IT之家 6 月 18 日消息，中國信通院今日發(fā)布“2026 智能體十大關(guān)鍵詞”，對智能體技術(shù)突破、應(yīng)用落地和生態(tài)建設(shè)作出前瞻研判。

IT之家從公告獲悉，2026 智能體十大關(guān)鍵詞分別是：

智能體基礎(chǔ)設(shè)施、智能體互聯(lián)協(xié)作、智能體工程化、智能體學(xué)習(xí)進(jìn)化、智能體記憶、智能體技能、智能體產(chǎn)品創(chuàng)新、智能體支付協(xié)議、智能體可信、智能體全棧評估

一、智能體基礎(chǔ)設(shè)施：孕育智能的“硅基孵化器”

智能體基礎(chǔ)設(shè)施是支撐智能體開發(fā)、部署、運(yùn)行和治理的基礎(chǔ)體系，涵蓋算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)、云資源等資源底座，沙箱、開發(fā)框架、部署平臺、運(yùn)行環(huán)境等工程化支撐，模型接入、記憶管理、工具調(diào)用、技能編排、任務(wù)調(diào)度、狀態(tài)管理等關(guān)鍵組件，以及可觀測、可評測、可審計(jì)、安全隔離、權(quán)限控制等治理機(jī)制。

隨著智能體從試點(diǎn)探索走向規(guī)模應(yīng)用，其處理復(fù)雜任務(wù)對高并發(fā)、長時(shí)程、多工具、多權(quán)限運(yùn)行提出了更高要求。當(dāng)前，產(chǎn)業(yè)各方正加快構(gòu)建開發(fā)、部署、運(yùn)維一體化環(huán)境，推動基礎(chǔ)設(shè)施向標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化和云邊協(xié)同方向發(fā)展。

未來，智能體基礎(chǔ)設(shè)施將成為支撐多智能體協(xié)作、復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行和全流程業(yè)務(wù)落地的重要基石。

二、智能體互聯(lián)協(xié)作：群體協(xié)同的“生態(tài)基座”

智能體互聯(lián)協(xié)作是指不同智能體、模型、工具及業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過標(biāo)準(zhǔn)接口、協(xié)作協(xié)議和任務(wù)編排機(jī)制實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通與互操作的能力體系。其核心在于推動智能體從單體運(yùn)行向群體協(xié)同發(fā)展，使不同智能體能夠圍繞復(fù)雜任務(wù)交換信息、分工協(xié)作，并在身份管理、權(quán)限控制、安全審計(jì)等機(jī)制保障下形成可靠的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

智能體互聯(lián)協(xié)作打通虛擬與物理智能體的連接通道，促進(jìn)決策、感知與執(zhí)行的閉環(huán)協(xié)作，并推動跨系統(tǒng)、跨平臺、跨組織協(xié)作，形成開放的智能服務(wù)生態(tài)。

未來，它將進(jìn)一步突破系統(tǒng)壁壘和應(yīng)用邊界，支撐多智能體協(xié)同、復(fù)雜任務(wù)處理和萬物智聯(lián)生態(tài)發(fā)展，成為群體智能和智能體規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

三、智能體工程化：全生命周期的“生產(chǎn)級引擎”

智能體工程化是推動智能體從概念驗(yàn)證邁向規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵路徑，旨在破解復(fù)雜場景下開發(fā)流程不規(guī)范、運(yùn)行過程不可控、效果質(zhì)量難保證等落地難題。

由于智能體具有目標(biāo)開放、路徑動態(tài)、結(jié)果不確定等特征，需要構(gòu)建覆蓋需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、開發(fā)構(gòu)建、測試驗(yàn)證、部署運(yùn)行、監(jiān)測優(yōu)化和成本評估的全生命周期閉環(huán)體系。其重點(diǎn)在于推進(jìn)資產(chǎn)與過程工程化，一方面將模型、工具、技能、流程、知識等沉淀為可復(fù)用資產(chǎn)，另一方面通過標(biāo)準(zhǔn)流程、運(yùn)行監(jiān)控、效果評估和持續(xù)優(yōu)化提升系統(tǒng)穩(wěn)定性與可控性，打造“可重復(fù)、可觀測、可優(yōu)化”的業(yè)務(wù)閉環(huán)。

未來，隨著工程方法、運(yùn)行控制和評估反饋機(jī)制不斷完善，智能體工程化將成為支撐智能體規(guī)模化、可控化應(yīng)用的核心引擎。

四、智能體學(xué)習(xí)進(jìn)化：能力躍遷的“成長飛輪”

智能體學(xué)習(xí)進(jìn)化是指智能體在與環(huán)境、用戶和任務(wù)持續(xù)交互過程中，通過經(jīng)驗(yàn)反思、記憶重構(gòu)、策略更新和能力躍遷不斷提升自身性能和適應(yīng)能力。其核心在于用動態(tài)閉環(huán)優(yōu)化替代靜態(tài)能力預(yù)設(shè)，貫通感知理解、任務(wù)規(guī)劃、行動執(zhí)行和結(jié)果反饋等環(huán)節(jié)，使智能體能夠持續(xù)吸收交互經(jīng)驗(yàn)、優(yōu)化任務(wù)策略、完善記憶結(jié)構(gòu)和調(diào)整行為模式，從而提升在不同場景下的適應(yīng)性、穩(wěn)定性和任務(wù)完成質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)從被動“指令驅(qū)動”向主動“自我成長”的跨越。

