AI智能体应用法律治理研究报告2026

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（排名不分先后） （一）概念定义与应用特征 （二）性质定位与关系界分 （一）关键技术 （二）应用场景 （三）产业格局 （一）国内外相关法律政策梳理 （一）明确智能体法律定位，建立分类分级治理体系 （二）厘清多主体责任边界，完善智能体侵权责 （三）优化个人信息保护机制，适配智能体动态特征 （四）强化技术安全与行业自律，构建协同共治格局 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l。AI智能体（AIAgent）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（MichaelWooldridge）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/2026-05/02MichaelWooldridgeandNicholasR.Jennings,“IntelligentA体能够在不依赖人类或者其他主体直接干预的情况下运行，并对自身行为和内部状态保持一定控调整后续行动，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，4经典智能体理论使用“社会性”或者“社会交互能力”（socialability）描述智能体与其他智能体以及人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（FunctionCalling）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，主动提供提醒、推荐与决策辅助，例如根据历史行程提前规划最优出行方案，或根据健康数据建议作息调在医疗领域，智能体开始在医生或医疗机构的监督下融入诊疗全流程，辅助医生进行疾病筛查、医学影像解读、病向患者，智能体可担任个性化健康顾问，提供症状预问诊、用药提醒、康复计划跟踪、心理疏导等服务，缓解医疗资源紧张问题。在药物研发中，智能体能够分析海量文献数据，加速靶点发现与临床试验设计。在金融领域，智能体可应用于风险控制、信贷审批、智能投顾、量化交易、反欺诈监测及客户服务等场景。例如，智能体可实时分析用户交易行为与市场舆情，动态评估信用风险或投资组合表现，为投资者提供个性化的资产配置建议；在反诈方面，智能体能够识别异常交易模式并触发自动拦截，保障资金安全。金融机构借助智能体实现从产品推荐到售后服务的全流程智能化，降低运营成本，提升服务响应速度与在其他行业，智能体同样发挥重要作用：如在制造业中优化生产排程与质量检测；在教育领域充当个性化辅导员，提供习题讲解与学习路径规划；在供应链管理中完成需求预分析客户画像、筛选简历并完成初步沟通。随着智能体平台的成熟，各行业企业可快速定制自身智能体，推动智能化应用的规模化落地。（三）产业格局我国智能体产业已形成较为完备的产业链生态，包括基正处于快速发展的关键阶段。上游基础支撑层为智能体提供算力、模型与数据资源支持。其中，算力涵盖芯片、云计算服务等，为智能体内核模型的训练与推理提供支持；基础模型企业专注于模型研发与能力优化，为各类智能体应用提供通用能力底座；数据供应商、数据标注服务商等，为智能体的训练与优化提供高质量、合规的数据集支撑。中游技术开发层是推动智能体能力标准化输出和规模化落地的催化剂。智能体开发平台、框架与工具服务商等通过开发框架、工具服务与平台化能力，降低智能体构建门槛，推动相关的能力组件化、模块化输出。例如，以OpenClaw为代表的开源智能体项目，不仅为开发者提供了本地可部署、可扩展的智能体开发和运行基础，也推动了多家厂商和开发者围绕模型接入、部署服务、通信适配和技能扩展等方面开展生态建设，在开发者社区和产业界引发广泛关注。下游场景应用层是智能体产业价值最终体现的环节，覆盖通用与行业专用的多领域落地。面向消费者（ToC）、企业（ToB）以及政府机构（ToG），提供场景化的智能体产品与解决方案。参与主体既包括互联网厂商、终端厂商、垂直行业龙头企业，也包括大量的中小开发者，覆盖个人助手、金融、医疗、工业、政务、教育、法律等场景。