2026年5月，国家互联网信息办公室、国家发展和改革委员会、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》（以下简称《实施意见》），首次在官方层面对智能体给出明确定义：智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，是人工智能产品及服务的重要形态。这一定义表明，一种新的公共服务技术形态正在出现。公共服务中的数字技术原本主要承担记录、传递、计算等功能，智能体则进一步围绕特定的公共服务目标，自主进行工具调用、任务分解和决策执行。技术不再只是等待调用的信息系统，而开始在特定目标下组织行动。

这一变化使公共服务智能化进入新的理论关口。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指出：“安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式。”以往讨论数字治理，重点多放在数据归集、平台整合和流程再造上，技术被视为公共部门提升效率的工具。智能体嵌入公共服务后，效率提升仍然重要，但已不足以概括问题的实质。智能体能够记忆互动过程、识别服务对象、生成办理方案，甚至在授权范围内触发后续操作。它仍是工具，却不是一般意义上的被动工具；它不具有人类主体资格，却可以表现出主动行为的能力。

因此，公共服务中的智能体应在两个层面上被同时理解。其一，智能体是治理和服务的技术工具，能够推动公共服务从被动响应转向主动适配。《实施意见》提出探索事项辅助审批智能体、全流程办案辅助智能体，发展政策咨询智能体，以及探索主动推送适配政策、辅助生成法律文书，正是将智能体放置在公共服务供给方式变革之中。其二，智能体也是治理对象。它的自主决策、行为执行和主动交互能力，会改变公共服务的传递机制，因此必须被纳入安全可控、规范有序的制度框架。换言之，一方面要借助智能体扩展公共服务能力，另一方面也要规范人机协同公共服务的权责边界。

一、智能体应用让公共服务走向“主动化”

传统公共服务以制度流程为中心，公众需要识别自身资格、理解政策条款、准备材料并主动发起申请，公共部门再根据既有程序被动进行回应。数字化改革已经降低了部分行政负担，但多数场景仍保留“人找服务”的基本格局。智能体的不同之处在于，它可以围绕具体对象和具体情境组织服务，把政策条件、个人状态和办理路径连接起来，使公共服务传递从“被动响应”转向“主动服务”。《实施意见》中提出的事项辅助审批智能体、政策咨询智能体和主动推送机制，并不是实现服务流程的数字化，而是使公共服务具备更强的主动感知能力。政策咨询不只是回答“某项政策是什么”，还可以根据个人条件提示“是否可能适用”；事项辅助审批不只是压缩办理时间，还可以将分散在不同部门和系统中的规则转化为连续的办理路径。由此形成的公共服务，不再完全依赖公众主动理解制度，而是让制度以更可理解、更可抵达的方式接近公众。事实上，公共服务的难点，常常不在于政策缺位，而在于政策与服务对象之间的繁文缛节和行政负担。困难群众可能不知道自己符合何种救助条件，老年人可能难以完成线上申请，流动人口可能在多个系统之间留下不完整记录。智能体若能在合法授权和必要审查的基础上识别需求、主动帮助，就能把公共服务从“可得”推进到“可及”。

但主动服务不能被理解为无边界的自动替代。公共服务供给侧需要区分事务性处理与实质性决策。咨询、指引、材料初核、规则匹配等环节，标准化程度较高，智能体可以承担较大比重的辅助工作；涉及权责义务的环节，则不能把最终判断交给智能体。原因不只是技术可能出错，更在于这些环节包含公共价值权衡。智能体可以把相关事实和备选方案呈现给工作人员，却不能直接行使公共权力。司法服务场景更能说明这一边界。《实施意见》提出探索全流程办案辅助智能体，提升案件材料梳理、案件信息录入、证据审查和辅助法律文书生成等能力。这些能力是将法官从重复性劳动中释放出来，使审判资源更多用于争点判断和价值衡量。案件事实的整理、类案和法条的检索、文书初稿的生成，可由智能体辅助完成，从而提高司法服务效率；但证据采信、法律适用和裁判结论必须保留在人类法官的权责之内。

需求侧同样存在边界。主动服务依赖数据与算法，而数据特征和算法偏见使得“精准化、主动化服务”并不天然等于“均等化服务”。智能体更容易发现数据痕迹清晰的人群，却可能遗漏数字边缘或制度边缘的群体。如果公共服务过度相信智能体的精准服务能力，其服务目标就可能被数据和算法偏见所影响。因此，智能体推动“服务找人”，必须同时保留“人找服务”的兜底渠道。只有把智能体的主动识别与人工服务的开放入口结合起来，公共服务的主动化才不会变成新的排除机制。

