导读：在近期举办的金融街论坛系列闭门会上，中国工商银行总行金融科技部副总经理刘璐就工商银行在AI智能体方面的探索与实践展开分享。他指出，人工智能技术的浪潮正在以前所未有的速度重塑金融业态，工商银行将不断地推动AI从工具赋能辅助向智能协同的跃迁。

　　第一，智能体的整体发展与定位。

　　首先，智能体是从相对低级的智能向高级智能进化的重要阶段。通用人工智能被视为人工智能的终极目标，然而，向通用人工智能的演进是一个长期、复杂的过程，需要发展智能体这一重要阶段。模型和智能体的关系类似于大脑和四肢，智能体为大脑思考决策的结果赋予具体的执行和行动能力。根据Gartner的报告，到2028年有33%左右的企业将整合自主型AI智能体，15%的日常工作决策将由AI完成。由此可见，智能体是实现生产力的重要工具，实现AI从思考到行动的跨越。在金融领域，智能体能够自主规划投资策略、执行交易任务，甚至根据市场变化实时调整方案。这为行业提高效率的同时，降低了人为干预。其次，智能体生态发展的关键环节在于，让数字大脑与真实世界的工具无缝衔接，实现跨智能体的任务配合与协作。业界初步制定了智能体协作运行的标准框架，MCP协议为AI世界建立通用的插座标准，使得智能体与各种工具组件进行接口的交互；谷歌推出的A2A协议面向AI智能体互操作的开放标准，解决跨平台、多模态协作的合作壁垒。这两个协议形成一个主外、一个主内的功能互补和分层协作，使得智能体生态迅速完善。目前，金融领域的智能体演进已全面完成云原生，正在向AI原生应用架构演进。此外，国内同业多选择开源自建，或者与供应商联合共建的方式打造智能体平台；国际上的金融机构则更多外购产品或服务，通过公有云部署的方式实现应用。相较而言，国内对金融领域AI应用的投入和应用具有更高的积极性。

　　第二，工商银行在智能体建设上的探索与应用。

　　目前，工商银行已建成了大小模型协同的AI技术体系和配套平台“工银智涌”，形成“1+X”的大模型应用范式。“1”代表金融的数据中枢，在技术上通过MOA智能体框架，支持高效构建多级智能体协作网络；“X”代表多种工程化解决方案，在业务上构建了一套协同解决方案供智能体组装调用，实现复杂金融场景的业务突破。此外，基于智能体的自主化程度和综合应用能力，工商银行构建了五级的智能体能力分级标准。当前，金融行业的智能体应用平均处在L2到L3阶段，关键领域应用包括信用风险识别智能体、数据洞察智能体等。此外，通过打造“工银智涌”的超级入口，形成共建共享AI生态。

　　第三，智能体发展面临的挑战与未来展望。

　　当前，智能体应用尚处于起步阶段，主要面临两方面的挑战。一是智能体的便捷协同不够充分。智能体建设主要以业务系统+AI模式为主，智能体之间相互较为分散。二是智能体的工程配套尚不健全。随着以智能体为核心的AI原生应用趋向成熟，亟需结合现有项目研发流程等管理现状，构建部门间的协同机制，完善明确分工，实现智能体生产研发的规范化、标准化。

　　未来，随着智能体技术能力的持续升级，其定位将从辅助向自主、从边缘向任务主导的关键层级跃升。智能体对竞争模式和组织方式的重塑体现在三个方面。一是自主学习的AI智能体正在迅速崛起；二是AI时代的核心优势将源于黑洞效应；三是组织将变为共创型的智能组织。对此，从个人层面，要提升AI交互能力、明确责任边界、防范风险；从组织层面，要适应智能体带来的决策方式的转变。从生产资料角度，在数据层面，要协调全域分配和组织协同，完善MCP协议标准、开放权限、部门间共享规则等管理机制，避免出现新形势的数据和功能孤岛；在算力层面，要统筹规划算力，解决技术迭代快、成本高、重复建设和低效占用等问题。

　　最后，人工智能技术的浪潮正在以前所未有的速度重塑金融业态，工商银行将不断地推动AI从工具赋能辅助向智能协同的跃迁，为行业提供可复制的一些技术范式或者实践经验。

　　（作者系中国工商银行总行金融科技部副总经理）