随着开发、部署、分发和运营能力逐步一体化，部分开发平台也直接向用户提供智能体产品或应用入口，中游技术开发层与下游场景应用层的边界也呈现一定程度的重叠交叉。当前国内智能体产业正处于发展初期，各参与主体之间呈现出合作竞争并存，协同伴随博弈的格局。协作层面，一方面是技术能力互补。大模型厂商拥有模型技术优势，但缺乏场景数据与落地经验；行业厂商拥有场景与数据优势，但部分厂商缺乏模型与智能体核心技术能力。二者可通过联合研发、定制化训练微调等方式，开展模型能力与行业场景的适配工作，共同打造行业专用智能体，实现技术价值与商业价值的双赢。二是产业链生态协同。上游算力、模型厂商，中游开发平台厂商，下游应用厂商之间，可通过构建产业生态联盟、开放技术接口、共建行业标准等方式，形成完整的产业协同链条，降低产业整体的研发与落地成本，共同推动智能体技术的规模化落地与产业生态的成熟。博弈层面，一方面是流量入口与行业话语权的争夺。智能体被认为是下一代互联网的核心流量入口，互联网厂商、大模型厂商、终端厂商均围绕入口展开激烈争夺。终端厂商希望通过系统级智能体打造终端入口，互联网厂商希望通过超级应用打造应用级入口，大模型厂商希望通过模型能力打造底层技术入口，三者之间在用户流量、用户时长、用户数据等方面存在直接竞争，不乏因此发生争议事件，由此也引发有关流量劫持、竞争秩序的法律问题。但博弈背后也有合作，目前已有终端厂商积极与互联网和大模型厂商开展智能体合作共建智能体服务，通过更广泛的流量触角向公众延伸，以生态共建替代流量争夺，实现多方共赢。另一方面是数据与知识产权的利益分歧。智能体的迭代优化高度依赖场景数据，大模型厂商、技术服务商需要通过场景数据优化模型与智能体能力，而行业厂商与用户则担忧数据泄露、隐私安全与知识产权归属问题，各方在数据共享的边界、数据权益的分配、知识产权的归属上存在分歧。三、智能体法律政策框架与应用风险分析（一）国内外相关法律政策梳理在全球人工智能治理格局加速演进的背景下，主要司法管辖区正基于各自的价值取向与产业发展阶段，构建差异化的监管路径。欧盟在原有的相对成熟人工智能法规的基础上持续整合和优化相关规定和条款以更贴合人工智能发展实践，美国对人工智能治理从加强监管治理，逐步转向平衡创新发展，采取了更为灵活、分散的治理策略，中国在现有网络安全、数据安全与个人信息保护法律框架下持续推进立法细化与执法实践。1.欧盟监管呈现合规减负趋势当前欧盟人工智能立法路径呈现监管优化、合规减负的核心趋势，重点体现于其2025年11月发布的《数字综合法而言，《通用数据保护条例》（GDPR）、《人工智能法》等相关法规依然适用，且将受益于欧盟在人工智能方面的整体政策调整。《综合法案》体现了欧盟优化人工智能监管、整合数据规则的基本思路。一是为人工智能产业发展预留监管缓冲期。欧盟将《人工智能法》中高风险人工智能系统合规义务相关条款生效日期延长至2027年底，相应地，内嵌AI系统和透明度等义务都相应设置了更长的宽限期，为企业预留充足过渡期。针对中小企业大幅精简合规要求，包括简化技术稳定提交与注册流程，放宽人工智能素养义务等。二是整合现有数据相关法规，为AI数据处理“松绑”。废止《非个人数据自由流动条例》等四部旧法，将数据治理、开放数据等相关两部法律构成的“非个人数据+个人数据”双重治理框架。同时，限缩GDPR有关个人数据定义边界，设定“合理识别手段”标准，拓宽匿名化个人数据在段”标准，拓宽匿名化个人数据在AI领域的应用空间。明确可基于“合法利益”处理个人数据，AI模型训练有望被认定为“合法利益”，允许AI系统中基于检测和纠偏而处理敏感数据。正视长期困扰用户的“同意疲劳”问题，通过智能化设置简化同意机制和重复同意流程，预计也将对各类“同意”机制带来深远影响。三是简化网络安全义务要求。建立单一网络安全事件报告入口，统一各法规中的事件报告要求，提 的整体思路都体现了欧盟正在安全监管与AI产业竞争力之间寻求新的平衡。欧洲数据保护委员会（EDPB）发布了《关于人工智能模型中个人数据处理的特定数据保护问题的28/2024号意见》5（以下简称“《意见》”对人工智能模型开发及部署阶段个人数据保护问题提出了具有指导性的意见。一是人工智能模型的匿名性应由数据保护主管机关进行逐案评估。