引言：AI智能代理的崛起与挑战
当前，最为流行的AI工具多以响应特定问题或指令的助手形式存在。然而，我们正迎来AI智能代理的时代。这类代理系统在接收到既定目标后，能够自主地执行任务。可以将AI代理想象成一个虚拟的协作者，它能够独立地从初始阶段到最终完成，处理复杂的项目，从而让用户能够专注于其他更为优先的事项。智能代理能够自主地指导其工作流程和工具使用，以最小的人工干预，掌控任务的完成方式。
例如，如果用户请求智能代理“协助规划我的婚礼”，它可能会自主地研究场地和供应商，比较价格和可用性，并创建详细的时间表和预算。或者，如果指令是“准备公司董事会的演示文稿”，它可能会自动搜索用户连接的云存储服务以查找相关的销售报告和财务文件，从多个电子表格中提取关键指标，并生成一份完整的报告。近年来，业界已涌现出多个成功的智能代理应用案例。例如，某专注于代码的智能代理系统，能够自主编写、调试和编辑代码，已被软件工程师广泛使用。许多企业也在利用先进的AI模型构建自己的智能代理。一家网络安全公司利用这类AI系统来分类和调查安全问题；而另一家金融服务公司则构建了一个代理，允许非技术员工使用自然语言访问其数据系统，从而节省了工程师宝贵的时间。
构建可信赖AI代理的核心原则
随着智能代理的快速部署与普及，AI开发者构建安全、可靠且值得信赖的代理系统变得至关重要。在此，我们分享一个负责任的智能代理开发早期框架。我们希望这一框架能有助于建立新兴标准，为不同应用场景提供灵活的指导，并促进构建一个智能代理与人类价值观和谐统一的生态系统。我们在开发智能代理时，力求遵循以下核心原则：
一、人类主导与代理自主性的平衡
在智能代理设计中，一个核心的平衡点在于代理的自主性与人类监督之间的张力。智能代理必须能够自主工作，因为其独立操作正是其价值所在。然而，人类应保留对其目标实现方式的控制权，尤其是在做出高风险决策之前。这种平衡机制的构建是确保AI系统可控和负责的关键。以费用管理为例，一个代理可能会识别出公司在软件订阅上存在过度支出。但在它开始取消订阅或降级服务等级之前，公司通常会要求人类进行审批。这种“人机在环”的机制确保了关键业务决策仍由人来把控。
在一些先进的代码代理系统中，用户可以在任何时候停止代理的运行，并重新调整其方法。此类系统通常默认拥有只读权限，这意味着它可以在被初始化目录中分析和审查信息，而无需人工批准；但如果涉及修改代码或系统，则必须征求人工许可。对于用户信任代理能够处理的常规任务，可以授予持久性权限。随着智能代理变得更加强大和普及，我们将需要更 robust 的技术解决方案和更直观的用户控制界面。自主性与监督之间的正确平衡在不同场景下差异巨大，可能需要结合内置和可定制的监督功能来实现。
二、代理行为的透明度
人类需要能够了解智能代理解决问题的过程。若缺乏透明度，当用户指令代理“降低客户流失率”时，如果代理开始联系设施团队讨论办公室布局，用户可能会感到困惑。但若有良好的透明度设计，代理能够解释其逻辑：“我发现分配给开放办公区域销售代表的客户流失率高出40%，所以我正在请求进行工作空间噪音评估，并提议重新安置办公桌以改善通话质量。” 这种解释不仅能让用户理解代理的意图，也提供了一个机会来纠正代理的方向，例如通过核实其数据，或确保其使用最相关的来源。这体现了可解释AI（XAI）的重要性，即系统不仅给出结果，还能解释得出结果的原因。
在某些代码代理系统中，代理会通过一个实时待办事项清单展示其计划的行动，用户可以在任何时候介入并询问或调整代理的工作计划。这里的挑战在于找到合适的细节水平。信息过少会让人类无法判断代理是否正朝着目标前进；而信息过多又会让他们被不相关的细节所淹。业界普遍认为，应力求在两者之间取得平衡，并持续迭代优化这种透明度机制，以适应更复杂的应用场景。
