摘 要：随着大语言模型的快速发展，智能体技术日渐成熟，正逐步成为个人的“亲密数字伴侣”，塑造着以个体赋能为核心的新型数字生态。 然而，这一新型生态也将对现行个人信息保护法律体系带来严峻挑战。伴随个体数字能力的跃升，个人与数字平台间既有的非对称权责安排受到冲击，双方关系将更趋动态复杂；同时，智能体辅助个人处理他人信息，也会导致数据处理者呈现出分布式扩散态势；在此基础上，人机深度协同进一步促使大量信息沉淀于智能体内部，使其演化为新型的数据流动枢纽。面对这些系统性冲击 ，我国《个人信息保护法》亟须进行相应的制度调适。在预防机制上，应当将各方“能力结构”纳入风险分析，引入技术社群辅助认定特定场景下的能力差异，以此弹性配置权利义务；为了应对技术架构的变革，还需构建相适配的监督体系，明确大语言模型提供者的“价值对齐”义务，并对工具提供者施加基于风险的合规责任；此外，更应将人机交互关系纳入规范视野，引入“准信义义务”并使其穿透适用于基础模型和运行环境提供者，以要求智能体对使用者恪守勤勉、忠实及保密义务，防范不当牟利和利益冲突。
关键词：大语言模型；个人信息保护；风险监管；协同治理；智能体
近年来大语言模型快速发展，推动智能体从辅助生成内容的工具，逐步转变为能够理解指令、规划任务、调用外部工具并依据反馈调整行动的数字系统。随着记忆、工具调用和多模态交互等能力不断成熟，智能体将日益深入个人的日常生活，成为其获取信息、安排事务、参与交易乃至开展数字创作的重要中介。2025年国务院《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》将智能体列为重点普及应用对象，也表明以智能体为支撑的新型数字生态正在加速形成。
个人信息保护法律体系始终是在特定技术与社会结构中发展起来的。现代隐私权回应了传媒扩张对私人生活的侵扰，公平信息实践回应了计算机化处理带来的数据集中风险，欧盟《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,下文简称GDPR)及我国《个人信息保护法》则进一步着眼于平台等大型组织凭借数据、技术和市场优势形成的支配地位。然而，人工智能技术的新近发展，特别是智能体能力的显著提升，显然超越了现行个人信息保护法律规范体系的设计者在当时对技术的理解。
让法律跟上科技的脚步，构建符合智能体新生态的个人信息保护法律规范体系，就显得尤为紧迫和重要。为了助力开展这一工作，本文将首先拆解基于大语言模型的智能体技术，探讨智能体发展将带来何种新型生态；然后分析这一新生态如何影响当前个人信息保护法律规范体系的基础预设；最后，基于其基础预设的调整，思考如何重塑个人信息保护法的规范体系。
一、基于大语言模型的智能体及其新生态
要分析智能体新生态对个人信息保护法律体系的影响，首先须说明大语言模型如何推动智能体形成新的行动能力，并进而改变个人在数字空间中的位置。为此，本部分先概括大语言模型智能体的概念与技术构成，再分析其所塑造的以个体赋能为特征的新生态。
（一）大语言模型智能体的概念与技术构成
智能体并非新近出现的计算机概念。早期研究通常将其概括为具有自主性、社会性、反应性和主动性的计算机系统：它能够在较少人工干预下控制自身运行，与人或其他系统交互，感知环境变化并作出反应，并围绕既定目标主动采取行动。据此，本文将智能体界定为能够与人及环境交互，并自主完成目标任务的计算机系统。其关键不在于能够生成内容，而在于能够围绕目标规划步骤、调用资源，并根据行动反馈调整后续行为。智能体的自主性并非有无之分，而取决于其所面对的环境和任务的复杂程度，以及完成任务所需人工干预的程度；环境和任务越复杂、人工干预越少，其自主性便越强。
大语言模型的发展为智能体的成熟应用奠定了技术基础。大语言模型能够理解和生成自然语言，并据此分解任务、形成行动方案；在此基础上，思维链、工具调用、记忆模块和反思机制等技术，进一步增强了其推理规划、外部交互和自我调整能力。由此，智能体不再只是生成文本或回答问题的系统，而是能够围绕特定目标持续采取行动，并依据环境反馈修正后续行为的行动系统。
