(一)政务智能体发展背景
政务智能体发展是供给侧、需求侧和政策端共同作用的结果。从供给侧看，大模型技术持续迭代，智能体技术加速成熟，提供坚实技术支撑。从需求侧看，治理复杂性不断提升，群众对公共服务需求加速进化，迫切需要更智能、更敏捷的治理工具。从政策端看，人工智能在政务领域应用的顶层设计日益清晰，为政务智能体落地提供了制度保障。三重因素交织共促，构成政务智能体发展应用的基本前提。
1.技术与基础设施不断升级，夯实政务智能体可行基础
大模型技术突破奠定智能体应用基座。当前，新一代基座大模型整体性能持续增强，不仅为智能体提供了认知引擎，还显著降低智能体冷启动成本，使其无需从零开发即可实现快速部署。大模型多模态交互和工具调用扩展能力的提升强化了智能体外部交互能力，结合微调(Fine-Tuning)、提示工程(Prompt Engineering)、检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 和知识 图谱 (KnowledgeGraph)等，大模型能够实现对垂直领域的快速适配，提升智能体特定场景表现。与此同时，大模型与低代码平台、自动化工具、云服务等加速融合，形成体系化的智能体开发生态。可以说，大模型已经进化为智能体的核心基座，为智能体提供强大底层支撑。智能体(Agent)技术优化助力应用落地。近年来，智能体在技术架构上明显升级，多智能体协同、分层规划与任务编排等设计日渐成熟，逐步具备了可分工、可协作的系统能力，规模化落地应用已进入“拐点时刻”。美国信息技术研究分析公司高德纳(Gartner)预测数据显示，企业软件中整合自主型人工智能的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%，超过15%的日常工作将交由智能体自主完成。麦肯锡调研结果显示，23%的组织已经部署了智能体，39%的组织正在进行智能体应用试验。政务领域智能体应用设施底座较为扎实。随着数字政府建设的深入推进，政务云、算力基础设施、数据资源体系、终端感知设备网络等不断完善，大模型在政务领域的应用也逐步迈向规模化、体系化发展阶段，为政务智能体部署、调度和运行提供了稳定的技术环境和应用基础。整体而言，政务智能体部署应用所需的关键技术要素基本成熟，具备了常态化部署与深度应用的可行性和可操作性基础。
2.治理与服务需求动态升级，凸显智能体应用现实必要
数智时代政府治理复杂性持续提升。以人工智能为代表的数智技术加速渗透至经济社会各领域，新技术、新业态、新模式不断涌现，治理对象随之呈现出更加多元和动态变化的发展特征。新技术与经济社会场景深度叠加，使得治理任务的边界更模糊、链条更长、变化更快，治理复杂性随之升级。与此同时，既有部分数字化治理工具流程固化、系统分散，难以有效支撑跨部门协同、长周期动态管理以及多情境快速调整的复合型治理需求，响应滞后、灵活性不足的问题愈发突出。群众公共服务需求加速迈向高品质、个性化、即时性。随着数字生活方式全面普及、政府服务供给能力不断提升，公众对公共服务的期待从以往的“能办成”逐步上升为“办得更好”，对“一次办成”个性化服务的期待快速增长，要求政府服务具备更高精准性和主动性，仅依靠传统服务体系和服务形态难以有效满足公众期待。政务智能体则是承接高品质服务需求的重要载体。据美国软件服务公司赛富时(Salesforce)调研显示，出于对全天候服务、高效获取政府资源和简化流程的需求，90%的受访群众表示愿意使用智能体与公共部门互动。治理需求日益动态复杂与公众期待持续走高体现出政务领域数智工具升级的现实紧迫性与必要性，政务智能体成为提升政府治理效能和服务品质的关键抓手。
3.顶层设计布局持续强化，引领政务智能体应用方向
党中央、国务院高度重视人工智能发展。面对生成式人工智能大模型引发的新一轮科技革命，我国紧抓科技创新的战略机遇，作出系列重要部署，推动人工智能与经济社会融合发展。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发(2025)11号)，从国家战略高度部署推动人工智能与科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等重点领域深度融合。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，“全面实施“人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。政务领域与人工智能的融合是党和国家关注的重点方向之一。习近平总书记强调，“加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测”。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》部署了“人工智能+”治理能力重点行动，提出“安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式”。2025年10月，中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，不仅为大模型与政务领域的深度融合提供了系统性指引，还提出“鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用”，为智能体在政务领域落地应用明确了基本方向。随着顶层设计对人工智能发展和政府治理应用的导向不断明晰，政务智能体在政策牵引下正加速由技术探索迈向场景落地的新阶段
