文档指出，大模型驱动的智能体已从内容生成工具转向自主行动主体，全球多国均探索差异化分级治理路径，但行业缺少完整覆盖能力、风险、防护的一体化框架。白皮书借鉴自动驾驶分级思路，将智能体自主性拆解为决策自主度与降险自主度两大可度量维度，划分 L1 至 L5 五级体系，各级对应不同人机分工、设计运行范围与典型产品形态：L1 为辅助执行智能体，全部关键决策与风险兜底由人类承担；L2 是有监督协作智能体，仅能在预设工作流内自主执行；L3 为有条件自主智能体，可在单一业务域独立完成完整任务；L4 高度自主智能体支持跨域并发运行，目前暂无成熟落地产品；L5 自适应自主智能体具备自我迭代能力，仅作为前瞻性概念纳入框架。产品等级判定需同时满足两维度标准，同一产品不同运行模式可对应不同等级。

白皮书梳理感知、规划、记忆、行动、供应链、权限、数据、运行环境、人机治理九大贯穿全等级的基线故障风险，总结出三条风险演进主线：随自主性提升，错误从文本输出演变为跨域级联故障；权限风险从凭证泄露发展为全域边界失控；监督责任逐步向智能体转移，风险源头从人工疏漏前移至系统目标对齐缺陷。同时针对 L3 及以上高自主等级，区分故障、滥用、失控三类差异化风险形态。

防护层面确立六项分级设计原则，构建 “通用控制基线 + 分级专项措施” 双层防护体系，针对五级智能体风险演化路径逐层递进配置管控手段，并单独制定防范滥用、主动失控的专项技术方案。治理维度区分不可突破的红线原则与场景化推荐原则，划分模型研发、智能体开发、平台、组件分发、终端用户五大生态责任主体，明确各主体对内流程管控与对外透明披露要求，搭建跨主体风险共享、协同处置机制。

文末提出六大待探索开放课题，涵盖自主性量化标准、通用与专用智能体边界、高等级智能体故障与失控区分评测、自进化系统动态治理等方向，为后续行业研究与框架迭代预留探索空间。全文兼顾当下产业落地与远期技术前瞻，形成覆盖设计、部署、运维全周期的完整治理方案。

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