提供者”走向真正意义上的“行动者”。

（二）智能体正在进入现实应用

在应用层面，陈老师结合手机端、电脑端等不同场景，介绍了智能体从数字空间走向现实世界的发展趋势。智能体不仅可以调用API，还能够通过GUI操作软件和应用，并在操作系统、硬件与工具支持下完成跨应用、长流程和复杂任务。

陈老师指出，智能体能力的释放不仅取决于模型本身，也取决于其所处的硬件条件与行动空间。随着模型、操作系统、智能终端和现实环境进一步融合，智能体正在逐渐成为能够自主感知、判断和行动的新型主体。

（三）智能体发展带来的新风险

能力提升的同时，智能体也带来了新的治理挑战。陈老师重点从网络安全、信息隐私和产业生态三个方面展开分析。

在网络安全方面，智能体能够调用多种工具、持续积累经验并开展协作，使风险不再局限于单一模型或单一系统。尤其是在多智能体环境中，信息共享、任务分工和工具复用可能进一步放大原有的安全风险。

在信息隐私方面，随着智能体从屏幕中的信息处理工具转变为能够进入现实空间的行动者，隐私保护的对象也从用户主动输入的信息，逐步扩展到智能体在运行过程中持续接触到的家庭环境、旁观者信息与行为线索。

在产业生态方面，智能体跨APP、跨平台的操作能力，也可能重塑既有的流量分配、平台边界与责任关系，对传统产业生态形成新的冲击。

（四）智能体时代的治理展望

对于未来治理，陈老师指出，智能体时代的治理对象已经发生变化。传统数字技术主要提升信息处理和连接效率，而智能体进一步具有生成判断、形成决策并执行行动的能力。因此，治理不能只关注单一模型，而应更加重视模型、运行框架、硬件、工具、权限与具体场景之间的组合。

对此，陈老师提出，应当以智能体实际释放到场景中的能力作为重要监管标尺。同时，应进一步明确智能体产品封装者的组织责任，构建覆盖模型、工具和应用场景的全链条合规体系。

面对快速迭代的技术发展，陈老师还特别强调，应在划定安全底线的同时，为技术创新保留合理空间，以更加具有耐心和适应性的监管方式回应持续变化的智能体生态。

在问答环节，同学们结合自身学习与工作经历，围绕人工智能时代的网络安全防御、普通个体如何驾驭快速发展的AI工具、AI for Science的发展，以及智能体手机和新型智能硬件的监管等问题，与陈老师展开了进一步交流。陈老师鼓励同学们积极接触前沿人工智能工具，在实践中不断提升自身认知能力，并思考如何真正将人工智能转化为学习、研究和工作的现实能力。

现场同学踊跃提问

在两个多小时的分享中，陈天昊老师结合丰富的前沿案例，带领同学们系统了解了从大语言模型到智能体的技术演进，并进一步揭示了智能体进入现实世界后带来的治理新议题。面对快速到来的智能体时代，本次讲座不仅深化了同学们对人工智能前沿发展的理解，也启发大家进一步思考技术进步、现实应用与公共治理之间的关系。