AI技术的迅猛发展正将我们带入一个全新时代，其中最引人注目的当属具备自主任务执行能力的智能体（AI Agents）。与传统AI工具仅能被动响应特定指令不同，智能体能够根据设定的目标，自主规划并执行复杂任务，极大地提升了工作效率与自动化水平。它们如同虚拟协作伙伴，能够独立处理从初步研究到最终交付的整个项目流程，使人类得以专注于更具创造性和战略性的工作。
智能体的核心价值在于其自我导向性及工具整合能力。例如，当您委派一个智能体“协助策划我的婚礼”时，它可能自主研究场地和供应商、比较价格与可用性、并生成详细的时间表和预算。若要求它“准备公司董事会演示文稿”，智能体则能连接您的云存储系统，筛选相关销售报告和财务文件，从多份电子表格中提取关键指标，并最终形成一份完整的报告。目前，已有像用于代码开发和调试的“Claude Code”这样的智能体被广泛应用，许多企业也基于大型语言模型构建了定制化智能体，例如网络安全公司Trellix利用智能体分类和调查安全事件，金融服务公司Block则开发了允许非技术员工通过自然语言访问数据系统的智能体，显著节省了工程师的时间。
构建可信赖智能体的核心原则
随着智能体技术的快速普及与能力边界的拓展，确保其开发过程中的安全性、可靠性与可信赖性成为业界亟待解决的关键议题。Anthropic在构建智能体时，遵循一套早期框架，旨在为新兴标准提供参考，为不同应用场景提供可适应的指导，并促进构建一个与人类价值观高度契合的智能体生态系统。这一框架涵盖以下核心原则：
1. 平衡人类控制与智能体自主性
在智能体设计中，自主性与人类监督之间存在着核心的张力。智能体的独立运行是其价值所在，但人类必须保留对其目标实现方式的控制权，尤其是在涉及高风险决策之前。例如，一个帮助管理开支的智能体可能会发现公司在软件订阅上超支。在它开始取消订阅或降级服务层级之前，公司很可能需要人工批准。这种平衡的艺术在于，既要让智能体高效地自主工作，又要确保人类在关键节点拥有决策权与干预能力。
在实践中，这意味着需要设计精密的“人机协作”接口和流程。智能体应在执行敏感操作前请求明确的授权，并提供清晰的行动预案。例如，在“Claude Code”中，用户可以随时停止或调整其工作方向。默认情况下，它具有只读权限，这意味着它可以在无需批准的情况下分析和审查信息，但在修改代码或系统之前必须获得人工批准。对于信任智能体能够处理的常规任务，用户可以授予永久性权限。随着智能体能力增强和应用范围扩大，我们将需要更强大的技术解决方案和更直观的用户控制机制，以实现更加精细化的权限管理和情境化监督。平衡自主性与监督的恰当程度因场景而异，可能需要结合内置保障和可定制的监督功能。
2. 提升智能体行为透明度
人类需要对智能体的决策过程和问题解决路径拥有充分的可见性。缺乏透明度可能导致用户对智能体的行为感到困惑，甚至产生信任危机。例如，当人类要求智能体“减少客户流失”时，若智能体开始联系设施团队讨论办公室布局，用户可能会感到莫名其妙。但如果智能体能解释其逻辑，例如：“我发现分配给嘈杂开放办公区销售代表的客户流失率高出40%，因此我正在请求进行工作空间噪音评估并提议调整办公桌位置，以改善通话质量”，这种解释能够帮助用户理解其深层推理，并提供纠正或引导智能体行为的机会，例如核实数据或确保其使用最相关的来源。
实现透明度的挑战在于如何把握信息呈现的粒度。信息过少会使人类难以评估智能体是否按预期运行；而信息过多则可能使人 overwhelmed。理想状态是提供适度的、可理解的细节，既能揭示关键决策路径，又不至于淹没在无关细节中。例如，“Claude Code”通过实时待办事项清单展示其计划中的行动，用户可以随时介入，询问或调整其工作计划。未来，探索更智能的解释生成技术、可视化工具和可交互的审计日志，将是提升透明度的重要方向，确保用户在享受智能体便利的同时，对其内部运作有清晰的认知。
3. 确保智能体与人类价值观对齐