工具调用机制尤其扩展了智能体作用于外部环境的能力。2024年11月，安特罗匹克公司(Anthropic)发布了模型上下文协议(Model Context Protoco,下文简称MCP),为AI助手连接内容库、业务工具、开发环境等外部系统提供了标准化接口；2025年3月，OpenAI宣布支持MCP,也表明该标准正在成为智能体连接外部工具的重要基础设施。随着MCP及A2A开放标准协议(Agent-to-Agent Protocol,下文简称A2A)等接口协议逐渐普及，智能体可以更便利地接入搜索、代码执行、数据查询乃至物理控制系统，其行动范围也将随之扩展。
（二）智能体塑造的新生态
智能体的成熟应用将如何改变个人在数字世界中的位置？劳伦斯·莱斯格(Lawrence Lessig)指出，人的自由不仅受到法律、社群和市场约束，也受到架构约束；在数字世界中，架构主要由代码塑造。随着智能体走入日常生活，其可能逐步改变既有的人机交互方式，缓和数字生产中的能力不平等，并提升个体参与数字架构构造的能力。由此，一个以个体赋能为核心特征的新生态正在形成。
第一，个人将以智能体为中介连接他者与世界。门户网站和手机App曾先后成为个人进入数字世界的主要端口，而随着小型化、开源化和多模态模型的发展，轻量智能体有望在手机、笔记本电脑等终端本地部署，并以自然语言、语音和图像等方式与个人持续交互。智能体不仅能够理解个人的即时需求，也能够结合其历史习惯形成行动计划，调用相应工具并根据反馈调整行为。这与尼古拉斯·尼葛洛庞帝(Nicholas Negroponte)在《数字化生存》中描绘的愿景高度契合：人机交互界面“应该设计得像人一样”，即“让人们根本感觉不到物理界面的存在”。由此，个人与数字世界的交互界面将从具体应用转向智能体，个人获取信息、安排事务和开展交往的方式也将随之改变。
第二，个人将通过智能体与数字平台交往博弈。平台经济的重要基础在于平台能够持续吸引用户注意力、积累行为数据，并借此预测乃至塑造用户行为。其有效运作依赖于平台与用户之间的信息不对称和能力差距。智能体的出现可能使个人与平台之间形成新的中介层：个人可以通过本地部署或调用非平台企业提供的模型，构建由自己定义的智能体，由其过滤平台的信息呈现、识别推荐诱导，并代替个人完成搜索、比较和交易等任务。这有助于削弱平台对用户注意力和行为数据的单向攫取，使个人在与平台的关系中重新获得一定主体性。
第三，个人将借助智能体参与数字架构的构造。在平台时代，数字架构主要由大型平台企业建构，原因之一在于代码编写和系统维护能力高度集中于少数组织。智能体的发展正在降低编程门槛，使更多个人能够借助自然语言生成代码、修复程序并搭建简单应用，从而成为一定意义上的“公民开发者”(Citizen developers)。当然，高质量数字架构的生产和维护仍离不开专业工程团队、工程经验和硬件资源；但智能体至少改变了多数个人面对数字架构时的被动地位，使其获得主动参与数字环境塑造的初步能力。
二、对个人信息保护法律体系的潜在影响
智能体所塑造的新生态，并不当然意味着既有个人信息保护规则失效；其更深层的影响在于，现行制度据以配置权利、义务与责任的事实前提正在发生变化。受欧盟GDPR深刻影响，我国《个人信息保护法》大体以三项预设为基础：数据主体与处理者之间存在相对稳定的权力不对称，处理者通常表现为组织化主体，且组织化处理者构成个人信息流动的主要枢纽。智能体的发展则可能从权力结构、主体形态和数据流动结构三个方面动摇上述预设，进而对个人信息保护法律体系产生潜在而深远的影响。
（一）非对称权力结构将面临调整
个人信息保护法律体系的重要前提是数据主体与数据处理者之间存在结构性能力差距。早在20世纪60年代，阿兰·威斯汀(Alan Westin)便已指出，政府和企业能够借助计算机聚合个人留下的“文书指纹和脚印”，即便不直接侵入私人领域，也可通过数据汇集掌握个人行为并实施精准规划。进入数字平台时代，个人信息的收集、分析和共享规模进一步扩大，平台企业和公共机构由此获得更强的数据优势地位，并与个人形成相对稳定的非对称权力结构。欧盟GDPR和我国《个人信息保护法》的制度设计，正是在回应此种数据优势及其可能造成的过度收集、滥用和侵扰风险。