EDPB认为，使用个人数据训练的人工智能模型不能在所有5EDPB,Opinion28/2024oncertaindataprotectionaspectsrelatedtotheprocessicontextofAImodels,athttps://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/our-documents/opinion-board-art-64/op282024-certain-data-protection-aspec情况下都视为匿名化。数据保护主管机关需要根据具体情形对人工智能识别出个人数据的可能性进行彻底评估，以此判断人工智能模型的匿名性。二是明确了人工智能模型中个人数据处理如何适用合法利益条款的问题。《意见》列举符合合法利益条款的三种情形，并结合欧盟法院判例及EDPB此前的指导意见，明确合法利益条款应考量数据主体的基本权利和自由。同时，应根据GDPR规定的数据最小化原则，对合法利益的必要性进行审查。三是澄清开发阶段数据处理的非法性是否会对部署应用等后续阶段产生影响。《意见》列举了三类不同情形，不同的事前处理方式其造成的结果也不保留在模型中，但部署阶段由另一控制者处理。在这一情形中，主管机关应充分考虑部署阶段的控制者是否开展了详尽的评估，并根据控制者的评估结果来判断合法性。《人工智能法》以风险分级为基础，同时对智能体底层通用人工智能大模型和智能体系统提出相关要求。根据TheFutureSociety的研究显示，在大多数智能体基于通用人工智能（GPAI）构建的情况下，适用《人工智能法》的哪些规则需要依据智能体是否构成系统性风险GPAI以及智能体系统本身是否构成高风险系统来判断。6如果智能体基于GPAI构建，且提供者未在其预期用途中明确排除高风险用途，则可能被视作是高风险人工智能系统，适用《人工智能法》相关6AheadoftheCurve:GoverningAIAgentsUndertheEUAIAct,athttps://thefuturesocietcontent/uploads/2023/04/Report-Ahead-of-the-Curve-Governing-AI-Agents-Under-the-EU-AI-Act-42025.pdf?utm_source=chatgp《人工智能法》推定其具有系统性风险，大多数智能体可能属于此类。模型提供者除承担一般义务外，还需充分评估并降低相关风险，包括开展模型评估、报告严重事件并确保充分的网络安全防护等措施。《通用人工智能行为准则》（以下简称“《准则》”），为通用人工智能模型服务提供者提供透明度、版权及安全与保障三方面的合规指导。透明度方面，《准则》提供了“模型文档表格”模板，要求记录模型基本信息、训练过程、数据信息、计算资源等关键信息，所有历史版本应至少保存十年。版权方面，相关服务提供者应在爬取互联网时仅复制和提取合法可访问的受版权保护内容，识别并遵守机器可读的权利保留声明，采取适当技术保障措施降低侵权风险等。安全方面，相关服务提供者应建立安全与保障框架，识别和分析系统性风险，设定风险可接受标准，实施安全缓解措施，加强网络安全保护，明确风险责任分配等。欧盟委员会“人工智能高级别专家组”（AIHLEG）曾提供伦理指导，以回应技术快速发展带来的社会挑战。其核三个基本条件，尊重人的自主性、预防伤害、公平性、可解释性四项伦理准则，以及涵盖人类监督、技术安全性、隐私保护、透明性、公平性、社会福祉、问责机制的七大关键要使用的所有阶段，为企业开展人工智能自律治理提供了指南。2.美国采取场景化灵活保护路径与欧盟不同，美国采取了分行业、分场景的治理策略，从联邦举措到各州立法，再到司法实践引领规则，以及行业自我监管，形成了多层次的监管框架，更强调通过市场机制和技术标准实现治理目标。美国从联邦政府层面为人工智能创新发展进行松绑。号行政令撤销了拜登政府2023年10月出台的14110号行政令（“安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能”行政令）。拜登行政令要求开发大型语言模型的企业进行安全测试并向政府提交透明报告，涵盖虚假信息、歧视性偏见、隐私等问题。