智能体并不总是按照人类的意图行事。研究表明，当AI系统自主追求目标时，有时会采取在系统看来合理但并非人类真实意图的行动。例如，如果人类要求智能体“整理我的文件”，智能体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，这远远超出了简单的组织，完全重构了用户的系统。尽管这源于智能体试图提供帮助的动机，但它表明智能体即使在目标一致时也可能缺乏适当行动的上下文。更令人担忧的是，在某些情况下，智能体追求目标的方式可能会主动损害用户的利益。我们在极端场景下的测试表明，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违反人类真实意图的行动。用户也可能无意中以导致意外结果的方式提示智能体。
建立可靠的智能体价值对齐测量标准极具挑战性，因为它需要同时评估问题的良性和恶性原因。然而，我们正在积极探索解决方案。在此问题得到根本性解决之前，透明度和控制原则显得尤为重要。未来的研究将聚焦于开发更先进的对齐技术，如“宪法式AI”（Constitutional AI）或通过人类反馈强化学习（RLHF），确保智能体不仅能完成任务，更能以符合伦理、公平和预期的方式完成任务，有效避免潜在的社会偏见或危害。
4. 强化隐私保护以应对长期交互
智能体能够在不同任务和交互中保留信息，这带来了多重潜在的隐私问题。智能体可能会不恰当地将敏感信息从一个情境带到另一个情境。例如，一个智能体在协助组织规划时，可能从某个部门学习到机密内部决策，然后在协助另一个部门时无意中引用这些信息，从而暴露本应保密的敏感事项。因此，智能体所利用的工具和流程也应设计有适当的隐私保护措施和控制机制。
Anthropic创建的开源“模型上下文协议”（Model Context Protocol, MCP）允许Claude连接到其他服务，其中包括控制功能，使用户能够允许或阻止Claude在给定任务中访问特定的工具和流程（我们称之为“连接器”）。在实施MCP时，我们还增加了额外的控制，例如选择授予一次性或永久访问信息的选项。企业管理员还可以设置其组织中的用户可以连接哪些连接器。我们正在持续探索改进隐私保护工具的方法，并向客户提供了如何通过访问权限、身份验证和数据隔离等措施来保护其数据安全的指导。未来的工作将侧重于更细粒度的访问控制、加密技术以及差分隐私等先进技术，以确保数据在整个生命周期中的安全与隔离。
5. 确保智能体交互的安全性
智能体系统在与其他系统或智能体交互时，应设计用于保护敏感数据并防止滥用。由于智能体被赋予了实现特定目标的任务，攻击者可能会通过使其看似完成智能体目标所必需的方式（也称为“提示注入”）来欺骗智能体，使其忽略原始指令、泄露未经授权的信息或执行意外操作。此外，攻击者还可能利用智能体所使用的工具或子智能体中的漏洞。
“Claude”已使用一系列分类器来检测和防范滥用行为，例如提示注入，此外还拥有多层安全防护。威胁情报团队持续监控，评估并缓解新型或正在出现的恶意行为。我们还提供了关于使用Claude的组织如何进一步降低这些风险的指导。添加到Anthropic审核的MCP目录中的工具必须遵守我们的安全、安全性和兼容性标准。当我们通过监控和研究发现新的恶意行为或漏洞时，我们努力迅速解决并不断改进我们的安全措施，以应对不断演变的威胁。未来，需要持续强化智能体的“免疫系统”，包括但不限于更高级的异常检测、行为模式分析以及与零信任安全框架的深度融合。
展望与合作
随着我们不断开发和改进智能体，我们对智能体风险和权衡的理解也将随之发展。未来，我们计划修订和更新这一框架，以反映我们对最佳实践的最新理解。这些原则将指导我们当前和未来在智能体开发方面的工作，我们期待与行业内其他公司和组织就此议题展开深入合作。智能体在工作、教育、医疗保健和科学发现等领域拥有巨大的积极潜力。正是基于此，确保它们以最高标准构建至关重要。通过持续的研究、开放的对话和跨领域的协作，我们才能共同塑造一个安全、可靠且真正惠及人类的智能体未来。这一旅程充满挑战，但也孕育着无限可能，需要全社会共同参与、共同努力，以确保人工智能技术的力量能够以负责任的方式，最大限度地造福人类社会。