(二)政务智能体的定义
1.智能体的定义
智能体是指能够自主感知外部环境、作出判断并实施行动，以完成特定目标的智能系统。该概念最早由马文·明斯基(Marvin Minsky)于1987年在《心智社会》(SocietyofMind)一书中提出，用于描述具备一定自治性和适应性的智能实体。一般而言，智能体具有四项特性:一是自主性，能够在无外部干预时独立进行感知、推理、分析和决策;二是交互性，可主动与外界环境或其他主体进行信息交互;三是反应性，能对环境变化迅速做出响应;四是适应性，体现为能通过学习经验和知识不断成长，调整自身行为以适应环境变化。
智能体的发展经历了由规则驱动、学习驱动到模型驱动的三个阶段。早期智能体依赖预设规则运行，无自主学习能力，仅能处理标准化场景，难以应对复杂或动态场景。随着机器学习和深度学习技术的引入，智能体能够实现基本的环境反馈与策略优化，但仍缺乏系统性的任务理解能力。以大语言模型为核心驱动的智能体成为当前主流形态，其以大语言模型为支撑，整合规划、记忆、工具调用等模块，借助多模态感知与语义理解，实现复杂任务自主拆解与执行。这一技术路径已成为当前智能体发展的主要方向，推动智能体从面向特定任务的专用工具向具备更强泛化能力的通用智能系统演进。
智能体与大模型既相互依托，又各有分工。大模型为智能体提供知识理解、语言推理等基础认知能力，使智能体能够理解问题、分析情境，是智能体形成判断能力的关键支撑。但大模型本身无法主动感知环境，也缺乏与外部系统交互的能力。智能体则在此基础上，通过引入感知、规划、执行与反馈机制，使系统能够嵌入具体业务流程，实现从理解问题到完成任务的跨越。可以说，大模型让智能体“会思考”，而智能体让大模型“能做事”，二者结合推动人工智能从静态信息处理迈向动态决策与实际应用，成为当前人工智能走向系统化应用落地的关键路径。
2.政务智能体的定义与内涵
基于智能体的概念界定和政府治理的任务目标，可以认为，政务智能体是指嵌入政府治理和公共服务体系，能够自主感知环境、独立决策、调用工具并执行任务的人工智能系统。从功能看，政务智能体应用覆盖业务运行、服务供给和辅助决策等关键环节。其既可以充当面向公众的“咨询与办事助手”，完成政策解读、办事引导、表单自动填写等任务;也可以作为政府内部的“业务办理助手”，执行材料校验、流程分派、公文处理、监测巡查等事务;还可以作为“治理决策助手”，利用数据分析和规则推理辅助开展运行监测、风险预警、政策研判等工作。从形态看，政务智能体外显载体多样，可面向用户以数字人、终端设备、移动软件等形式提供服务，同时在政府内部又以平台化系统的形态作为智能治理的中枢底座，承担任务编排、跨系统调用、多智能协同等任务，为政府治理体系的智能化运行提供支撑。
政务智能体的本质特征在于构建“理解一规划一行动一学习”的能力闭环。在理解层面，政务智能体不仅能实现自然语言交互，还能对政策法规、业务规则、办事指南等进行深度解析，为后续的流程规划与执行奠定基础。在规划层面，政务智能体能够对事项进行任务拆解，将复杂政务事务分解为可执行的步骤，并依据规则自动生成审批路线、办理路径或交互流程，实现从规则感知到流程编排的跃迁。在行动层面，政务智能体可与其他系统、工具进行交互协作，可实现数据调取、工单生成、流程流转、结果反馈等操作，具备与公务人员协同或代替部分人工执行事务的能力，实现从“能说”到“能办”的跨越。特别是在跨部门协同、多系统对接的复杂政务场景中，智能体能够作为任务代理，高效推动业务流程流转，显著提升处理效率。在学习层面，政务智能体能够基于历史案例积累、知识库更新、用户交互反馈等，不断提升政策理解和任务执行的准确性，同时在任务处理过程中形成知识积淀，形成面向动态业务的自适应演化机制，提升多元场景的适应能力。
政务智能体较之于政务领域大模型应用实现了交互、协同与执行的系统性升级。一是交互深度升级。政务领域大模型主要提供“文本到文本”的单形态服务，更多承担信息查询、政策解读等内容性任务，交互停留在问答式、静态响应的浅层互动阶段。而政务智能体可提供从对话到执行的闭环服务，能够在对话中持续追踪办事意图、识别情景变量、自动补全业务要素、调用所需资源，在自然交互中主动推进事项办理流程，完成从咨询到办结的全流程操作。二是系统集成能力升级。大模型应用多嵌入于单一业务系统，为文件处理、文本生成等提供局部能力增强，应用效能主要体现在系统内部增能。而政务智能体具备跨系统调用、跨部门协作能力，可与业务中台、审批系统、电子档案系统、支付系统等深度集成，将原本分散的业务系统串联成可自动协同的整体，实现“一次申请、全网通办”的效能跃升。三是自主决策与执行能力升级。政务领域的大模型应用主要承担辅助决策的角色，其输出主要是提供建议，不具备执行能力。政务智能体则具备完整的自主决策链，也可在明确的业务规则、合规边界和授权范围内进行自动决策，开展任务自主执行，如自动审核材料、触发审批流程等，实现从辅助工具向可信代理的功能跃迁。
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