正是为了矫正这种非对称权力结构，个人信息保护法律体系通常采取“扩展个人权利、强化处理者义务及责任”的非对称权责安排。欧盟GDPR和我国《个人信息保护法》均体现了这一基本逻辑，即通过赋予个人更多知情、同意、查阅、删除等权利，并对处理者施加更严格的合法性、透明度和安全保障义务，实现数据主体与处理者之间的关系再平衡。
然而，随着个人能够定制并使用智能体，其与数字平台等处理者之间的权力结构可能发生调整。一方面，智能体推动部分个人信息处理向用户端侧转移。平台经济长期依赖对个人行为数据的持续追踪、集中处理和对个人的精准画像，以实现个性化推送和用户锁定；而当智能体能够在本地环境中完成偏好分析、任务规划和信息过滤时，原本必须流向平台的细颗粒度行为数据便可减少，平台对个人信息处理的垄断也将被削弱。另一方面，智能体能够为个人提供理性辅助，缓和平台对有限理性的利用。数字平台常通过黑暗模式、复杂界面和冗长隐私政策诱导用户作出不充分理解下的选择，由此造成“隐私悖论”。智能体可以整合黑暗模式识别、隐私政策摘要、风险提示和替代选项比较等工具，帮助个人理解交易环境并形成更审慎的决策。由此，个人在与平台交往中的自主性和协商能力有望增强，数据处理者原有的数据优势地位也将受到一定程度的挑战。
概言之，智能体将推动个人信息处理向用户端侧转移，并增强个人在与平台博弈中的理性能力，从而削弱处理者的数据优势，调整个人信息保护法所预设的非对称权力结构。
（二）数据处理者趋于分布式扩散
个人信息保护法律体系的第二项前提是数据处理者主要表现为组织化主体。1973年美国自动化个人信息系统咨询委员会提出“公平信息实践”时，其所规范的“自动化个人信息处理系统”即主要由组织运行。该委员会主席在相关报告序言中明确指出，公平信息实践所调整的是“个人与信息记录保存组织之间的关系”;报告所称“信息记录保存组织”，亦具体指向联邦机构、州和地方政府以及私人组织。
此后，1980年经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and Development,下文简称OECD)隐私指南、欧盟1995年指令以及GDPR虽然均在概念上将自然人纳入数据控制者范围，但其制度内容仍主要围绕组织化主体展开。典型表现是，相关规则为处理者配置了大量依赖资源、专业和内部管理结构的合规义务。例如，OECD指南和欧盟1995年指令要求处理者公开数据处理政策、说明数据用途及控制者身份，并采取适当技术和组织措施保障数据安全；GDPR则进一步要求在特定情形下任命数据保护官或欧盟代表，保存处理活动记录，并开展数据保护影响评估。我国《个人信息保护法》以“个人信息处理者”替代GDPR中的“数据控制者”，并同样可能涵盖自然人。但从义务配置看，其仍明显以组织化处理者为主要对象。例如要求处理者制定内部管理制度和操作规程，合理确定操作权限，定期开展安全教育培训，任命个人信息保护负责人，并进行个人信息保护影响评估。由此可见，现行个人信息保护法律体系虽在概念上容纳个人作为处理者，却在规范结构上以组织化处理者为中心。
然而，随着智能体对个人能力的提升，数据处理者将不再主要限于组织，个人也会越来越多地参与个人信息处理。由此，处理主体将呈现分布式扩散趋势，这表现为主体去中心化、数量快速增长，并在网络空间中更加普遍地存在。
首先，个人将更容易直接处理他人个人信息。智能体以大语言模型为基础，能够理解自然语言指令、分解任务并调用外部工具；MCP等标准化接口又进一步降低了工具接入门槛。借助网页抓取、数据整理、多模态生成等工具，普通个人也可以完成信息收集、存储、加工和传输。例如，爬虫工具可以帮助个人获取网络公开信息，多模态工具则可生成包含图像、音频、视频等内容的材料。由此，原本需要一定技术能力才能完成的个人信息处理活动，将被智能体显著简化，越来越多个体也因此可能成为直接的信息处理者。其次，个人还可能通过创造数字应用间接处理他人个人信息。在低代码、无代码平台之外，编程智能体进一步降低了软件开发门槛，使具备特定领域知识但缺乏编程背景的个人，也有机会开发面向细分场景的数字服务。