该行政令被撤销意味着有关合规义务被整体废止，企业无需再履行相关报告义务，直接降低人工智能企业的合除美国人工智能领导障碍行政命令》7（第14179号行政命令），主要目标是“消除美国人工智能领导障碍”。该行政命令不仅弱化了此前拜登行政令中8关于数据安全和隐私保护的严格要求，还指令所有联邦机构负责人识别并开始废除或修改可能抑制人工智能创新的法规、指南和政策，转而强调通过构建新的政策框架促进技术创新和减轻企业合规负7RemovingBarrierstoAmericanLeadershipinArtificialIntelligence，https://www.whiteactions/2025/01/removing-barriers-to-american-leadership-in-artificial-intellige命令）是美国联邦政府对于AI行业进行综合性监管的最主要尝试，要求AI（包括端侧模型数据隐私，并遵循美国国家标准与技术研究院（NIST）的《人工智能风险管理框架》，在涉及国全、经济安全或公共健康的高风险模型训练前向政府报备，并共享安全测试结果。然而担。这一政策转向反映了美国联邦政府在AI监管上的态度变化，即从强调风险防范转向鼓励创新发展。多州积极开展实践，采取了更直接的鼓励机制和特色监管模式。各州则通过多样化的立法填补空白，形成了各具特负责任人工智能治理法》设立人工智能委员会，负责支持人工智能创新并监督合规。该法案核心亮点是设立监管沙盒项目，允许企业在不超过36个月的沙盒环境中测试创新AI系统。测试期间，免于取得州级相关资质证照或其他监管授权，除法案明确禁止的特定AI行为外，均可获得法律责任豁免。犹他州2024年颁布的《人工智能政策法案》创造性地设定了“分级AI披露义务”，按照不同场景和风险等级确定人工智能是否需要主动披露其AI身份。该法案还允许企业通过与州政府签订“监管豁免协议”获得最多24个月在特定真实市场环境中测试和迭代AI产品的特定法律责任豁免（如行智能模型安全创新法案》（SB1047）——一项被认为对人工智能过于严苛的法案，并于2025年9月29日重新签署了《前沿人工智能透明法》（SB53）。该法案从监管思路上实现了从“责任追究”向“透明度引导”的转向，以开发者自行制订透明度报告来取代严苛的事前审核义务。美国相关技术标准提出了人工智能时代数据保护要求。美国国家标准与技术研究院（NIST）发布《人工智能风险管理框架》，为企业AI系统处理个人信息提供了“自愿性指南”。该框架对企业在AI系统中开展数据处理活动的隐私风险评估以及识别隐私风险提供了清晰指引；为“数据最小化”制订了详细的工程指引，以帮助AI系统评估判断收集和使用实现其功能所必需的最少数据；鼓励开发隐私增强技术，如去标识化、差分隐私或联邦学习等，以在保护隐私的同时保持数据的可用性。该框架还增设关于AI与隐私风险的专门章节，为解决AI系统（如推荐系统、聊天机器人）特有的隐私挑战提供了更全面的方法。NIST还和国际标准化组织（ISO）合作推动全球AI标准的互认，《ISO/IEC42001:2023人工智能系统可信性要求》要求人工智能模型在设计阶段融入隐私保护机制，并提供第三方审计报告。美国国家安全局（NSA）发布《AI数据安全：用于训练和操作AI系统的数据安全最佳实践》指南，强调在AI系统的开发、测试和运行过程中保护数据的重要性；IEEE发布的《隐私机器学习标准》针对边缘计算环境提出了具体的安全要求。3.中国在现有法律框架下开展实践探索我国人工智能立法坚持统筹发展与安全的总体原则，相关制度建设稳步推进，形成了层次分明、相互协同的人工智能法治基础格局，推动人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。现有法规为智能体应用划定安全底线。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》从不同侧重点对人工智能进行规范，《网络数据安全管理条例》加强对训练数据处理活动的安全管理，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》《人工智能拟人化互动出现的司法执法实践也为智能体相关治理提供了一定的参考和指导。