传统人工智能治理以模型和服务提供者为对象，备案、审核、内容标识等制度围绕“谁在提供什么内容”展开。

但智能体的输出不再是内容，而是行动。

它可能调用API、操作数据库、发送邮件、执行代码，甚至直接作用于物理世界。治理对象随之从“模型”转变为“行为体”，治理单元从单一系统扩展为模型、工具链、记忆、执行环境等要素在内的行动整体。

报告提出：治理锚点应从“审批一个服务”，转向“标识每一个运行中的智能体”。

以身份注册与数字凭证确立“它是谁”，以权限声明与动态授权界定“它能做什么”，以数据流向管理厘清“它接触过什么”。

报告构建了智能体风险图谱，风险逐级传导升级：

一是传统模型风险迁移。

幻觉风险从“输出错误”升级为“行动错误”；数据隐私风险在知情同意、暴露面扩大、长时记忆积累三个维度同步加剧。

二是自主行为风险。

权限过大、滥用越权、工具组件广泛复用、风险叠加传导等问题突出。报告显示，70%的组织授予智能体超出同等人类员工的权限，80%的组织已报告智能体执行了超出预期范围的行为。

三是交互协作风险。

级联失效、跨域数据流转失控、责任追溯真空、身份标识不统一、虚假共识等问题集中出现。多智能体“虚假共识”与“恶意共谋”已从理论推演走向现实。

四是经济社会风险。

劳动力市场结构性冲击、垄断与不正当竞争风险加剧，风险还可能外溢至金融稳定等系统性层面。

五是人类可控风险。

人类自主性可能受到侵蚀，前沿失控风险浮出水面。能否始终保持对智能体的有效控制，成为治理必须守住的底线。

报告提出“基础层—运行层—生态层”的智能体治理框架。

基础层：解决“它是谁、它能做什么”。包括身份管理、权限管理、数据管理。身份标识、最小权限、动态授权、记忆治理，是智能体安全运行的基础设施。

运行层：解决“做了什么、如何可审计”。包括审查评估、动态监测、透明披露、干预处置。治理重心从内容审查转向行为管控，从结果管控转向过程管控。

生态层：解决“如何交互、谁来担责”。包括责任配置、可信互联、竞争有序。以“控制力”锚定责任：谁设定目标、谁配置权限、谁分发能力、谁从中获益，谁承担相应义务。

一句话概括：基础层确立可信起点，运行层管控行动过程，生态层塑造生态秩序。

美国：以前沿能力扩散防控为动因，模型审查与标准化双轮驱动。欧盟：以基本权利保护为底色，推动既有规则体系向新场景延伸。新加坡：以全球可信AI枢纽建设为战略目标，多维度推进精准治理。中国：回应“人工智能+”应用需求，探索大模型制度叠加式治理。

全球智能体治理格局初现轮廓，但风险分类、幻觉判定、失控界定等仍缺乏统一共识，国际交流合作紧迫性上升。

报告提出，面向未来需从四个维度构建智能体治理体系：

一是理念引领，把稳治理方向，筑牢安全可控底线；二是制度完善，夯实治理根基，明确权责边界框架；三是技术创新，强化治理能力，提升安全防护水平；四是生态构建，优化治理格局，推动多元协同共治。

以上仅为《智能体治理研究报告（2026年）》精华摘录。完整报告涵盖智能体技术架构、风险图谱、全球治理动向、三层治理框架与未来展望，内容更加系统详实。

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