目前，AI智能體還需要人來(lái)定義，而在不遠(yuǎn)的將來(lái)，L5級(jí)別的智能體，借蜂群框架和社區(qū)開(kāi)放，正在打造“AI時(shí)代的操作系統(tǒng)”，重構(gòu)人機(jī)協(xié)作范式。 

還記得2023年8月，那是生成式AI爆發(fā)后的第一屆ISC大會(huì)。 

彼時(shí)，所有人對(duì)于生成式AI的看法，充滿諸多不確定性，會(huì)后采訪周鴻祎時(shí)，AI相關(guān)的話題，也成為記者們繞不開(kāi)的熱門(mén)方向。 

那一年，也是“紅衣大叔”周鴻祎在公眾視野里“重出江湖”的一年。他先是堅(jiān)定宣布“擁抱AI”，并提出“人工智能不是泡沫，是下一場(chǎng)工業(yè)革命。”并在極短時(shí)間內(nèi)推出自研通用大模型“360智腦”，使得360成功搶占了國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的先機(jī)。 

兩年過(guò)去，當(dāng)行業(yè)還在“去幻覺(jué)”，卷對(duì)話體驗(yàn)時(shí)，周鴻祎已然看到AI AGENT的巨大潛力。當(dāng)潮流逐漸向AGENT匯聚時(shí)，他已經(jīng)拿著蜂群化的納米智能體，站在AGENT潮流的前端。 

某種意義上，這也暗合本屆ISC·AI大會(huì)的主題：AII in AGENT——從被動(dòng)防御，到主動(dòng)免疫，用更智能化的AI AGENT，重構(gòu)從網(wǎng)絡(luò)安全，到整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的一切。 

01 會(huì)協(xié)作的智能體“蜂群” 

過(guò)去兩年，生成式AI從短文本問(wèn)答到長(zhǎng)文本生成，再到推理大模型，其對(duì)自然語(yǔ)言的理解和生成效果的迭代進(jìn)化，自是有目共睹。但在真實(shí)的企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景里，仍然暴露了諸多短板。 

一如周鴻祎在ISC大會(huì)上所言，目前大模型的推理能力仍然有所欠缺，在大量場(chǎng)景里更像知識(shí)問(wèn)答模型，二是大量模型不具備獨(dú)立調(diào)用工具，解決問(wèn)題的能力。 

模型推理能力的問(wèn)題，在年初Deepseek出現(xiàn)之后，已經(jīng)得到了部分解決。但在大多數(shù)復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，一個(gè)只有推理能力的大模型，通常只相當(dāng)于人的大腦。 

原因很簡(jiǎn)單，在企業(yè)實(shí)務(wù)中，無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)還是實(shí)體經(jīng)濟(jì)，一項(xiàng)工作通常需要調(diào)用大量工具進(jìn)行協(xié)作完成。如今的推理大模型雖然性能“夠用”，但是尚不具備成為生產(chǎn)力工具的條件。 

正因如此，以納米AI為代表的智能體，或許是生成式AI從玩具到工具的一條演進(jìn)路線，或者用周鴻祎的話說(shuō)，“大模型進(jìn)化到智能體是必然的。”其原因在于，以目前的智能體性能，它能夠理解目標(biāo)、規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、具備記憶，實(shí)現(xiàn)從需求到結(jié)果的完整交付。同時(shí)，它也可以使用包括大模型在內(nèi)的各種工具，進(jìn)行各種復(fù)雜任務(wù)的規(guī)劃和完成。 

在會(huì)上，周鴻祎用L1到L4的不同階段，總結(jié)了智能體在不同階段的演進(jìn)和特點(diǎn)。 

——L1聊天助手，本質(zhì)上是聊天工具，擅長(zhǎng)提建議或提供情感陪伴，屬于“玩具級(jí)”智能體，比如GPTs。 

——L2低代碼工作流智能體，已經(jīng)從“玩具”進(jìn)化為“工具”，但必須由人類來(lái)設(shè)置流程，AI來(lái)執(zhí)行任務(wù)，人再通過(guò)操作工具提高生產(chǎn)效率。 

——L3推理型智能體，已能實(shí)現(xiàn)AI自主規(guī)劃完成任務(wù)，像是人類制造了一個(gè)在某個(gè)領(lǐng)域有專業(yè)特長(zhǎng)的員工。 

他們單兵作戰(zhàn)的能力很強(qiáng)，可以看作一位領(lǐng)域?qū)＜�。但受限于技術(shù)框架，面對(duì)跨領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，仍會(huì)因缺乏協(xié)同規(guī)劃能力而陷入瓶頸，無(wú)法實(shí)現(xiàn)多層級(jí)思考下的全局優(yōu)化。 