智能体的动态数据处理模式需要更加灵活适用《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》（简称《条例》）等规定中的“告知—同意”规则，以减少智能体场景中的个人信息泄露及权益侵害风险。《条例》对“告知—同意”规则作了细化要求，明确告知的方式、展示要求和具体内容，如个人信息处理的规则应当集中公开展示、易于访问并置于醒目位置，内容明确具体、清晰易懂。《条例》还明确即便获得个人同意也必须遵循个人信息处理的必要性要求，同时不得超出个人同意的目的、方式、种类、保存期限等处理个人信息。为满足相关要求，终端智能体通常会采取动态授权的机制，在需要截屏获取信息时，提前获得用户同意，并允许分项选择同意。是我国首部针对智能体的专项指导文件。《意见》对智能体概念进行了界定，明确其是“具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统”。《意见》围绕“安全可控、规范有序、创新驱动、应用牵引”四大原则，推动智能体技术合规创新、场景落地与产业生态完善，重点从四个维度系统部署：一是夯实发展基础，完善技术底座与标准协议，突破核心关键技术。二是守牢安全底线，明确产品伦理与决策权限边界，强化内生安全能力，构建分类分级治理框架，健全风险监测、检测认证与行业自律机制。三是强化应用牵引，聚焦科学研究、产业发展、提振消费、民生福祉、社会治理五大领域，布局19个典型应用场景。四是构建创新生态，深化政产学研用协同，促进技术成果转化与产业合作，加强人才培养与国际交流，推动形成安全、规范、开放、共享的智结合智能体技术发展趋势，未来立法需坚持统筹发展与安全，为相关技术发展留足空间。一是可对现行法规进行针对性修订。如结合智能体动态数据处理特点，制订更加灵活与合理的动态授权机制和分级授权规范，明确智能体自主决策过程中的个人信息处理边界。二是强化权利保障。完善智能体场景下各参与方权利保障的实操路径，包括智能体自动化决策场景下的透明度告知、对于影响个人权益重大决策的可溯源机制，以及在智能体执行出现错误或偏差情况下，智能体服务链条不同角色主体之间的责任分配机制。三是构建分类分级监管制度。对可能影响用户人身和财产重大权益的智能体高风险场景实行相对严格的备案评估，而对面向生活服务等低风险场景简化监管流程，避免“一刀切”。四是强化技术创新支撑。通过立法引导基础技术攻关、完善工具链，建立智能体标准体系，推动国际标准互认，促进开源创新与产业协同，降低研发应用门槛。五是优化应用生态。立法引导开放重点场景，搭建供需对接平台，推动智能体在科学研究、医疗健康、民生服务等领域试点应用，以场景创新牵引技术迭代。（二）智能体应用的现存挑战一是任务执行复杂性与目标理解偏差。智能体在执行任务过程中，可能会涉及跨端侧操作、云端处理及第三方工具调用等多个环节完成任务。每个环节的服务和数据控制者、服务能力、技术环境、数据处理要求及敏感程度均不同。算法逻辑与神经网络架构的“黑箱”特性、对用户目标的表层化理解，可能导致任务执行结果与用户预期不一致。在多智能体协作或链式调用场景中，这种偏差可能被连锁性放大，从而产生不可预测的操作结果或异常行为。任务环节复杂性不仅增加技术落地难度，也给法律责任认定带来不确定性。二是数据处理活动的分类分级与跨场景使用问题。智能体在任务执行中会处理来自不同应用、服务及第三方工具的多源数据，但目前缺乏科学合理、统一权威的告知-同意和数据流通标准。数据跨场景聚合、长期访问或超权限使用可能违反《个人信息保护法》规定的最小必要和目的限定原则，存在潜在合规风险。但过度、过频或过于严苛的授权机制又会破坏用户体验，削弱智能体自动化功能的实际应用价值，授权不足则可能导致执行偏差而引发法律争议。三是身份管理与调用权限问题。智能体在执行任务时需要不同级别的操作权限，包括端侧权限、跨应用调用权限等。权限设计不合理或管理不当可能导致敏感信息被越权访问、操作误执行或侵权责任界限不清。合理的身份验证和权限管理措施对于保证任务执行的可控性及符合相关法律规范具四是跨应用及主体责任界定不明确。系统级智能体通过整合多应用服务，可能改变用户与应用的交互路径，影响既有业务流程。多智能体协作情境下，发生异常或损害时，开发者、部署者、用户及第三方服务之间责任界限尚不明确。