最近 ，关于腾讯旗下微信即将推出AI智能体的新闻引发宽泛市场关注。6月4日 ，腾讯暗示旗下微信将与多家手机厂商结合开发基于智能体的手机副手；而在稍早前的6月2日 ，一则腾讯最快6月上线一款内嵌于微信的AI智能体的新闻 ，更是带头腾讯股价大涨超10%。作为占有14亿用户的“国民级利用” ，微信接入智能体 ，意味着用户可自动挪用微信内数百万个幼法式实现订餐、预约等复杂工作 ，设想空间无疑是巨大的。
腾讯切入智能体快车路的故事 ，能够从3个月之前说起。今年3月初 ，丽江腾讯大厦楼下曾演出过一幕疯狂的科技奇观 ，近千人列队等待 ，只为了让腾讯云工程师在自己的电脑装置一款名为“OpenClaw（龙虾）”的智能体 ，一场“全民养虾潮”起头席卷全国。
然而 ，3个月后的今天 ，“龙虾」佚在被一个接一个地从电脑硬盘里断根。“今天我把OpenClaw、Herms全删了 ，不留任何痕迹的那种。”前不久 ，一名AI行业资深从业者在伴侣圈写下这句话 ，底下评论区中 ，点赞和“+1”不少。他所说的OpenClaw与Herms ，就是“龙虾”和“爱马仕”等智能体框架。
如今 ，人们早已从尝鲜的兴奋劲中复苏过来 ，意识到“养虾”并不单一。但“全民养虾潮”的撤退 ，并不料味着智能体的故事就此终结。相反 ，从前3个月 ，智能体赛路热度持续不退 ，在经历一场从概想狂欢到理性落地的转变。智能体的价值在利用中加快显露 ，但与此同时 ，问题也在实际中不休露出 ，规定仍处在一片混沌中期待着被成立。
如今 ，智能体作为AI最沉要的发展方向 ，险些已成为行业共识 ，智能体也是互联网大厂抢夺的新战场。在腾讯之前 ，阿里巴巴旗下的千问APP已陆续接入地图、打车、购物、闪购等数十个阿里生态Agent ，字节跳动豆包APP也已接入抖音电商 ，支持直接下单商品并实现支付 ，无需跳转抖音。
推动这一共识形成的过程中 ，“龙虾”起到了关键作用。“2025年时 ，智能体在好多人眼里仍是偏技术的概想 ，重要在开发者和企业创新圈子里热；OpenClaw之后 ，更多非技术用户也能直旁观到AI包办身实现多步工作的潜力。”用友网络执行副总裁谢志华接受记者采访时暗示 ，OpenClaw这类产品实现了从“谈天”到“做事”的转变 ，同时还把规划、挪用工具、操作界面、陆续执行这些过程更齐全地出现出来 ，大大降低了表界理解智能体价值的门槛。
多名业内人士通知记者 ，OpenClaw更像是一个早期的工具 ，很不成熟 ，但最大的意思在于启蒙和教育市场。其不成熟的处所 ，体此刻三方面。
首先 ，不便宜 ，它看似开源免费 ，但即便是单一工作 ，都要多轮交互和频仍挪用工具 ，亏损大量token ，现实运行成本远超预期。其次 ，不好用 ，一旦工作链变长、涉及多个系统或需处置异常情况 ，就频仍卡住、逻辑断裂 ，执行情况极度不“丝滑”。最后 ，不安全 ，用户必要赋予其读取屏幕、接见文件、执行代码等极高的系统权限 ，而它通过第三方代码库拉取的组件时常被植入恶意剧本 ，极易导致隐衷泄露、密码被窃取等问题。
龙虾固然“凉”了 ，但智能体却走进了公共视野。很多公司推出了类龙虾智能体产品 ，例如用友网络的企业级超等智能体YonClaw ，腾讯的WorkBuddy、月之暗面的Kimi Claw、智谱的AutoClaw等 ，智能体被越来越宽泛地利用到政务处置、企业供给链治理、金融机构后盾系统傍边 ，产业价值加快显露。
拓尔思副总经理王丁接受记者采访时暗示 ，公司做了多年非结构化数据处置 ，最大的痛点就是数据治理太依赖人为。“我们给某金融机构部署的数据治理智能体 ，能自动鉴别脏数据、补全缺失字段、标注数据质量等级、天生数据资产目录 ，从前三幼我做一个月的数据洗濯工作 ，智能体两天就能实现初筛 ，人为只必要做最终确认。”王丁暗示。
在谢志华看来 ，智能体的价值不只是“提效” ，更拭浇榄来散落在分歧岗位、系统和流程节点上的能力 ，组织成一个可理解、可执杏注可衡量的业务关环。“我们服务的某大型钢铁企业 ，通过统一AI入口 ，把办公、会议、知识库、公函创作进一步延长到供给链协同、造作过程管控、班组治理和安全治理等钢铁全产业链场景 ，3000多个班组的班前会实现智能化转型。”谢志华说。
然而 ，当智能体从幼我电脑走向政企主题系统 ，从“谈天”升级为“做事” ，一系列问题起头集中露出。谢志华坦言：“不是各人没兴致了 ，而是‘养虾用虾’进入深水区。从幼我工作到进入企业场景 ，尤其是要去挪用业务数据、衔接业务系统、执行真实流程、落实企业数据安全 ，难度就会显著上升。”
