报告由中国人工智能产业发展联盟编制，围绕 AI 智能体的技术特征、产业现状、域外治理经验、现实法律困境与治理方案展开系统研究。智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，拥有自主性、反应性、交互性、适应性特征，大模型为其提供智力支撑，区别于传统软件与普通 AI 应用，推动人机关系从工具使用转向任务委托模式。
智能体依靠感知‑记忆‑决策‑行动完整闭环运行，感知模块采集外部信息，记忆模块留存短期任务信息与长期经验，决策模块完成任务拆解推理，行动模块实现工具调用与指令执行，同时配套安全护栏约束运行行为。部署模式包含云端、端侧、端云协同三类。当前应用覆盖个人助手、医疗、金融、制造、教育等众多领域。国内产业形成上游基础支撑、中游技术开发、下游场景应用的完整产业链，市场主体之间既技术互补协同，也存在流量、数据权益方面的博弈。
报告梳理全球主要地区治理实践，欧盟在原有法规基础上优化监管，设置合规缓冲期，调整数据处理相关规则；美国采用分场景灵活治理，依靠行政令、各州立法、技术标准与行业自律开展治理；我国立足现有网络与数据法律体系，出台专项指导文件，明确智能体发展原则与建设方向，探索适配新技术的制度细则。
报告指出智能体落地面临多项现实难题：任务链条复杂易产生结果偏差；多源数据处理难以适配现有数据合规规则；权限与身份管理存在难点；多主体协作场景下侵权责任边界模糊。在侵权责任层面，报告认为智能体不具备独立法律人格，属于用户的代理工具，责任归属于部署或使用主体，整体以过错责任作为归责基础，高风险场景可探索举证规则优化，同时发挥立法、司法案例、行业自律多元作用完善救济路径。
在个人信息保护领域，传统静态的告知‑同意机制、最小必要原则、自动化决策相关权利在智能体动态运行场景下落地存在阻碍，数据评估、用户权利行使均遭遇技术层面挑战。报告提出可借鉴代理合同逻辑重构授权模式，优化最小必要原则判断标准，落实隐私内嵌设计，配套数据自动删除、去标识化等技术手段，建立风险分级评定标准，搭建多方参与的交互式治理模式。
报告给出总体治理建议：明确智能体法律定位，落实分类分级治理；以控制力与受益情况为依据厘清多方责任，完善侵权责任规则；适配智能体动态运行特点优化个人信息保护机制，保障用户各项实际权利；完善行业标准，落实企业全生命周期管理，构建政府、企业、行业、社会多方协同共治格局，兼顾技术创新发展与规范化运行。
以下是报告部分内容
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