现有法律体系和司法实践尚缺乏针对此类多主体协作下的有效判例或标准，增加了在实际应用中进行责任认定的难度，在无合理的责任分配和认定标准的情况下，采用任何一方进行全部责任兜底的“一元责任”模式，也可能影响企业在人工智能研发和商业化推进中的决策信心。四、智能体法律治理路径困境与探索（一）侵权责任再平衡1.智能体服务的法律定性智能体服务的法律定性对于明确责任归属、稳定交易预期、划定行为边界有重要意义。智能体技术及服务在2024年底开始受到关注并逐步拓展到智能手机智能体等应用。相较于生成式人工智能服务，智能体已经开始逐步实现从“内容生产工具”到“行为代理系统”的跨越。目前我国尚未对智能体服务进行法律界定。目前有关智能体技术定性主要有几类观点：一是认为智能体属于纯粹技术工具，和人使用一般互联网工具无异。但这种观点对日趋智能和自主性强的智能体而言会产生“责任缝隙”，若使用者否认其行为效力，将严重损害交易安全和秩序。二是将智能体认为是“电子代理人”9，即能够根据预设逻辑自动订立或者履行合同的软件系统。但传统电子代理人理论并非指向现今能够具有自主推理、规划、决策、执行能力的智能体，而仅指那些可以机械执行预设和确定性规则的程序和系统，例如电子货柜或者智能购票系统。在人工智能时代背景下，需要对其进行重新解释和界定。三是认为可以为智能体创设“拟制人”或者“电子人”身份，赋予其有限人格，允许其以独立的财产范围承担责任。但此观点面临巨大伦理争议，“独立责任”也在事实上无法对智能体进行法律定性的根本目的是为了确认责任归属、稳定交易预期以及划定合规边界。从这个角度看，应当采取相对务实、安全的渐进式路径看待智能体。在现有法律体系下，应坚持人的主体性，而智能体视为本人的“代理工具”，在用户通过指令作出委托授权的范围内执行特定任务。智能体本身不具有独立法律人格，其行为效力和责任归属于部署者或使用者。但如果智能体开发者或服务提供者提供的智能体在执行委托任务时未尽勤勉和忠实义务（可类比代理制度进行解释），则在相应范围内承担责任。2.涉智能体侵权的责任主体认定智能体侵权责任链条复杂，智能体自身集合多类主体的技术能力，其“行为”可能涉及多个主体，侵权责任主体的认定在技术和法律层面存在诸多困难。技术层面，大语言模型驱动智能体正从单一任务执行工具演变为具备自主规划、记忆与协作能力的“劳动力”，智能体能够在没有人类干预用来代表该人对电子讯息或对方的行为采取行动或做出反应，且在做出此种行动或反的情况下持续积累技能并完成开放性目标。在技术实现上，这些智能体通过大语言模型的推理能力实现任务分解与规并能与其他智能体或服务提供者进行自然语言通信以完成复杂协作任务。在法律层面，由于智能体行为涉及开发者、部署者、用户、第三方等，各类主体的控制力在具体应用场景下不同，侵权损害结果可能受到多个主体的多重决策的影响，责任主体的明确较一般人工智能更加复杂。所在认定智能体侵权的责任时，更需要溯源各主体对侵权能体侵权的责任时，更需要溯源各主体对侵权致损风险的控制力，在多方责任矩阵中准确合理界定各行为主体与侵权后果之间的因果关系，并按照归责原则进行认定和责任分担，而避免为了简化追责流程直接由单一主体承担全部责任。如此不仅会违背侵权责任法律体系设计的初衷，也会使得风险收益失衡，催生更多防御性和消极性设计而抑制技术创新。3.涉智能体侵权的归责原则认定智能体具有自主化、持续性和隐蔽性等特点，相关侵权认定较为复杂，目前法律和司法层面并未就涉智能体的侵权归责原则做出专门规定。学界对于侵权责任存在过错责任、过错推定责任、无过错责任等主张，其中过错责任原则作为一般侵权归责原则，适用合理性最受关注。过错责任原则的核心是“谁过错、谁担责”，在法律无特殊规定的前提下，作为《民法典》确立的一般侵权责任归责原则适用于各类侵权情形。过错原则的优势在于稳定预期，既能兼顾技术创新的发展空间，避免过度归责抑制技术进步，也能通过明确过错认定标准，倒逼相关主体规范自身行为。实践中，可结合相关主体是否尽到算法审查、数据检验、运行监控相关义务，综合判断其是否存在故意或过失，确保责任认定的公平合理。相较于过错责任，过错推定与无过错责任的适用需要审慎看），则意味服务提供者无论是否存在过错均需承担责任，将大幅4.