——L4階段，以納米AI為代表，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“多智能體蜂群協(xié)作”——多個(gè)專家智能體可像搭積木一樣靈活“拉群組隊(duì)”、多層嵌套、分工協(xié)作。 

在性能表現(xiàn)上，納米AI可以連續(xù)執(zhí)行1000步的復(fù)雜任務(wù)，消耗Token在 500 萬(wàn) - 3000 萬(wàn)，任務(wù)成功率高達(dá)95.4%。 

要實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)作，其產(chǎn)品形態(tài)必然是平臺(tái)化的，必然是少數(shù)L4級(jí)別智能體協(xié)調(diào)大量專家級(jí)L3智能體完成工作。 

借助納米AI首創(chuàng)的“多智能體蜂群協(xié)作空間”，智能體之間的記憶可以共享，借此規(guī)避了智能體之間的“協(xié)同困境”。從任務(wù)規(guī)劃、協(xié)同執(zhí)行，再到后續(xù)自我迭代，都可以在平臺(tái)上統(tǒng)一完成。 

截至目前，平臺(tái)已經(jīng)匯聚超過(guò)5萬(wàn)個(gè)L3智能體，普通用戶只需通過(guò)自然語(yǔ)言即可搭建自己的“Manus”。蜂群框架下，這些L3智能體可以組成步調(diào)一致，目標(biāo)一致的L4團(tuán)隊(duì)，也能完成“一句話生成10分鐘電影級(jí)大片”的超長(zhǎng)復(fù)雜任務(wù)，效率從過(guò)去2小時(shí)直接縮短到20分鐘。 

02 更主動(dòng)，更安全

需要注意的是，隨著互聯(lián)網(wǎng)步入AI時(shí)代，而在大多數(shù)普通人不涉及的網(wǎng)絡(luò)安全攻防領(lǐng)域，AI技術(shù)同樣也在深入肌理。這里對(duì)攻防雙方，都是顯而易見(jiàn)的挑戰(zhàn)： 

一方面，專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全專家，在行業(yè)內(nèi)仍然是極度短缺的香餑餑，其專業(yè)能力根據(jù)公司數(shù)據(jù)類型的不同，培養(yǎng)周期很長(zhǎng)，且應(yīng)對(duì)方向各異，成長(zhǎng)難度較大。即便加入大模型進(jìn)行輔助工作，雖然已經(jīng)能處理部分基礎(chǔ)任務(wù)，卻難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜流程化的日常運(yùn)營(yíng)工作，導(dǎo)致防護(hù)能力落地受阻。 

但作為攻擊方的黑客，卻能通過(guò)AI訓(xùn)練“智能體黑客”，在真人黑客不在的時(shí)候進(jìn)行自動(dòng)化攻擊。根據(jù)每個(gè)黑客組織算力儲(chǔ)備的不同，可以批量復(fù)制，一個(gè)人類黑客，完全可以管理數(shù)十個(gè)智能體黑客，其能力呈指數(shù)級(jí)上漲。 

與此同時(shí)，作為安全運(yùn)營(yíng)專家的“數(shù)字大腦”，安全智能體以安全大模型為核心，具備工具調(diào)用，流程執(zhí)行等時(shí)機(jī)能力，以完整復(fù)刻高級(jí)專家的分析、決策與實(shí)操能力。 

部署一個(gè)安全智能體，并不意味著“萬(wàn)事大吉”。譬如在工業(yè)控制、政務(wù)決策等場(chǎng)景，智能體的幻覺(jué)可能導(dǎo)致設(shè)備誤操作或政策偏差。例如醫(yī)療智能體誤診率即使僅0.1%，在千萬(wàn)級(jí)調(diào)用量下仍會(huì)造成重大事故。 

其中一種規(guī)避方式，是動(dòng)態(tài)RAG增強(qiáng)，它將行業(yè)知識(shí)庫(kù)（如國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T、工業(yè)設(shè)備參數(shù)）嵌入智能體推理流程，強(qiáng)制在生成答案前檢索權(quán)威數(shù)據(jù)源。譬如政務(wù)處理智能體，在回復(fù)政策咨詢時(shí)，可以做到自動(dòng)關(guān)聯(lián)國(guó)務(wù)院最新文件庫(kù)，減少自由發(fā)揮空間；同時(shí)，借助360大模型衛(wèi)士的“數(shù)據(jù)去毒”模塊，過(guò)濾訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的矛盾信息，并注入領(lǐng)域規(guī)則。 