未來，智能體學(xué)習(xí)進(jìn)化將形成持續(xù)反饋、動態(tài)優(yōu)化、長期增益的技術(shù)范式，使系統(tǒng)能夠在復(fù)雜環(huán)境中不斷積累經(jīng)驗(yàn)、修正偏差、增強(qiáng)能力，為長期運(yùn)行和復(fù)雜任務(wù)處理提供重要支撐。

五、智能體記憶：貫通上下文的“經(jīng)驗(yàn)倉庫”

智能體記憶是支撐上下文連續(xù)、用戶理解和經(jīng)驗(yàn)積累的核心能力，能夠幫助智能體在交互和任務(wù)執(zhí)行中保持連續(xù)性、穩(wěn)定性與長期適應(yīng)性。

不同于傳統(tǒng)系統(tǒng)中靜態(tài)存儲的信息，智能體記憶更加注重對交互歷史、任務(wù)狀態(tài)、用戶偏好、環(huán)境反饋和執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)的動態(tài)管理，既要支持單次任務(wù)中的上下文追蹤和中間過程記錄，也要支撐跨會話、跨任務(wù)的信息沉淀與經(jīng)驗(yàn)復(fù)用。其關(guān)鍵在于通過信息存儲、語義檢索、記憶更新、內(nèi)容壓縮、主動遺忘和權(quán)限治理等機(jī)制，實(shí)現(xiàn)記憶的有效組織、準(zhǔn)確調(diào)用和安全可控。

未來，智能體記憶將向更加結(jié)構(gòu)化、可調(diào)度和自適應(yīng)的方向演進(jìn)，使智能體在保持連續(xù)經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)一身份的同時(shí)，不斷提升任務(wù)理解、策略優(yōu)化和長期演化能力。

六、智能體技能：任務(wù)執(zhí)行的“能力原子庫”

智能體技能是將任務(wù)執(zhí)行過程中的具體操作、業(yè)務(wù)規(guī)則和專業(yè)知識抽象封裝為可調(diào)用、可組合、可復(fù)用單元的關(guān)鍵機(jī)制，可有效彌補(bǔ)智能體在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下多樣化任務(wù)的能力短板。

不同于單純依賴模型生成結(jié)果，技能使智能體能夠圍繞任務(wù)目標(biāo)調(diào)用檢索、分析、計(jì)算、生成、系統(tǒng)操作、設(shè)備控制等外部能力，并結(jié)合場景約束、執(zhí)行反饋和安全規(guī)則進(jìn)行動態(tài)編排。通過技能化設(shè)計(jì)，重復(fù)性任務(wù)可以標(biāo)準(zhǔn)化，業(yè)務(wù)規(guī)則可以結(jié)構(gòu)化，行業(yè)知識可以工具化，執(zhí)行過程可以引入校驗(yàn)、回退、權(quán)限控制和安全容錯(cuò)機(jī)制，從而提升任務(wù)完成的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可遷移性。

未來，智能體技能將向標(biāo)準(zhǔn)開放、跨域復(fù)用與自主編排方向演進(jìn)，有力支撐智能體從單一任務(wù)響應(yīng)走向復(fù)雜業(yè)務(wù)全流程執(zhí)行。

七、智能體產(chǎn)品創(chuàng)新：掀起“養(yǎng)蝦”和“養(yǎng)馬”熱潮

智能體產(chǎn)品創(chuàng)新是智能體技術(shù)能力與應(yīng)用場景深度融合的重要體現(xiàn)，標(biāo)志著智能體應(yīng)用正在從功能驗(yàn)證邁向場景化、產(chǎn)品化和服務(wù)化新階段。

新一代智能體不再局限于問答交互，而是初步具備任務(wù)理解、流程調(diào)度、工具調(diào)用和系統(tǒng)操作能力，能夠通過多端接入、權(quán)限控制、技能擴(kuò)展和記憶沉淀，打通從用戶交互到任務(wù)執(zhí)行、從前端入口到后臺系統(tǒng)的完整鏈路。

從“養(yǎng)蝦”“養(yǎng)馬”等智能體實(shí)踐熱潮，到智能助手、智能客服、數(shù)字員工等產(chǎn)品形態(tài)不斷涌現(xiàn)，智能體正在從單一對話入口拓展為覆蓋辦公、生產(chǎn)、生活和行業(yè)服務(wù)的多元化產(chǎn)品體系。