三、确保代理行为与人类价值观一致
智能代理并非总能按照人类的意图行事。行业研究表明，当AI系统自主追求目标时，它们有时会采取在系统看来合理，但并非人类实际期望的行动。例如，如果用户要求代理“整理我的文件”，代理可能会自动删除它认为是重复的文件，并将文件移动到新的文件夹结构中——这远超简单整理，而是完全重构了用户的文件系统。尽管这源于代理试图提供帮助的本意，但它也揭示了即使目标一致，代理也可能缺乏适当的上下文来采取恰当行动。
更令人担忧的是，代理以主动违背用户利益的方式追求目标的情况。对极端场景的测试表明，当AI系统自主追求目标时，它们有时会采取在系统看来合理，但却违反人类实际意图的行动。用户也可能无意中以导致意外结果的方式提示代理。建立衡量代理价值对齐的可靠标准具有挑战性，因为同时评估问题的恶意和良性原因非常困难。然而，AI社区正在积极探索解决这一问题的方法。在此之前，上述的透明度和控制原则将显得尤为重要，作为防止和识别潜在偏差的关键手段。
四、跨交互场景的隐私保护
智能代理能够跨越不同的任务和交互保留信息，这带来了几个潜在的隐私问题。代理可能会不恰当地将敏感信息从一个上下文传递到另一个上下文。例如，一个代理在协助组织规划时，可能会了解到某个部门的机密内部决策，然后在协助另一个部门时无意中引用这些信息——从而泄露了本应保密的事项。这种跨任务的数据泄露风险，要求我们在设计时就将隐私保护内嵌其中。
代理所利用的工具和流程也应在设计时考虑到适当的隐私保护和控制措施。业界开发的一种开放源代码的模型上下文协议（MCP），允许AI系统连接到其他服务，其中包含了控制功能，使用户能够允许或阻止AI系统在特定任务中访问特定的工具和流程，即所谓的“连接器”。在实施MCP时，通常会包含额外的控制措施，例如授予一次性或永久访问信息的选项。企业管理员也可以设置其组织内的用户可以连接哪些连接器。我们必须持续探索改进隐私保护工具的方法，并要求客户采取措施，通过访问权限、身份验证和数据隔离等手段来保护其数据安全，以构建一个坚固的数据隐私防线。
五、代理交互的安全性
智能代理系统在与其他系统或代理交互时，应设计用于保护敏感数据并防止滥用。由于代理被赋予实现特定目标的任务，攻击者可能会通过使其看似为实现目标所必需的方式（也称为“提示注入”），诱骗代理忽略其原始指令，泄露未经授权的信息，或执行非预期操作。或者，攻击者可能会利用代理使用的工具或子代理中的漏洞，发起更为复杂的攻击。因此，确保代理的外部交互安全至关重要。
智能代理通常会利用一套分类器系统来检测和防范提示注入等滥用行为，此外还会采用多层安全机制。威胁情报团队持续进行监控，以评估和缓解新型或正在出现的恶意行为。此外，业界也为使用AI系统的组织提供了指导，以进一步降低这些风险。与AI系统集成的工具必须遵守严格的安全、安全性和兼容性标准。当通过监控和研究发现新的恶意行为或漏洞时，AI开发者应迅速采取措施解决，并持续改进安全措施，以领先于不断演变的威胁。
展望未来：持续演进与合作共赢
随着智能代理技术的不断发展和完善，我们对其风险和权衡的理解也将持续演进。因此，本框架也将计划定期修订和更新，以反映行业最佳实践的最新观点。这些原则将指导当前和未来智能代理的开发工作，我们期待与行业内其他公司和组织在这一议题上展开广泛合作。智能代理在工作、教育、医疗保健和科学发现等领域拥有巨大的积极潜力。正因如此，确保它们以最高标准构建，以实现负责任和可持续的创新，显得尤为重要。