二、智能体治理要在人机协同中重建责任秩序

智能体的应用使得公共服务中的行动开始由人和智能体共同完成。在人机协同的情境下，人工智能的输出结果并非由智能系统单独生成，任务目标如何设定、训练数据如何选择、提示词和工具链如何配置、工作人员如何采纳或修正输出，都会影响最终结果。由此而见，公共服务中的智能体不是站在人类之外的独立主体，也不是完全受人支配的普通工具，而是嵌入组织流程、数据结构和岗位责任之中的技术行动者。

《实施意见》提出分类分级治理框架，要求根据应用场景和潜在影响稳慎开展治理。公共服务场景中分级治理思路尤为重要，因为智能体的风险并不只取决于模型能力，还取决于它在服务过程中的位置。用于政策咨询、材料整理和流程指引的智能体，主要影响服务效率和信息可及性；用于辅助审批、证据审查和生成法律文书的智能体，则可能实质影响权利义务和公共秩序。智能体参与公共服务时，许多影响性判断发生在正式决定之前。它可能筛选哪些材料被优先呈现，判断哪些情形属于异常，推荐某种办理路径，或生成工作人员最先看到的结论。此类判断未必表现为最终决定，却会塑造最终决定的认知基础。如果程序规则只约束最后签字的人，而不约束智能体参与形成判断的过程，公共服务中的裁量就会从可见的法定节点转移到不易察觉的技术环节。

人机协同中责任秩序确立的难点，在于控制能力与责任义务容易发生错位。控制能力并不等于形式上的操作权限，而是指相关主体能否理解系统运行、影响系统输出并纠正不当结果。智能体越具有自主适应能力，控制就越可能被分散到算法模型和工作人员之间。任何一方都可能只掌握部分控制，却又都可能影响公共服务结果。若仍按传统方式把责任简单压在最后采纳输出的工作人员身上，就会出现“有问责而无控制”，削弱公共服务的责任基础。因此，治理智能体的核心在于，让工作人员知道智能体调用了哪些信息、依据何种规则生成建议、哪些环节存在不确定性，并拥有足够时间和权限进行复核、否定或纠正。否则，人工确认会退化为形式签字，人在名义上承担责任，实际上却被智能体输出牵引。

重建责任秩序，需要从抽象的技术透明转向可操作的程序透明。底层参数和推理过程的复杂黑箱未必能够完全打开，但智能体的推理过程、信息使用等信息应该披露给工作人员进行审查和取舍。尤其在高风险场景中，智能体输出不能只作为界面结果存在，而应是可以质询、可以评价的程序材料。透明的对象不是模型内部的全部技术细节，而是智能体如何影响公共服务决定的制度路径。此外，持续监督也应成为治理体系的一部分。智能体不是一次部署后长期稳定运行的传统软件，它可能因模型更新、工具接入、知识库变化和交互记忆而改变行为。一次性评测只能证明某一时间点的合规状态，不能保证公共服务过程中的长期可靠。分类分级治理应与常态化监测相结合。对公共部门而言，治理智能体不是采购前的合规手续，而是贯穿研发、部署、使用和纠错全过程的制度安排。

三、小结

智能体推动公共服务由被动转向主动，使政策规则与个体需求以及办理流程在具体服务过程中相互连接。它能够降低公众理解制度和寻找服务的成本，也能缓解跨部门办理中的信息负担，让公共服务从形式上的可得进一步接近实质上的可及。但主动化并不自动导向善治。智能体对需求的识别，对路径的推荐和对材料的筛选，都会改变公众与公共部门之间的互动结构。正因如此，智能体既是扩展公共服务能力的技术工具，也是需要被公共制度约束的治理对象。

治理智能体的关键，是在人机协同中建立能够复核、纠偏的责任秩序。公共服务可以利用智能体承担咨询指引和材料整理等事务性工作，却不能把资格认定和利益分配中的最终判断交由技术输出替代。分类分级治理应与程序透明和持续监督结合起来，成为智能体进入公共服务的基本制度条件。工作人员需要理解智能体如何使用信息以及如何形成建议，并保有否定和修正的实际能力；同时也应为公众保留人工服务和申诉救济的通道。在这一前提下，智能体的应用才能服务于以人民为中心的治理现代化，而不会弱化公共权力应有的责任约束。

作者简介：刘鲁宁，哈尔滨工业大学经济与管理学院副院长，教授，博士生导师。

基金项目：2025年度教育部哲学社会科学研究重大专项项目“中国政府治理自主知识体系构建研究”（项目号：2025JZDZ045）。