一、智能体时代已来

随着数字技术持续演进，社会正经历从以信息和个人为中心的互联网阶段，迈向以智能系统为核心的新时期。在这一过程中，人工智能不再仅是辅助工具，而是能够自主感知、判断并协同运作的数字主体，推动形成人机协作、智能互联的新型社会运行方式。

行业专家指出，智能体作为融合机器学习与自然语言理解等能力的新一代技术形态，具备广泛的应用前景。它不仅能显著提升任务执行效率，还可协助企业打通多环节业务流程，实现全流程自动化。目前，多家科技企业及云服务商正积极投入相关产品的研发。

以二手交易平台为例，面对大量非标商品和普通用户不熟悉商品描述与定价的难题，平台引入基于大模型构建的智能系统，通过分析历史交易信息，自动识别货品类型并推荐合理价格范围。

近期，该平台推出了具备交互理解能力的智能搜索和基于实时数据的行情分析功能。智能搜索可解析用户模糊需求，结合消费习惯推送匹配的商品与交易方；行情功能则依据真实成交情况，提供市场价位与供需动向。截至目前，相关智能服务已惠及数千万用户，推动成交规模达百亿级别。

平台负责人强调，其目标并非培养用户成为专业卖家，而是通过技术手段让每一次非专业发布都能顺利实现资源流转，推动环保消费。

专家呼吁，智能体互联网是网络设施、数据资源与人工智能能力的深度结合，需要业界加强协作，推进技术研究，共建健康可持续的数字生态。

二、应用加快落地

当前，人工智能已跨越概念阶段，进入广泛实施期，显著改变多个行业的运作模式。我国人工智能技术在工业制造、服务行业等领域不断渗透，助力产业实现智能化转型。

有行业代表指出，大模型正推动产业数字化从效率提升迈向结构重塑。它改变了人机交互、知识运用与任务执行的逻辑，使数字化系统更具智能。然而，如何将这一突破性技术与不同行业的复杂业务流程安全、稳定地结合，仍是众多企业面临的实际问题。

为解决人工智能在工业领域落地难的瓶颈，有企业将专业领域知识与大模型相融合，推出面向工程机械领域的专用智能设备。该产品覆盖多个业务环节与数十类典型场景，在显著降低企业成本的同时，加快研发进程。通过“基础模型+行业知识+场景应用”的分层设计，保障了技术方案的可实施性与灵活性。

人工智能的持续进步离不开丰富场景支撑与高质量数据积累。部分企业通过“数据+智能+场景”联动模式，对多行业交易信息进行脱敏与结构化处理，借助自研算法构建适用于不同情境的模型系统。例如在金融领域，该类模型可辅助机构进行风险管控、客户评估与决策支持，成为企业经营管理的智能中枢。

主管部门表示，将继续推进人工智能产业健康发展，构建算力共享体系，促进模型与数据资源协同创新，不断拓展技术应用的层次与范围。

三、携手应对挑战

随着智能技术深入各行各业，其伴生的安全隐患也日益引发关注。有机构在会议期间发布的报告指出，大模型面临基础设施、生成内容、数据资源、智能体运行及用户端等多重风险。为应对这些复杂威胁，报告提出结合外部实时防护与系统原生安全的双重治理思路，构建覆盖全流程的防御体系。

面对安全警报数量激增等现实难题，大模型与智能体的结合正推动安防运营从被动响应转向主动预警。已有企业推出具备AI原生能力的安全数据连接设备及可信数据空间，在保障数据安全的前提下促进信息合规流动。

有业界代表认为，我国互联网领域的成就离不开法治环境的支撑。在发展与安全之间取得有效平衡，是实现技术造福社会的重要基础。

专业研究机构建议，应通过立法、政策引导、技术保障与标准建设等多种方式，共同应对人工智能在安全、伦理等方面的新型挑战，不断提升技术的可靠性与公平性。