随着人工智能技术的快速发展，AI智能体（AI Agent）应用逐渐普及，其在提升效率的同时，也带来了诸多法律与治理挑战。传统的治理思路往往基于既有规则，但AI智能体的独特性可能使实际效果与预期产生偏差。本文试图从技术风险、法律争议及治理路径等方面，探讨AI智能体治理的核心问题。

一、AI智能体高权限特征带来的治理新挑战

AI智能体在利用“无障碍权限”这一功能在提升效率的同时，也引发了新的法律议题。这些议题主要体现在两个维度：

其一，传统问题在AI时代依然存在，例如违法犯罪与黑灰产活动，甚至在AI领域里面黑灰产的应用要远远超出最初对AI的设计范畴，包括内容侧的传谣、人脸滥用等问题层出不穷；

其二，AI领域也催生出许多新型的法律和监管问题。在AI智能体的背景下，技术创新与法律规制之间的博弈，主要体现在涉及较高权限的“代理机制”上。

我们亟需厘清的是，应如何为AI智能体这类具备高权限特性的底层逻辑设计合理的干预与制约机制。

1、责任分担问题

在讨论侵入式AI及其端侧应用时，隐私侵权责任是无法回避的核心问题。一方面，由于侵入式AI的操作链条冗长且复杂，导致侵权责任主体难以清晰界定。另一方面，AI系统依赖海量数据分析，其决策过程往往呈现碎片化、非透明化特征，这使得侵权责任的量化评估与举证面临显著困难。当侵权行为被发现时，其影响可能已扩散至难以追溯和纠正的程度。

在审视AI智能体背景下的MCP（模型上下文协议）生态时，我们也需关注其潜在的平台治理责任问题。倘若基于MCP协议衍生出开放的“广场”式公共服务或市场，其运营主体的责任归属便成为关键议题。这是否意味着责任将最终归于支撑该“广场”的基础平台？进一步而言，在此AI智能体的MCP类架构中，平台所承担的角色、发挥的功能及其创造的价值，与狭义的人工智能技术本身存在显著差异。这些差异正是在构建人工智能治理框架时必须细致考量与厘清的重要维度。

2、数据权益与互联互通的竞争性壁垒

“互联互通”问题，始终是数字生态中的核心议题。当前最显著的障碍之一，便是如iOS与安卓系统间存在的生态壁垒。然而，AI智能体的兴起为此带来了更为复杂的挑战。以用户生成内容（UGC）的迁移为例，如果用户将自身信息授权并导入，或通过工具自动抓取其在某一平台上的全部动态以构建另一个分身，应该如何处理？此类场景在大型平台间已有先例。例如，一位明星若将其在社交平台的生活动态授权给第三方工具进行抓取以构建数字形象，此“授权抓取”行为本身的法律性质，便与用户手动“复制-粘贴”的主动迁移行为存在本质区别，在法律评价上可能产生截然不同的后果。

在当前AI智能体技术快速发展的背景下，其自动化内容复制与操作模式已显著区别于传统工具，这不仅对平台间生态关系产生实质性影响，更可能引发新型不正当竞争。从技术层面看，尽管相关方之间未必存在显著技术代差，但攻防态势中进攻方常具天然优势，导致突破防护比构建防护更为容易。从法律视角审视，如何在此环境下维护有序竞争秩序确属难题，而新修订并于今年10月生效的《反不正当竞争法》虽意图回应此类挑战，但其条款能否有效应对快速演进的技术规避手段，仍需实践检验。

3、数据搜集的合规标准挑战

针对AI智能体此类特殊应用，其合规认定标准本身也面临着动态调整的必要性。实践当中，对“无障碍权限”的启用必然涉及到对数据搜集“最小必要原则”的挑战甚至是突破。

“最小必要”是数据处理的基石性原则。然而进入AI时代，AI的核心能力之一，在于其能够处理人类未必能预先设想或主动提出的复杂任务与关联。而这就对传统授权机制构成了根本性冲击：我们一方面可能希望限制AI在某些领域的过度主动行为；另一方面，又期待其能高效完成各类服务性、事务性工作。这种矛盾预示着，授权逻辑本身可能正在经历范式转移。

4、高权限与不诚信的矛盾性

我们在调研中发现，AI智能体应用中存在若干有违诚信的不良实践。

例如，某些功能设计以诱导用户注册付费为首要目的，其交互设计充满误导性。部分应用甚至公然缩短承诺的服务时限，如承诺30分钟无广告体验却在实际20分钟后即中断，此等行为不仅损害用户信任，亦构成虚假宣传。