落地的最大挑战是业务系统打不通。在企业场景傍边 ，智能体必要衔接财政、人力、供给链、采购、办公等系统 ，还要理解主数据、流程状态、岗位角色和业务规定。“若是系统之间正本就没有齐全买通 ，或者接口、数据口径、流程规定不统一 ，智能体就很难真正把事件做下去。”谢志华说。
这并非个案。王丁也表白了类似概想：“无数行业存在数据分散、尺度不一、质量参差不齐的问题。不足高质量、结构化、场景化的数据与知识库 ，智能体就只能停顿在表层交互 ，难以真正解决复杂业务问题。”他举例说 ，在政务领域 ，规定系统复杂、政策更新频仍、执行尺度严苛 ，智能体不仅要理解业务意图 ，更要确保流程合规、了局精准、全程可追忆——而这所有的前提 ，是底层数据和系统必须先“理得顺”。
若是说系统割裂是“可用”问题 ，那么数据安全与权限失控则是关于“敢用”问题的生死线。深折服科技安全专家高斐通知记者 ，智能体为了执行工作必要极高的系统权限 ，这就带来了数据泄露风险。“在政务办公场景中 ，我们发现部门单元员工为图方便 ，直接将内部公函、统计数据喂给本地部署的OpenClaw。由于智能体具备自主联网回传能力 ，这些敏感数据可能在用户无感知的情况下 ，通过看似正常的网络流量表泄。”高斐说。
更严格的挑战是 ，当智能体进入真实业务过程 ，就不只是“看数据” ，还可能涉及挪用接口、天生了局、批改状态、触发流程。这时 ，一些新的问题就集体涌现：哪些数据它能看 ，哪些作为它能做 ，关键操作谁来授权 ，出了问题怎么追忆？高斐强调 ，智能体一旦被恶意诱导或出现逻辑谬误 ，可能自动执行高危操作。例如 ，在企业内网环境中 ，智能体可能被指令执杏装算帐垃圾文件” ，实则运行了体式化磁盘或关关防火墙的号令。这衷炱坏不再是单点的 ，而是可能通过智能体的自动化剧本引发“多米诺骨牌”效应 ，导致整个业务系统瘫痪。
经历了“龙虾”的“速火”与“速朽” ，智能体的发展逐步迈向深水区 ，面对的是一场关于技术、安全与规定的系统性大考——可用与可控 ，必须两条腿走路 ，缺一不成。
业内人士普遍以为 ，智能体要实现可用 ，必须先进行一场“数据基建”的补课。谢志华暗示 ，企业要把主数据、知识库、权限系统、流程规定和接口能力作为智能体建设的一部门同步推动。只有先把数据、系统和流程底座理顺 ，智能体能力真正从“能回覆”走向“能执杏妆。
“智能体的价值 ，最终要在行业场景中体现。”王丁强调 ，要让智能体阐扬更大的产业价值 ，必须对峙场景化工程化落地 ，打造可复造的行业规划。“好比 ，我们与中国航空工业集团文化中心结合建设了低空产业大脑项目、深度参加住建部城乡汗青文化�；ぶ悄芾孟低辰ㄉ� ，这些行业案例都批注 ，智能体的价值不在于它有多聪明 ，而在于它能在具体场景中把活干完。”
然而 ，仅罕见据的“燃料”和场景的“跑路”还远远不够 ，若是不足靠得住的“刹车”与“方向盘” ，跑得越快的智能体 ，带来的苦难往往也越大。
高斐以为 ，智能体安全运行必要划定一个“玻璃罩” ，成立“安全沙箱”工作区。∥拷寮我们在政务和金融领域的实际 ，应强造要求智能体在隔离的虚构环境中运行 ，通过技术伎俩 ，明确划定智能体的‘活动领域’。”高斐说 ，好比 ，只允许它接见特定的共享文件夹 ，而不容其触碰主题数据库；只允许它执行预设的安全指令 ，而拦截删除、体式化等高危系统号令。
要实现可控 ，还必须明确智能体的权势与责任领域。“智能体不能一上来就钻营无限自治 ，而应该对峙‘授权后执杏注关键作为确认、全过程留痕’。”谢志华暗示 ，哪些数据可看、哪些作为可做、谁来授权、谁来审批、出了问题若何追忆 ，都要在产品架构里提前设计好。
智能体迈入深水区 ，意味着不仅技术伎俩要升级 ，治理模式也要升维 ，变被动响应为自动治理。高斐建议有关部门牵头 ，利用技术工具对关键信息基础设施领域进行一次智能体利用的“大摸底” ，对涉及国计民生的主题政务系统成立智能体利用的“白名单”造度 ，严禁未经授权的第三方智能体接入。
若是将智能体比作一辆跑车 ，那么“可用”是油门 ，“可控”是刹车。一辆只有油门的车跑不到终点。从概想狂飙走向理性落地 ，行业如今在做的 ，就是给这辆跑车配上动力更强的油门 ，同时装上靠得住的刹车系统。
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