编者按：当大模型遇上政务服务，会碰撞出怎样的火花？中国信息通信研究院与北京大学联合发布的《2025年政务智能体发展研究报告》给出了答案。报告全景式分析了政务智能体的发展背景、技术架构、应用场景、问题挑战与发展建议，并附32个全国典型案例。本文为您提炼核心精华，一文读懂政务智能体的现在与未来。

01 什么是政务智能体？

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。

简单来说，它不再是简单的“问答机器人”，而是一个能理解、规划、执行、学习的智能系统。从面向公众的“咨询与办事助手”，到政府内部的“业务办理助手”，再到辅助决策的“治理决策助手”，政务智能体正在全方位赋能政府运行。

核心特征：四大能力闭环

• • 理解能力：不仅能自然语言交互，还能深度解析政策法规、业务规则
• • 规划能力：将复杂政务事务分解为可执行步骤，自动生成办理路径
• • 行动能力：与其他系统、工具协作，实现数据调取、工单生成、流程流转
• • 学习能力：基于历史案例和用户反馈，持续优化服务精准度

与普通大模型应用的区别

02 发展背景：三大力量共同驱动

供给侧：技术成熟奠定基础

大模型技术持续突破，智能体技术加速成熟。高德纳预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%。麦肯锡调研显示，23%的组织已部署智能体，39%正在进行试验。

需求侧：治理复杂性提升

群众公共服务需求从“能办成”升级为“办得更好”，对“一次办成”、个性化服务的期待快速增长。Salesforce调研显示，90%的受访群众愿意使用智能体与公共部门互动。

政策端：顶层设计持续强化

2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，部署“人工智能+”治理能力重点行动。2025年10月，中央网信办、国家发改委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，明确提出“鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用”。

03 技术架构：“六横两纵”体系

报告提出了政务智能体的**“六横两纵”总体架构**：

六大横向层级

1. 1. 基础设施层：政务云、算力资源池，提供“数字底座”
2. 2. 数据与知识层：政务大数据平台、知识图谱、向量数据库
3. 3. 资源访问层：MCP协议网关，统一资源接入框架
4. 4. 智能能力层：大语言模型、自然语言处理、智能体框架
5. 5. 多智能体协同层：协同中枢，负责任务拆解与调度
6. 6. 应用领域层：面向公务员、群众、企业的服务入口

两大纵向支撑体系

• • 运行维护体系：基础设施监控、数据质量校验、模型运维管理
• • 安全合规体系：网络安全、数据安全、算法安全，贯彻“安全左移”理念

三种建设部署模式

04 变革趋势：五大跃迁

技术深化：从“可用”走向“精深”

从简单的问答交互，升级为对政务知识的深度理解与多模态融合。智能体将真正读懂政策条文背后的逻辑，能进行多步推理与合规性校验。

能力跃迁：从“半自主”到“领域专家”

智能体将从被动响应的“辅助参谋”，升级为能在特定领域独立完成复杂任务的“虚拟公务员”，具备自主任务规划、持续学习与专业判断能力。

价值跃迁：从“辅助工具”到“智能治理”

从提升单一业务效率，上升为驱动政府整体治理体系现代化变革的核心要素，实现从“便民”到“善治”的价值升华。

场景跃迁：从“单点尝试”到“体系赋能”

从孤立的点状应用，发展为覆盖业务全链条、融入行政办公流程的面状赋能体系，实现广泛赋能与平台化输出。

生态跃迁：从“单体智能”到“协同生态”

未来将实现多智能体协作（Agent-to-Agent），不同领域、不同层级的智能体自主进行任务协商、数据交换与协同求解。

05 四大应用场景

场景一：政务服务

• • 智能问答：7×24小时在线，“搜问办一体化”
• • 辅助办理：从“申请人摸索”转向“智能体主动引导”
• • 政策找人：从“人找政策”到“政策找人”，精准推送