另一種方法則是CoVE驗(yàn)證鏈。在智能體生成回答之后，通過(guò)分步自檢機(jī)制，它能自動(dòng)拆解關(guān)鍵主張，并生成驗(yàn)證問(wèn)題，進(jìn)而調(diào)用相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具交叉驗(yàn)證。再通過(guò)物理反饋機(jī)制，譬如智能體將控制指令轉(zhuǎn)化為設(shè)備的API調(diào)用，讀取對(duì)應(yīng)傳感器數(shù)據(jù)并確認(rèn)執(zhí)行結(jié)果，形成決策閉環(huán)。 

不止360一家，任何一家有網(wǎng)絡(luò)安全需求的企業(yè)，都可以打造自己的安全智能體。相對(duì)于一般的AI公司，360的底氣在于，擁有一般AI公司沒(méi)有的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)、知識(shí)，以及網(wǎng)絡(luò)安全工具，以及充分發(fā)揮上述能力的工作流、大模型，再到如今的智能體打造平臺(tái)，每一步都是拼圖，每一塊業(yè)務(wù)都可以是壁壘。 

此外，除了已經(jīng)定制好的幾十個(gè)安全智能體，用戶同樣可以根據(jù)需求自己定制對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的安全智能體，在如今智能體“定制化”的風(fēng)潮之下，部署一個(gè)熟悉企業(yè)情況，能針對(duì)性防護(hù)的安全智能體，并不是一件難事。 

03 奔向“智能體蜂群”的未來(lái)

一如周鴻祎所言，2025年，是智能體的“安全”元年，也是安全智能體的誕生之年。安全智能體，在大模型“腦子”的基礎(chǔ)上，增加了手和腳，意味著能夠進(jìn)行主動(dòng)攻防，主動(dòng)使用工具，如果放在企業(yè)實(shí)務(wù)中，無(wú)異于增加了新質(zhì)的生產(chǎn)力和戰(zhàn)斗力。 

從一開(kāi)始，360智能體就避開(kāi)了“算力內(nèi)卷”，結(jié)合自身安全領(lǐng)域的底蘊(yùn)，專注更場(chǎng)景化，更垂直的生產(chǎn)力。 

在構(gòu)建“智鑒、智盾、智控”五位一體安全體系閉環(huán)后，以納米AI搜索為落地產(chǎn)品，成為用戶連接AI的第一入口。 

今年以來(lái)，360的L4級(jí)“專家”智能體，已然覆蓋多個(gè)垂直領(lǐng)域，協(xié)同任務(wù)錯(cuò)誤率已經(jīng)下降近90%。這意味著，人類“CEO”和賽博團(tuán)隊(duì)的AI AGENT，用戶像“BOSS直聘”一樣調(diào)配5萬(wàn)+智能體，跨公司組隊(duì)形成專屬協(xié)作小隊(duì)，已經(jīng)不再是夢(mèng)。 

目前，AI智能體還需要人來(lái)定義，而在不遠(yuǎn)的將來(lái)，L5級(jí)別的智能體，借蜂群框架和社區(qū)開(kāi)放，正在打造“AI時(shí)代的操作系統(tǒng)”，重構(gòu)人機(jī)協(xié)作范式。 

如果智能體真正進(jìn)入普通人的生活，那么人類的工作內(nèi)容，則會(huì)變成定義智能體、規(guī)劃智能體、管理智能體、監(jiān)督智能體，智能體變成了人類的員工，做繁瑣的工作，人要學(xué)會(huì)跟智能體協(xié)作。 

這樣，每個(gè)人就會(huì)變成超級(jí)個(gè)體，大量使用智能體的公司也會(huì)變成超級(jí)組織，甚至重塑整個(gè)經(jīng)濟(jì)的形態(tài)和運(yùn)營(yíng)邏輯。 

這種“業(yè)務(wù)人員主導(dǎo)AI創(chuàng)新”的模式，無(wú)疑進(jìn)一步加速了AI技術(shù)的應(yīng)用落地，使智能體真正成為“數(shù)字員工” 

一如周鴻祎預(yù)言：“智能體時(shí)代，不會(huì)指揮AI的人將被淘汰。”這一戰(zhàn)略，正推動(dòng)360從網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商，向AI生態(tài)主導(dǎo)者逐步躍遷。 

       原文標(biāo)題 : 一個(gè)“AII in AGENT”的網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)，應(yīng)該是什么樣子？