此外，在AI智能体执行任务的关键节点，如弹窗、跳转或通知环节，其操作往往缺乏必要的透明度和用户控制机制。这些行为侵蚀了用户与数字服务之间最基本的信任基石。

AI智能体应定位于用户可靠、可信的智能助手。若其行为偏离此初衷，转而致力于推送无关会员服务、隐藏有价值信息或诱导无效点击，则完全背离技术应用的应然方向。

二、AI智能体监管模式的创新思考

传统的治理模式是基于相对稳定的技术环境，而AI智能体技术的快速迭代使得法律法规难以保持同步。特别是在智能代理通过“无障碍权限”实现功能的情况下，技术手段的隐蔽性和复杂性更是加大了监管难度。

因此，在人工智能时代，我们亟需将原则性要求转化为可操作、可评估的细化规则与具体标准，明确划定行为“红线”。例如在金融领域，擅自调用用户银行卡核心信息即属严禁行为；在设备权限上，需严格界定摄像头等敏感器件的启用场景与禁用情形。我们要在具体的、新的应用场景中划定“红线”，这就构成了治理的新内涵。

实现这一目标，不能仅依靠传统的法律思维与条文规范。它要求我们构建一套“机制-技术”融合的复合型治理方案。这意味着需要通过技术手段（如隐私增强技术、合规科技）将规则嵌入系统设计与运行流程之中，实施“嵌入式治理”。同时，必须认识到，这套技术性规则本身也非一成不变，其“底线”与“红线”的具体边界，也应具备动态调整与持续学习的能力，通过算法与机制的迭代，适应技术与社会伦理的协同演进。

因此面对AI智能体带来的治理挑战，我们需要创新监管思路和方法。

首先，在监管理念上应当实现从被动规制到主动引导的转变。传统的命令控制型监管模式难以适应快速变化的技术环境，需要建立更加灵活的监管机制。例如，可以探索建立"监管沙盒"机制，在控制风险的前提下为创新提供试验空间。

其次，在监管手段上应当注重技术治理与法律治理的协同。智能代理技术本身具有高度的技术性，单纯依靠法律条文难以实现有效监管。可以探索将法律规则转化为技术标准，通过技术手段实现自动合规检测。例如，在数据采集环节设置技术门槛，确保数据获取行为的合法性；借鉴区块链技术的可追溯、不可篡改特性，构建新型问责与纠正机制，以应对AI时代特有的治理复杂性。

再次，在监管主体上应当推动多元共治格局的形成。政府监管部门、行业组织、企业、用户等各方主体都应当参与到治理过程中。特别是要重视行业自律机制的作用，通过行业标准、最佳实践等软法规范填补法律监管的空白。

三、技术伦理与商业道德的规范作用

除了正式的法律规则外，技术伦理和商业道德在智能代理治理中也发挥着重要作用。

从技术伦理角度看，智能代理的开发和应用应当遵循透明度、可解释性、公平性等基本原则。开发者应当确保智能代理的行为可追溯、决策过程可理解，避免出现"黑箱"操作。

从商业道德角度看，智能代理的应用应当遵循诚信信用原则，不得通过技术手段实施不正当竞争行为。

以比价软件为例，虽然从表面看为消费者提供了便利，但如果过度抓取平台数据并影响平台正常经营，就可能构成不正当竞争。这种商业道德边界需要通过行业共识予以明确。值得注意的是，技术伦理和商业道德规范的形成需要时间，不能急于求成。建议通过发布行业指南、最佳实践等方式逐步推进相关规范的形成，为后续法律规制奠定基础。

结论

AI智能体的法律治理是一个系统性工程，需要技术、法律、伦理等多重要素的协同配合。当前阶段，我们应当保持开放包容的态度，为技术创新留出适当空间，同时通过案例积累、规则试错等方式逐步完善治理体系。最终目标是建立既能防范风险又能促进发展的智能代理治理框架，为数字经济发展提供法治保障。

作者：王磊

北京理工大学智能科技法律研究中心研究员

【免责声明】本文撰写所需的信息采集自合法公开的渠道，我们无法对信息的真实性、完整性和准确性提供任何形式的保证。本文仅为分享、交流信息之目的，不构成对任何企业、组织和个人的决策依据。

《互联网法律评论》提供业界解决方案

互联网法律国际监管动态研究

互联网产业投资和政策监管研究

互联网企业：极端地缘政治冲突中的公关战略研究

合作联系

zhangying@cggthinktank.com