未來，智能體產(chǎn)品創(chuàng)新將持續(xù)向個(gè)性化、主動化、場景化和生態(tài)化方向發(fā)展，進(jìn)一步提升用戶需求理解、任務(wù)自主規(guī)劃和業(yè)務(wù)系統(tǒng)聯(lián)動能力，逐步成為連接用戶、場景與服務(wù)的數(shù)字伙伴。

八、智能體支付協(xié)議：重構(gòu)價(jià)值的“交易樞紐”

智能體支付協(xié)議是面向智能體自主交易、服務(wù)調(diào)用和價(jià)值交換的新型規(guī)則體系，能夠顯著降低自動化支付的門檻與成本，同時(shí)解決傳統(tǒng)支付體系在智能體場景下面臨的主體資格受限、責(zé)任歸屬模糊、動態(tài)條款適配不足等問題。

智能體支付協(xié)議具備規(guī)則靈活配置、過程透明、結(jié)果可驗(yàn)證、責(zé)任可追溯等特征，并結(jié)合商業(yè)信任機(jī)制，為跨平臺、跨終端智能體協(xié)作提供涵蓋身份識別、權(quán)限授權(quán)、服務(wù)交互、自動結(jié)算和信任保障的標(biāo)準(zhǔn)化支撐，推動智能體從信息流轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)向交易執(zhí)行主體演進(jìn)。

未來，智能體支付協(xié)議將進(jìn)一步完善智能體自主交易、服務(wù)調(diào)用和結(jié)算機(jī)制，促進(jìn)跨系統(tǒng)、跨平臺、跨組織的可信價(jià)值交換，為復(fù)雜業(yè)務(wù)和多主體協(xié)作場景下的交易執(zhí)行與服務(wù)協(xié)同提供重要支撐。

九、智能體可信：對齊價(jià)值觀的“信任基石”

智能體可信是保障智能體規(guī)范落地、穩(wěn)定運(yùn)行和持續(xù)應(yīng)用的重要前提，核心在于使智能體在復(fù)雜任務(wù)和開放環(huán)境中具備可靠生成、可控執(zhí)行、透明決策、合規(guī)交互和責(zé)任追溯能力。

隨著智能體從信息問答走向任務(wù)執(zhí)行，其參與的業(yè)務(wù)鏈條更長、調(diào)用的外部資源更多、產(chǎn)生的現(xiàn)實(shí)影響更直接，知識來源不穩(wěn)定、行為邊界不清晰、執(zhí)行過程不可控、決策路徑不透明、結(jié)果質(zhì)量難驗(yàn)證、責(zé)任鏈條難追溯等問題更加凸顯。

提升智能體可信水平，需要從數(shù)據(jù)、技術(shù)和評估三方面協(xié)同發(fā)力：以高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給和知識治理夯實(shí)專業(yè)可靠性，以可信推理、權(quán)限控制、行為約束和風(fēng)險(xiǎn)防護(hù)保障任務(wù)執(zhí)行可控性，以多維度評估框架和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測機(jī)制實(shí)現(xiàn)問題識別、風(fēng)險(xiǎn)量化和持續(xù)改進(jìn)。

未來，智能體可信將持續(xù)強(qiáng)化可靠性、可控性、穩(wěn)健性和可追溯性，為智能體規(guī)模化應(yīng)用筑牢信任基礎(chǔ)，支撐其在復(fù)雜開放場景中實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。

十、智能體全棧評估：實(shí)用導(dǎo)向的“度量衡器”

智能體全棧評估是面向智能體技術(shù)能力、應(yīng)用價(jià)值和運(yùn)行效益的系統(tǒng)化評估體系，是衡量智能體能否真正落地、持續(xù)運(yùn)行和創(chuàng)造價(jià)值的重要工具。

不同于模型評測，智能體評估需要覆蓋任務(wù)理解、規(guī)劃推理、工具調(diào)用、執(zhí)行反饋、穩(wěn)定性、安全性和用戶體驗(yàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)，既幫助開發(fā)者明確能力邊界和技術(shù)短板，也支持業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人判斷場景適配度、用戶價(jià)值和戰(zhàn)略契合度，并為管理者開展成本收益分析和投產(chǎn)比核算提供依據(jù)。

中國信通院“方升”智能體基準(zhǔn)測試正圍繞核心能力、通用任務(wù)和行業(yè)場景持續(xù)完善評估方法，推動能力評估、價(jià)值評估和效益評估協(xié)同發(fā)展。其中，能力評估重點(diǎn)關(guān)注任務(wù)完成質(zhì)量、復(fù)雜任務(wù)處理和行業(yè)適配水平，價(jià)值評估關(guān)注用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)和戰(zhàn)略匹配程度，效益評估關(guān)注任務(wù)自動化水平、效率提升、成本優(yōu)化和投資回報(bào)。

未來，智能體全棧評估將聚焦真實(shí)業(yè)務(wù)場景和動態(tài)任務(wù)環(huán)境，形成可量化、可復(fù)現(xiàn)、可落地的評估方法，為智能體應(yīng)用的質(zhì)量提升、價(jià)值判斷和風(fēng)險(xiǎn)管控提供依據(jù)。

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