涉智能体侵权的救济与平衡当前，智能体技术还处在快速发展期，智能体侵权救济需要坚持统筹发展和安全，结合智能体具体应用方式、应用场景，以促进创新和保护权益相协调的方式应对智能体带来的侵权风险。一是立法层面，认可智能体决策和执行的有效性，保障交易安全和交易秩序。同时，针对智能体可能产生的侵权后果，进一步厘清涉人工智能的侵权责任规则，“渐进式”探索智能体等新技术侵权责任认定与承担规范。一方面，对智能体侵权原则上适用过错责任，通过规定智能体服务提供者的法定义务和行为界限来合理界定其过错责任边界，为智能体服务提供者提供清晰明确的合规指引。在此基础上，可根据智能体类型和风险不同进行责任分层，在智能体“黑箱运行”的部分高风险场景侵权致损，则可以考虑被侵权人举证责任困难等问题，探索在法定条件下实行举证责任倒置等特殊规则，合理分配举证责任，但整体仍以过错责任为核心。另一方面，关注人工智能应用风险分级与协同治理，建立与智能体应用场景风险等级匹配的监管框架，对医疗、金融、司法等重点行业以及涉及物理交互与控制类风险高、影响范围广的智能体可以制定专门规则，细化在具体行业领域中，相关方的义务和责任边界以及归责原则。在对高风险智能体加强监管的同时，也积极鼓励企业通过“监管沙盒”在可控环境中测试智能体新应用。二是司法层面，发挥个案在探索新技术新应用法律规范的作用。结合具体应用场景和案件事实，界定算法和模型提供者、服务部署者、设计制造者和用户等多元主体的法律义务与责任边界。对具有典型指导意义的案件，通过发布指导性案例方式，推动法律适用，为立法积累实践经验。三是行业自治层面，着力于标准引领与合规实践。在技术快速发展背景下，行业自治和企业自律是平衡新技术应用创新与风险的重要机制。行业组织、联盟等可加快推进智能体安全和治理相关团体标准与实践指南，为企业提供具体操作指引。企业作为技术的研发者、服务的提供者则更需建立覆盖研发、部署、运营全流程的内控合规体系，注重智能体全生命周期治理，防范潜在风险。（二）个人信息与隐私保护实践路径1.智能体面临的个人信息保护困境智能体的发展一方面对于人工智能技术和产业的发展以及社会进步具有重要推动作用，但另一方面也使我国现行的个人信息保护法律制度，特别是《个人信息保护法》中有关规定的适用面临一定困境。第一，“告知—同意”原则难以发挥实效。《个人信息保护法》规定，个人信息处理者应当取得个人的同意，方可处理个人信息。且该同意应当由个人在充分知情的前提下自愿、明确作出。同意作为控制的手段，是数据保护的核心。但在智能体应用中，“告知—同意”原则的预期完整效果难以得到有效地发挥。尤其是在具有高度智能的任务执行与代理型智能体场景中，人们是否有足够的理性作出最符合自身利益的决定，有一系列重要问题值得认真思考：智能体依据用户指令进行自主行事，在无法提前完全预知执行场景的情况下，如何清晰向用户告知个人信息处理场景和个人信息处理的目的、方式、范围，用户能否正确理解？执及对敏感个人数据的收集和处理，或与第三方智能体或服务频繁交互过程中如何同步做到单独同意？如果智能体与用户交流时不断弹窗单独提示并要求其授权同意，势必影响到用户体验，无异于强行终止智能体的自主性，二者之间又如何协调？这些问题都需要得到妥善地回应和解决。第二，目的限制和最小必要原则在智能体场景下的实现难度较大。为更好地了解用户，帮助用户作出最有利于自身的决策和执行效果，智能体必须收集沉淀足够的环境和个性化数据，才能依据这些数据来进行准确与合理的决策和判断下一步的行动。而智能体的涌现性特征和自主行动的特征，让信息处理者难以从一开始就明确判断信息收集处理的最终目的，这从对个人信息保护中的目的限制原则构成挑战。而最小必要原则高度依赖于目的限制原则，因为数据的收集和处理应当在合理目的的范围内最小化，超出合理目的范围的收集就是不必要的。而在目的并不明确的情形下，有意义的“最小必要”也无法保障。第三，完全自动化决策拒绝权难以保证。根据《个人信息保护法》第24条的规定，通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应当同时提供不针对其个人特征的选项，或者向个人提供便捷的拒绝方式。通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。