新一轮人工智能（AI）变革的突出标志，是AI系统由被动应答工具逐步演化为具备自主感知、记忆、决策、交互以及执行能力的智能体。AI技术迭代在持续释放产业创新动能的同时，催生了理论适配的重大命题和当代治理实践的重大难题，值得社会各界深入思考。

　　AI智能体转向组织内部代理人

　　从技术演进来看，AI智能体不再局限于被动回答问题、输出参考信息，而是具备了独立的环境感知、自主决策与执行能力，且能够主动承接组织高层级业务目标、自主拆解复杂任务、串联多环节工作流程并完成全链条闭环作业。伴随着大模型底座技术的持续发展，智能体开发门槛大幅降低，技术成熟度稳步提升，有效地推动了智能体技术从实验室原型研发快速转向产业实景落地与规模化应用。

　　从产业应用与组织实践来看，AI智能体的落地场景持续拓宽、应用深度不断提升，逐步承接了大量原本由自然人完成的常态化工作，并日益承担起组织内部的实质代理人角色。其应用包括但不限于政务智能审批、金融智能投顾、工业生产调度、质量动态检测等日益广泛的领域，有效提升了组织运行效率与业务处置精度。区别于人类主体，AI智能体呈现出能力非线性跃迁、行为偏差随迭代逐步累积、多主体协同易产生系统性涌现现象等客观特征，为各类现实治理矛盾和理论适配难题埋下深层技术隐患。

　　AI智能体应用冲击既有理论适用性

　　AI智能体的普及，衍生出多层次的治理实践难题，并对传统委托代理理论带来颠覆性冲击。

　　从治理实践来看，由于AI智能体拥有跨系统访问、自主操作等权限，一旦出现算法设计瑕疵、参数偏差或者外部恶意诱导，极易引发目标漂移、越权操作、流程失控等问题。而且，诸如此类的问题具有潜伏累积、迭代放大的特点，或将直接威胁政务、能源、金融等关键领域信息基础设施安全与核心数据资产安全。同时，开源智能体框架允许第三方插件广泛接入，大幅拉长了智能体研发、运维的产业链条，风险来源趋于分散，传导路径更为复杂。在这种情况下，封闭式管控模式已难以适配开源生态带来的供应链安全治理需求。聚焦我国本土组织情境，国有企业多层嵌套的委托代理链条、大型民营企业差异化的治理结构进一步放大了AI智能体权责边界模糊、执行目标偏移等突出矛盾，形成了技术风险与本土组织治理短板叠加的复杂局面，既有的主流治理手段难以有效化解此类复合型治理难题。

　　从理论适配层面看，将AI智能体嵌入组织业务，构成了新型委托代理关系，但其行为逻辑与人类代理人存在着本质差异。基于传统代理理论构建的契约激励、审计监督、雇主替代责任等治理机制，能够有效缓解自然人之间委托代理关系的利益分歧与机会主义等问题。但当代理人是AI智能体时，原有理论假设失效，进而催生激励、监督、责任归属三重治理困境。第一，面向人类代理人的薪酬、股权等传统激励手段趋于失效。AI智能体并不具备自然人的自我意识与自利动机，不会对货币、职位等产生主观效用感知，也无法真正理解自然语言契约背后的约束内涵。实际上，智能体出现的行为偏差，主要源于奖励函数设计中的疏漏、外部环境变化带来的目标误泛化或奖励投机。第二，以事后审计为核心的传统监督模式明显失灵。鉴于算法“黑箱”的客观存在，即便完整留存全部运行日志，依然难以还原AI智能体决策背后完整的因果逻辑；AI智能体的执行速度远超人类处置节奏，风险演变极快，往往人类尚未完成研判，实质性损害已经发生。尤其是当多智能体集群协同运行时，还可能会出现单体合规、交互催生系统偏差涌现等现象，面向个体的传统监督手段往往很难实时识别此类风险。第三，基于雇主替代责任的传统归责逻辑陷入适用困境。AI智能体并不拥有传统意义上的民事主体资格，不存在道德意义上的主观过错。而且，由此引发的损害后果，往往涉及设计者、部署者、监控者及第三方组件开发者等多方主体，极易出现责任稀释，甚至形成责任真空。因此，传统的委托代理理论因其锁定单一责任主体、判别主观善恶的因果判定思路，在AI智能体时代面临着严峻挑战。

　　需要强调的是，传统委托代理理论并非全盘失效，其针对人类代理行为、人际治理场景仍具备较好的解释力与适用性，但核心变化在于：当代理人转变为AI智能体之后，原有理论框架的适用边界大幅收缩、适配场景显著受限、新的难题尚需有效破解。面对AI智能体的兴起，不能全盘否定传统组织治理的理论积淀，而应在坚持理论延续性的基础上及时进行创新重构。

　　面向AI智能体重构风险治理框架

　　面对实践与理论的双重挑战，立足国家统筹发展和安全的治理导向，AI智能体治理需要尊重其特有的行为规律，扎根我国制度优势与本土组织治理实践，持续推动治理理念、治理模式与学术认知的迭代升级。在AI智能体情境下，需要对基于传统委托代理理论的治理框架进行系统性重构。

　　在激励治理层面，应当摒弃直接复制自然人契约激励的固化思路，坚守目标对齐原则。在激励机制设计方面，需要摒弃沿用面向人的奖惩逻辑，转而重点关注智能体底层设计与组织顶层目标向下传导的一致性，重视多层级组织中的信号衰减和执行偏移等现实问题，依靠整体性制度安排，引导AI智能体的运行方向契合组织预期。

　　在监督治理层面，应当坚持关口前移、人机权责清晰的原则。在监督机制设计方面，应扭转过度依赖事后追责的治理惯性，转而建立覆盖运行全流程的风险预警与干预机制，重点关注多智能体交互带来的系统性问题。同时，牢牢守住人类对高风险、高权限事项的最终决策权，实现技术赋能和人工管控之间的动态平衡。

　　在责任治理层面，应当坚持全链条溯源、风险多元分担的原则。在责任分担机制方面，需要沿着智能体全生命周期厘清各参与主体的履职义务，构建起闭环溯源逻辑。对于难以预判的涌现类风险，需要摒弃单一主体担责的简单思维，借助社会化分担机制，兼顾治理约束力度与产业创新活力，防止严苛约束抑制技术创新空间。

　　在上述重构过程中，我们必须扎根中国本土治理实践，充分适配我国AI智能体应用的治理实践，主动对接算法备案、安全评估、分类分级监管等现有制度规范。当前，AI智能体技术仍处于快速迭代阶段，新场景、新问题、新挑战还会持续显现。未来的有效治理应始终把握安全防控与创新发展的辩证关系，立足国内真实应用场景开展观察思辨，持续丰富适配中国式现代化实践的AI智能体治理框架，从而为我国智能体产业实现安全可控、规范有序、高质量发展提供坚实学理支撑。

　　（作者系浙江工商大学稻盛商学院讲师；浙江工商大学校长、教授）