场景二：社会治理

• • 智能监测巡检：主动发现—智能调度—闭环管理
• • 监管执法辅助：线索发现、案件审查、文书生成全流程
• • 市场风险预测：事前识别—主动研判—联动预警

场景三：机关办公

• • 智能文书：起草—引用—校验—成稿全链条支持
• • 智能分办：自动识别事项、智能匹配责任部门、全程跟踪

场景四：辅助决策

• • 灾害预警：精准预判、靶向触达
• • 应急处置：实时感知—资源统筹—执行跟踪
• • 政策评估：连续研判—动态优化

06 三大挑战

可靠性挑战：技术不成熟

• • 存在“幻觉”问题，可能提供错误信息
• • 知识更新滞后，难以实时反映最新政策
• • 技术架构薄弱，跨系统协同能力不足
• • 算法偏见可能固化，造成系统性歧视

可行性挑战：与政务环境适配障碍

• • 流程嵌入受阻，权责体系面临重构压力
• • 跨网环境受限，物理隔离阻断流程自动化
• • 跨场景复用困难，定制成本高
• • 决策黑箱制约，行政问责陷入困境
• • 数字素养不足，人机协同存在鸿沟

可控性挑战：大规模应用下的治理风险

• • 规划能力可能失控，公共价值面临执行异化
• • 算法可能过度迎合用户偏好，造成“信息茧房”
• • 安全防御不足，伦理失范可能引发系统性风险

07 五大发展建议

建议一：强化顶层设计

• • 完善法律法规，确立“人类最终负责制”
• • 构建全生命周期标准规范体系
• • 建立政务智能体伦理规范体系
• • 健全全维度应用评估体系

建议二：升级技术内核

• • 提升认知可靠性，建立三级审核机制
• • 加快知识更新速度，组建知识运营团队
• • 夯实技术架构底座，构建统一政务智能体中台
• • 强化算法公平性，建立持续偏见监测机制

建议三：强化场景创新

• • 开展“沙盒试点”与场景创新
• • 推动场景驱动的数据共享
• • 推动业务流程智能化重塑

建议四：创新组织模式

• • 升级公务员能力体系，培养“智能体驾驭者”
• • 强化人机协同分工，建立人工兜底机制
• • 优化考核激励与责任传导机制

建议五：构建协同生态

• • 政府统筹顶层设计
• • 企业发挥技术落地主导作用
• • 高校和科研机构承担前沿攻关
• • 用户群体深度参与建设与优化

08 典型案例精选

报告附件收录了32个全国典型案例，以下是部分代表性案例：

北京经开区：“AI+综合执法”智能体

实现从“人力密集、被动响应”向“智能集约、主动介入”的升级。线索研判从平均3小时缩短至5秒，街头游商投诉同比下降40.38%。

创新价值：“感知—认知—决策”全链路智能体协同，构建了“数据驱动执法流程再造”的人机协同新模式。

上海杨浦区：“数瞳”政策主动推送智能体

实现从“人找政策”到“政策找人”的根本转变。以“高龄老人长寿金复核”为例，从耗时2-3周缩短至数天。

创新价值：首创“数据模型驱动业务场景”的可复制路径，形成“小切口、深穿透”的基层治理新模式。

重庆：城市事件打标分类智能体

实现城市治理考核评价从“数量驱动”向“质量驱动”转变。事件分类准确率提升50%，处理用时缩短40%，群众重复投诉率下降40%。

创新价值：从“治理事件”到“治理治理者”的升华，通过技术手段加强对“数字化履职”能力本身的治理。

贵州：“贵人智办”AI助手

实现“问、导、办、查、评”五位一体闭环服务，覆盖省市县乡村五级。实现330个事项“边聊边办”，申报效率提升2-3倍。

创新价值：五级覆盖集约化，全省“一张网”应答，避免基层重复建设。

深圳：“深小i”AI政务助手

上线以来提供近400万轮次咨询解答，服务用户近100万人，应答率超97%，准确率超94%。

创新价值：创新知识图谱编制技术，建立市、区知识共建共管机制，实现“一次采集、多方复用、动态更新”。

结语

政务智能体正在从概念验证迈向规模化应用，成为推动政府治理现代化的重要抓手。技术的不成熟、与政务环境的适配障碍、大规模应用下的治理风险，仍是必须跨越的三道坎。

正如报告所指出，政务智能体的发展需要顶层设计、技术升级、场景创新、组织变革、生态协同五管齐下。未来已来，唯有人机协同、价值对齐，才能真正实现“AI+政务”的美好愿景。

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