然而自动化决策及行动是智能体的本质属性，智能体在执行过程中必然会涉及频繁自动化决策，在保障信息主体在知悉和了解该属性和基本原理的前提下，智能体根据指令和诉求开展连续自动化决策，用户接收并使用是否可以等同于同意自动化决策和自主行动可能带来的实际影响？若然如此，信息主体的拒绝权还有无必要，是否还有实现的空间？10第四，用户权利保障的实现障碍。《个人信息保护法》第四章规定了一系列个人权利，包括知情权、同意权、查阅能体的技术特性使这些权利的实现面临障碍：其一，解释难度大。智能体的决策过程往往是无数神经元和数据因子相互作用的涌现结果，难以向用户详细解释具体的决策理由和数据使用情况。其二，权利行使在技术可行性方面受到限制。对于已经被用于智能体模型学习和吸收的数据，特别是被整合到模型参数中的个人信息，更正、删除等操作在技术上存10王苑：《具身智能体的隐私风险及法律应对——以“人形机器人”为例的展开第五，个人信息保护影响评估义务的履行困境。《个人信息保护法》第55条确立了个人信息保护中的信息安全评估制度，要求个人信息处理者在处理敏感个人信息、利用个人信息进行自动化决策之前，应当进行个人信息保护影响评估。而智能体技术的复杂性和动态性使该评估工作难以提前全面覆盖所有处理活动，因而个人信息保护影响评估在实践中面临着履行困境。尤其是，智能体的持续学习能力使得其数据处理活动处于不断变化的状态，初始的评估结论可能随着智能体的进化而失效。2.智能体法律治理的完善路径首先，探索构建更符合智能体特点的个人信息处理制度。个人同意制度要求同意应当由个人在充分知情的前提下自愿、明确作出。但传统“告知—同意”规则以单次、静态授权为核心，难以适配智能体动态运行、持续处理数据的特性。依据《个人信息保护法》相关规定，为订立、履行合同所必需的个人信息处理行为具备合法性，这一条款也是《个人信息保护法》构建的合法性基础中最具生命力但因使用范围不明而长期“休眠”的条款，却为智能体这类执行数字委托任务的场景提供了绝佳的创新解决知情同意困境的理论可行性。具体而言，从智能体定位是执行用户的委托任务，构成数字代理的角度出发，可参照类比合同代理逻辑，明确智能体可为完成用户特定代理任务、履行代理职责而处理必要的在此框架下摒弃传统一刀切的笼统授权模式，以代理事项授权范围为边界界定数据处理范围，许可智能体为完成任务调取、使用对应必要个人信息，但对于影响用户重大权益的授权，例如资金行为、安全核身等敏感行为，仍保留用户单独同意机制。如此不仅为解决智能体场景下的知情同意困境提供创新思路，代理制度所构建的责任义务体系也有利于解决智能体侵权责任争议，为智能体服务提供者提供清晰的责任指引和行为边界。其次，结合智能体应用场景、服务合同、技术保护措施等要素，优化“最小必要”原则的内涵。随着智能体等应用场景的不断扩展，应当避免将最小必要原则认定标准狭义地限缩为数量层面的最小化和目的层面的直接相关性，而更应当考虑究竟如何在实践层面实现“保护个人信息”和“促进个人信息合理利用”这两项立法目标。具体来说，在判断何为“最小必要”时，一是应由“单一场景”下的“个人信息收集、处理数量最小”转变为与“执行特定任务直接相关”的“最小范围”和“对个人权益影响最小”处理方式；二是明确智能体属于“行业专属型”或“综合服务型”等应用场景，分类判断是否收集了显著不相关的个人信息；三是应采取更为严苛的安全保障措施，确保在收集、存储过程中的保密性，并在任务完成后及时删除、销毁当此处理活动的个人信息。在判断何为“必要”时，第一步要明确智能体的应用场景，进而确定个人信息收集、处理是否属于该应用场景中“常用”的信息类型；第二步，应明确智能体服务合同的约定内容，并根据合同目的判断个人信息处理活动是否确属必要；第三步，要判断智能体是否设置了能够予以“豁免”的技术保障措施。11第三，完善智能体设计中的数据保护原则。结合智能体技术和应用的特点及隐私与数据保护的要求，对智能体场景下的隐私和数据保护规则进行优化完善。具体来说，可在设计智能体系统时，采取以下措施1）设置隐私，即设计者保障用户在隐私保护中的参与，例如，对于实时截取屏幕或读取屏幕等功能应提前告知用户并在过程中允许用户随时读取屏幕等功能应提前告知用户并在过程中允许用户随时中止。对于支付、核身等敏感操作