2024年，生成式AI与大模型的爆发式增长，推动AI技术从“工具辅助”迈向“自主决策”的新阶段。AI智能体（AI Agent）作为这一趋势的核心载体，正逐渐渗透至企业服务、智能制造、金融、医疗等关键领域。然而，技术的快速迭代往往伴随着未被充分认知的风险。
近日，Gartner高级研究总监赵宇（Angela Zhao）在接受媒体采访时深入剖析了AI智能体的技术架构、安全挑战及应对策略。作为长期关注AI安全的研究者，赵宇指出，AI智能体的自主决策能力使其成为“特权访问者”，但当前行业对安全风险的认知不足，治理框架的缺失，将成为AI智能体技术落地的最大阻碍。
从感知到执行，AI智能体的核心逻辑
随着大语言模型、深度学习等技术的不断进步，智能体的能力得到了显著提升。它们不仅能够感知外部环境、理解用户指令，还能根据目标和上下文进行自主规划和决策。这种自主性和灵活性使得智能体在金融、医疗、制造等多个领域展现出巨大的应用潜力。
在赵宇的解读中，AI智能体的本质是“大模型+工具+工作流”的集成体。与传统生成式AI不同，智能体通过感知环境、自主规划、调用工具、执行任务，形成闭环决策能力。她以一张技术架构图为例，将智能体拆解为五大模块：
1）感知模块：采集外部信息与用户指令；
2）目标模块（Goal）：定义智能体的存在目的与任务导向；
3）规划模块：基于感知信息和历史记忆生成任务方案；
4）工具模块：调度外部API或物理设备；
5）记忆模块：存储任务上下文与历史行为数据。
“智能体的核心在于动态环境中的持续交互。例如，自动驾驶中的智能体需实时解析道路信息，而工业场景中的智能体可能需协调多台设备。”赵宇强调，这种复杂性使得传统生成式AI的“输入-输出”模式被彻底颠覆。
从幻觉到物理失控，四类威胁亟需关注
虽然技术的快速发展让AI智能体正在从科幻概念演变为重塑产业格局的核心引擎，但是当这些具备自主决策能力的数字实体深入金融、医疗、制造等命脉领域时，其安全问题已不再是单纯的技术挑战，而是关乎数字经济存续的战略命题。
赵宇表示，尽管AI智能体展现出巨大潜力，但其安全风险呈现“放大效应”。在赵宇看来，AI智能体主要存在四类威胁：
一是风险放大。首先是大模型的幻觉。大模型的概率性输出特性，在动态环境中可能导致严重误判，。例如，自动驾驶智能体若错误识别交通标志，可能引发事故。其次是提示注入攻击。攻击者通过篡改工具名称或描述（如MCP协议中的“Rug Pull攻击”），诱导智能体执行恶意指令。赵宇特别提到扩展的供应链风险——攻击链延长至第三方甚至第四方服务，追踪难度陡增。
二是自主决策风险。“智能体的行为基线难以定义。”赵宇表示，传统安全依赖静态行为分析，但智能体可能因持续学习偏离预设路径。例如，金融领域的智能体若擅自调整风控策略，可能导致系统性风险。
三是多智能体交互。在多智能体协作场景中，访问控制漏洞可能引发权限滥用。赵宇以“级联失控”为例解释：“若一个智能体被攻破，攻击者可能通过其凭据横向渗透至整个系统。”此外，资源竞争可能导致任务冲突，影响业务稳定性。
四是物理环境交互风险。主要包括传感器欺骗、恶意指令篡改、隐私泄漏三类。赵宇以辅助驾驶为例，进行了详细的介绍。她表示，伪造交通标志或声波干扰语音助手，可能造成重大的安全事故。赵宇强调，物理环境交互风险是最危险却最被忽视的领
在与中国企业的交流中，约70%的客户对AI智能体的基础概念尚不清晰，更遑论安全风险。赵宇表示，厂商侧同样存在问题——多数企业未配备专职安全团队，产品安全性存疑。
“许多企业将智能体与自动化工作流混为一谈，实际上两者在自主性上有本质差异。”赵宇提醒，盲目追求“快速上线”可能埋下隐患。
从技术加固到生态治理，Gartner规划出安全应对策略
在本场媒体沟通会上，赵宇不但分享了AI智能体与传统AI存在的差异性风险，还针对每一种风险，给出了详细的防护措施。总结归纳一下，Gartner给出的这套防御体系，包括技术层和生态层两大层面。
在技术层面，一是通过对抗训练提升模型鲁棒性；二是通过边界控制，限制智能体可访问的工具与数据（如API白名单）；三是通过动态监控，实时追踪行为日志，建立自动化响应机制。
针对多智能体场景，赵宇建议采用“零信任架构”，为每个智能体分配独立凭证，并实施最小权限原则。她表示，资源隔离与动态配额同样关键，例如为高优先级任务预留计算资源。
在生态层面，通过供应链安全，扫描开源组件漏洞，采用“AI物料清单”管理依赖项；利用物理防护，通过多传感器交叉验证降低欺骗风险，部署紧急停止机制；借助隐私保护，利用边缘计算减少数据回传，结合动态数据掩码技术。
赵宇坦言，由于AI智能体目前处于探索期，全球范围内缺乏统一的AI智能体安全标准。国内虽有一些机构发布技术要求，但细则尚未公开。她呼吁企业“边实践边治理”。
尽管挑战重重，赵宇对AI智能体的未来持谨慎乐观态度。她表示，用AI对抗AI或是终极方案。目前已有企业尝试利用AI实时监控智能体行为，但准确性仍需提升。MITRE ATT&CK等组织正构建针对智能体的攻击战术库，为防御提供理论框架。
除此之外，通过开源技术社区与跨国开发者协作，可能会产生重大的突破，或许能从底层推动协议标准化。
结语：安全是AI智能体“向实而生”的前提
虽然 AI智能体看起来比较火热，但是短期内AI智能体会优先应用于企业服务场景（如客服、文档处理），而C端应用会面临较大的隐私与权限问题的挑战。但无论如何，企业需为智能体分配独立身份，避免直接继承用户权限。
采访尾声，赵宇反复强调“安全需从Day One开始”：“技术可以试错，但安全没有回头路。尤其是涉及物理环境的场景，一次事故足以摧毁公众信任。”
在赵宇看来，AI智能体的发展正站在十字路口——是成为推动效率革命的“新引擎”，还是因安全缺位沦为“失控的武器”，取决于企业、厂商与监管机构的共同抉择。
“慢下来，或许才能走得更远。”赵宇如是说。
