8月6日,以“All In Agent”为主题的第十三届互联网安全大会在京举行。现场,工业和信息化部原总工程师赵志国强调,人工智能与网络安全的融合发展不是选择题,是时代命题与必答题,更是责任的担当,需要各界加强人工智能与安全产业的深度融合、双向赋能。
针对此次大会的智能体主题,360创始人周鸿祎表示,过去大模型在企业应用中的两大痛点——推理能力不足和缺乏独立做事能力,前者在近一年已显著改善,但后者仍未解决。AI发展如果停留在大模型阶段,只能成为玩具,而非生产力工具。因此,大模型进化到智能体是必然的,后者才是解决之道,它能够理解目标、规划任务、调用工具、具备记忆,实现从需求到结果的完整交付。核心在于使用工具的能力和利用大模型进行复杂任务规划的能力。
对于智能体的发展路径,周鸿祎归纳为四步:L1聊天助手;L2低代码工作流智能体,从“玩具”进化为“工具”,但必须由人类来设置流程;L3推理型智能体,实现AI自主规划完成任务,像人类制造了一个在某个领域有专业特长的员工,但受限于技术框架,面对跨领域复杂问题时,仍会因缺乏协同规划能力而陷入瓶颈,无法实现多层级思考下的全局优化;L4多智能体蜂群,多个专家智能体可像搭积木一样灵活“拉群组队”、多层嵌套、分工协作。
采访环节,周鸿祎对第一财经等媒体表示,第一个做到L3级别智能体的是Manus,而今年有三件事推动了智能体行业的发展:一是DeepSeek推动推理模型的普及,二是MCP(模型上下文协议)标准部分解决了工具调用时接口不统一的问题,三是Manus将“预设节点+人工编排”的传统workflow模式,升级为“多智能体协同+动态任务分解”的Agent-as-a-Service架构。未来智能体还会有很大的发展空间,其中最具挑战的当数L4级别多智能体蜂群建设。
对于新智能体时代下的网络安全问题,周鸿祎称,当前企业面临双重挑战,一方面,安全运营专家稀缺且培养周期长;另一方面,“智能体黑客”的出现使攻防对抗进入“机器对机器”新阶段,单个黑客可操控上百个智能体黑客,批量发起自动化攻击,加剧网络战风险。
整个大模型产业中,算力与芯片也是重要一环,采访中,周鸿祎也谈及对芯片后门安全风险的看法。他对第一财经记者表示,一方面,对行业不能做有罪推定;其次,芯片后门问题行业此前有过先例。世界最大CPU公司曾在CPU产品内安装小CPU进行安全控制,通过自带的操作系统预置软件,并且商业公司产品与决策可能会受非商业因素影响。周鸿祎认为,核心是要看是否有人要这么做。
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