围绕科学研究、产业发展、提振消费、民生福祉、社会治理等方向, 《实施意见》提出了19个智能体典型应用场景, 其中科学研究在这19个典型应用场景里被置于首位, 且强调创新驱动和应用牵引, 为科研智能体的发展提供了清晰的政策支撑。
将时间设定为2025年末尾的那天, 也就是7月26日, 上海交通大学, 以及深势科技这两个主体, 所推出的是通用科研智能体“SciMaster”。
当用户提出“分子动力学在药物筛选中的典型流程是怎样的? ”这样一个科学问题时, SciMaster能够把该问题拆解成多个子任务, 随后进行全网以及海量文献的检索, 进而整合资讯、数据、论文、专利等各类资料, 最终快速生成能够落地的深度调研报告。
按照深势科技首席技术官廖若雪所说, 于生物医药科研范畴, 所涉及药物靶点发现和分子计算等, 智能体可把跨靶点研究证据整合至知识图谱, 以此支撑药物研发。于新材料领域, 涵盖电解液、固体电解质有机合成等方面, 亦有着智能体研发辅助产品。
依照湘汉智库所进行的研究报告来看，当下智能体已然深度地渗透进入众多学科的科研场景之中, 进而成为了跨领域科研创新的核心工具, 而目前它主要是落地在材料化学、基因组生物信息、生物医学健康等这些核心科研领域。
赋能电商：一句话下单、个性化订制，还有“劝退功能”
智能体能够依据个性化的那些需求, 自动去识别人们的意图, 自动去定位人们的偏好, 还能推荐可以下单的商品, 比如“帮我弄一杯咖啡, 别加冰”, 或者“两份米线, 其中一份加辣别放豆芽”, 又或者“帮我弄一杯奶茶, 别加糖, 多搁些珍珠”, 甚至“帮我订前往莫斯科的机票以及酒店”等等。
年初, 在智能体正往商业领域全流程融入的情况下, 淘宝闪购和千问智能体完成了深度打通, 5月11日, 千问又和淘宝全面打通, 这标志着全球超大规模电商平台与智能体应用的深度融合。
依据淘宝闪购所讲, 到现在为止, 上面说的合作已经涉及全国300多个地级以及以上的城市, 超出了3000个区县, 包含餐饮外卖, 还有超市便利、生鲜蔬果、鲜花绿植、医药健康、手机数码等好多品类。
淘宝闪购相关业务负责人表示, AI正于重构即时零售消费体验, “智能体 + 即时零售”的结合, 意谓即时零售从“货架搜索”朝着“AI对话式推荐”转型, 智能体作为新入口, 其为平台带来的增量能够沉淀成长期价值。
有意思的是, 当AI在协助完成选品这个行为的时候, 它还有可能采取“劝退”这样的举动。对于消费者多买、错买这俩方面所做出的决策, AI会在整个过程里适时地进行干预。比如说, 有记者在尝试运用智能体去购买“量子水杯”的这个时候, 就被千问以“强制”的方式进行科普从而“劝退”了。
记者使用千问智能体购物测试图
赋能金融教育：秒读财报、梳理文献
智能体还深度落地金融、教育等多元行业场景。
以往的时候, 券商研究员去做行业研究, 那是需要泡在数量巨大的研报、财报以及新闻当中的, 要把资料全部都翻遍, 经过两到三天的时间, 才能够积攒出一份初稿来的。但是现在不一样了, 只要把研究主题丢给Kimi, 它马上就会自动在全网进行检索, 然后逐页去精读财报, 接着提炼出核心观点, 整个过程连贯流畅, 一下子就输出结构化分析草稿了。原本需要花费两到三天时间的那种“苦活儿”, 现如今只需要两到三个小时就能够完成了。
教育领域当中, 文献“大山”始终是高校师生的“头号痛点”, 一个研究方向往往有成百上千篇中英文文献。现今仅需一次对话, 智能体便能够一口气读完全部文献, 自动达成分类归档、提炼核心观点, 理顺出涵盖研究脉络、争议焦点、未来方向的完整综述框架。依据Kimi合作博士生导师反馈, 博士生以往需耗费2至3周才能完成的文献梳理, 现在1至2天就能拿出初版, 内容还更加全面、更加系统, 效率达到最高。
