2024年，生成式AI與大模型的爆發式增長，推動AI技術從“工具輔助”邁向“自主決策”的新階段。AI智能體（AI Agent）作為這一趨勢的核心載體，正逐漸滲透至企業服務、智能制造、金融、醫療等關鍵領域。然而，技術的快速迭代往往伴隨著未被充分認知的風險。

近日，Gartner高級研究總監趙宇（Angela Zhao）在接受媒體采訪時深入剖析了AI智能體的技術架構、安全挑戰及應對策略。作為長期關注AI安全的研究者，趙宇指出，AI智能體的自主決策能力使其成為“特權訪問者”，但當前行業對安全風險的認知不足，治理框架的缺失，將成為AI智能體技術落地的最大阻礙。

從感知到執行，AI智能體的核心邏輯

隨著大語言模型、深度學習等技術的不斷進步，智能體的能力得到了顯著提升。它們不僅能夠感知外部環境、理解用戶指令，還能根據目標和上下文進行自主規劃和決策。這種自主性和靈活性使得智能體在金融、醫療、制造等多個領域展現出巨大的應用潛力。

在趙宇的解讀中，AI智能體的本質是“大模型+工具+工作流”的集成體。與傳統生成式AI不同，智能體通過感知環境、自主規劃、調用工具、執行任務，形成閉環決策能力。她以一張技術架構圖為例，將智能體拆解為五大模塊：

1）感知模塊：采集外部信息與用戶指令；

2）目標模塊（Goal）：定義智能體的存在目的與任務導向；

3）規劃模塊：基于感知信息和歷史記憶生成任務方案；

4）工具模塊：調度外部API或物理設備；

5）記憶模塊：存儲任務上下文與歷史行為數據。

“智能體的核心在于動態環境中的持續交互。例如，自動駕駛中的智能體需實時解析道路信息，而工業場景中的智能體可能需協調多臺設備。”趙宇強調，這種復雜性使得傳統生成式AI的“輸入-輸出”模式被徹底顛覆。

從幻覺到物理失控，四類威脅亟需關注

雖然技術的快速發展讓AI智能體正在從科幻概念演變為重塑產業格局的核心引擎，但是當這些具備自主決策能力的數字實體深入金融、醫療、制造等命脈領域時，其安全問題已不再是單純的技術挑戰，而是關乎數字經濟存續的戰略命題。

趙宇表示，盡管AI智能體展現出巨大潛力，但其安全風險呈現“放大效應”。在趙宇看來，AI智能體主要存在四類威脅：

一是風險放大。首先是大模型的幻覺。大模型的概率性輸出特性，在動態環境中可能導致嚴重誤判，。例如，自動駕駛智能體若錯誤識別交通標志，可能引發事故。其次是提示注入攻擊。攻擊者通過篡改工具名稱或描述（如MCP協議中的“Rug Pull攻擊”），誘導智能體執行惡意指令。趙宇特別提到擴展的供應鏈風險——攻擊鏈延長至第三方甚至第四方服務，追蹤難度陡增。

二是自主決策風險。“智能體的行為基線難以定義。”趙宇表示，傳統安全依賴靜態行為分析，但智能體可能因持續學習偏離預設路徑。例如，金融領域的智能體若擅自調整風控策略，可能導致系統性風險。

三是多智能體交互。在多智能體協作場景中，訪問控制漏洞可能引發權限濫用。趙宇以“級聯失控”為例解釋：“若一個智能體被攻破，攻擊者可能通過其憑據橫向滲透至整個系統。”此外，資源競爭可能導致任務沖突，影響業務穩定性。

四是物理環境交互風險。主要包括傳感器欺騙、惡意指令篡改、隱私泄漏三類。趙宇以輔助駕駛為例，進行了詳細的介紹。她表示，偽造交通標志或聲波干擾語音助手，可能造成重大的安全事故。趙宇強調，物理環境交互風險是最危險卻最被忽視的領

在與中國企業的交流中，約70%的客戶對AI智能體的基礎概念尚不清晰，更遑論安全風險。趙宇表示，廠商側同樣存在問題——多數企業未配備專職安全團隊，產品安全性存疑。

“許多企業將智能體與自動化工作流混為一談，實際上兩者在自主性上有本質差異。”趙宇提醒，盲目追求“快速上線”可能埋下隱患。

從技術加固到生態治理，Gartner規劃出安全應對策略

在本場媒體溝通會上，趙宇不但分享了AI智能體與傳統AI存在的差異性風險，還針對每一種風險，給出了詳細的防護措施。總結歸納一下，Gartner給出的這套防御體系，包括技術層和生態層兩大層面。

在技術層面，一是通過對抗訓練提升模型魯棒性；二是通過邊界控制，限制智能體可訪問的工具與數據（如API白名單）；三是通過動態監控，實時追蹤行為日志，建立自動化響應機制。

針對多智能體場景，趙宇建議采用“零信任架構”，為每個智能體分配獨立憑證，并實施最小權限原則。她表示，資源隔離與動態配額同樣關鍵，例如為高優先級任務預留計算資源。

在生態層面，通過供應鏈安全，掃描開源組件漏洞，采用“AI物料清單”管理依賴項；利用物理防護，通過多傳感器交叉驗證降低欺騙風險，部署緊急停止機制；借助隱私保護，利用邊緣計算減少數據回傳，結合動態數據掩碼技術。

趙宇坦言，由于AI智能體目前處于探索期，全球范圍內缺乏統一的AI智能體安全標準。國內雖有一些機構發布技術要求，但細則尚未公開。她呼吁企業“邊實踐邊治理”。

盡管挑戰重重，趙宇對AI智能體的未來持謹慎樂觀態度。她表示，用AI對抗AI或是終極方案。目前已有企業嘗試利用AI實時監控智能體行為，但準確性仍需提升。MITRE ATT&CK等組織正構建針對智能體的攻擊戰術庫，為防御提供理論框架。

除此之外，通過開源技術社區與跨國開發者協作，可能會產生重大的突破，或許能從底層推動協議標準化。

結語：安全是AI智能體“向實而生”的前提

雖然 AI智能體看起來比較火熱，但是短期內AI智能體會優先應用于企業服務場景（如客服、文檔處理），而C端應用會面臨較大的隱私與權限問題的挑戰。但無論如何，企業需為智能體分配獨立身份，避免直接繼承用戶權限。

采訪尾聲，趙宇反復強調“安全需從Day One開始”：“技術可以試錯，但安全沒有回頭路。尤其是涉及物理環境的場景，一次事故足以摧毀公眾信任。”

在趙宇看來，AI智能體的發展正站在十字路口——是成為推動效率革命的“新引擎”，還是因安全缺位淪為“失控的武器”，取決于企業、廠商與監管機構的共同抉擇。

“慢下來，或許才能走得更遠。”趙宇如是說。