根据中国通信工业协会数据中心委员会所主编的名为《AI智能体赋能行业决策: 趋势与实践白皮书（2026）》的文件表明, 智能体正处于集中爆发的态势, 在制造产业、金融业以及政务等诸多行业成为了“主战场”, 并且这些行业的渗透率已经超过了50%。
筑牢智能体安全防线
智能体不是毫无瑕疵的, 存在“满嘴跑火车”这样的幻觉, 决策会出现偏差, 执行会不给力, 这是行业面临的难题。为了给智能体纠正偏差, 研发端在技术方面展开了“精准纠错战”标点符号。
廖若雪称, 科学场景对事实准确性以及推理可溯源性要求超高, 首先, 智能体知识得是结构化的, 并非全靠模型记知识, 我们会把科学文献里的命题和推理链, 转成可查询、可校验的知识图谱, 其次, 智能体推理过程也能用特定算法校验置信度。除此之外, 还得着重强调验证这一环节, 那些关键的科学论断, 决不能仅仅依靠智能体自身去评估, 论文属于可执行的工作流, 我们会切实地开展可复现的计算, 借助实际的运行结果去验证结论到底是不是真实的。
在通用场景当中, 智能体有关核验的能力同样处于加强的状态。依据阿里巴巴千问事业部相关负责人所进行的介绍, 在今年3月这个时间点, 通义千问上线了名为“引证”的功能, 其内置具备硬核性质的事实复核机制。当用户问到新闻时事、政策动态这类需要做到“有据可查”的问题之际, 会发觉回答的末尾跳出一枚“引证”按钮。一旦点击“引证”, 智能体就会逐字去核对关键信息: 存在权威信源背书、能够经得起交叉验证的内容, 会亮绿呈现“盖章可信”；来源模糊、说法矛盾或者未被主流媒体证实的信息, 便会醒目标红, 给出“还需再核实”的提示。
除去AI幻觉等方面的内容以及存在的认知风险, 智能体还不得不针对数据安全, 算法安全, 交互安全等这些关键的风险点去筑牢防线。
淘宝闪购相关业务负责人称, “一句话点外卖”服务流程背后, 存在一套完整且闭环的流程, 该流程涉及查询、进行渲染、加入购物车、完成支付、对数据进行打通等上百个细小项目。针对餐饮、零售等细分领域, 平台开展了大量定向训练。同时, AI外卖场景的风控还需要关注模型层风险, 以此确保智能体能安全执行。
近日, 360 AI安全研究院发布了《AI安全系列报告: 智能体安全新范式——当AI有了“手和脚”, 企业安全边界必须重建》, 该报告指出, 随着智能体加速进入企业办公场景, AI安全的核心问题正在发生转变, 随着智能体加速进入企业研发场景, AI安全的核心问题正在发生转变, 随着智能体加速进入企业运维场景, AI安全的核心问题正在发生转变, 随着智能体加速进入企业客服场景, 这也是企业核心业务场景, AI安全的核心问题正在从“生成风险”转向“执行风险”。
面向安全问题, 360给出了两条解决途径: 其一, 借助AI为传统安全防护增添助力, 提升漏洞发觉、入侵判断、样本剖析以及响应处理的效率；其二, 使执行的不确定性任务处于安全约束范畴内, 让智能体能够开展工作, 但不可逾越界限。
清华大学文科资深教授薛澜, 苏世民书院院长薛澜觉得, 《实施意见》借助设定全链条安全要求, 尤其是针对关键领域以及脆弱群体的重点保护, 来系统性预防智能体技术滥用、决策失控等风险, 进而保护国家安全、公共利益以及人民权益, 为智能体技术在全社会规模化应用构建必要的安全信任基础。
智能体兴起, 是技术不断更新迭代致使的必然结果, 更是时代持续向前发展所呈现的趋势。这并非单纯意义上的技术进行升级, 而是涉及工作做法、商业运行逻辑、生活感受的全方位重新构建。有政策保驾护航, 技术已趋向成熟, 应用场景得以落地, 多种力量正促使智能体从在行业里进行探索朝着实现深度赋能转变。