无论是自然语言编程、多模型协作，还是以德文(Devin)等为代表的AI软件工程师都预示着编程能力正在向更广泛的用户扩散。正如深度思考(DeepMind)公司CEO、诺贝尔奖得主戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)所言：“我想我们正在进入一个新的世界……在其中你将基本上通过自然语言去编程。”随着个人借助智能体开发并提供应用服务，其也可能在服务过程中收集、使用和管理他人的个人信息，从而成为新的个人信息处理者。
要言之，智能体将显著降低数字工具使用和应用开发门槛，使个体既可能直接处理他人个人信息，也可能因提供数字服务而间接处理客户信息。由此，个人信息处理者将随智能体普及而向网络空间广泛扩散。
（三）智能体成为数据流动新枢纽
个人信息保护法律体系的第三项前提是组织化处理者构成个人信息流动的主要枢纽。阿兰·威斯汀早已指出，计算机化处理使拥有基础设施的组织能够通过数据聚合取得“数据优势地位”；1973年公平信息实践报告亦警示，大量个人信息正在向少数组织汇聚。由此，数据流向中心化组织，构成早期个人信息保护制度的重要事实预设。
进入数字平台时代，数据流动虽已遍及经济社会各领域，但大型平台企业仍处于数据汇聚、分析和利用的枢纽位置。GDPR虽试图构建一般性的个人数据保护框架，却仍对这类中心化组织作出重点规制：其一，通过域外适用规则将监视欧盟境内数据主体行为的境外处理者纳入适用范围；其二，通过数据可携带权和限制自动化决策规则，回应平台借助网络效应、用户画像和个性化推荐强化用户锁定的问题；其三，针对大规模、系统性监控或画像分析场景要求开展数据保护影响评估、任命数据保护官；其四，以全球年营业额作为行政罚款基数，以增强对跨国平台企业的威慑力。我国《个人信息保护法》也延续了这一制度取向。例如，第3条第2款、第24条、第52条、第55条分别在域外适用、自动化决策、个人信息保护负责人和个人信息保护影响评估等方面作出类似安排；第66条虽未明确罚款基数是否限于境内营业额，但其立法思路明显受到GDPR影响。更重要的是，第58条专门规定“提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂”的个人信息处理者义务，进一步表明现行制度仍以大型平台等中心化组织构成数据流动枢纽为基本预设。
然而，随着智能体逐渐成为个人与他者及世界交互的中介，使用者自身信息以及其处理的他人信息都将持续在智能体中沉淀。由此，在数字平台之外，智能体也可能成长为新的数据流动枢纽。
首先，个人私人活动和日常交往将通过智能体展开，并使其沉淀下来大量个人信息。智能体能够以自然语言和多模态方式与人交互，结合记忆能力理解个人需求、习惯和偏好，并据此持续提供反馈。随着其逐渐成为个人的日常助手乃至“亲密数字伙伴”，个人的行程、消费、健康、情感、社交和工作信息都可能在智能体中汇聚。相较于平台，智能体与个人的关系更具持续性和亲密性，甚至可能实现近乎全时空的陪伴，因此也更可能形成高密度、颗粒化的个人画像。由此，大量的个人信息将全面沉淀于其日常使用的智能体之中，它不仅会比你更了解你自己，还会成为全世界最了解你的存在。其次，个人公共及商业活动也可能通过智能体展开，使他人信息在智能体中留痕。智能体不仅可以处理日程安排等私人事务，也可以接入信息检索、内容生成、客户管理、数据分析等工具，辅助个人开展公共表达或商业服务。在此过程中，交互对象的个人信息可能被记录、存储和分析，并用于提升服务的个性化和精准性。虽然个人智能体聚合他人信息的总量通常小于平台，但在高频互动或长尾细分场景中，其仍可能基于稳定交往数据形成相当精细的个人画像。
总之，智能体在赋能个人的同时，也将成为新的数据流动枢纽：其既可能深度解析使用者自身，也可能在数字服务中为他人画像。由此，中心化组织之外的新型数据枢纽亟须被纳入个人信息保护规范视野。
三、个人信息保护法律体系的规范重塑
前述变化分别指向个人信息保护法律体系的基础架构、实施机制与调整对象：权力结构的动态化要求更具弹性的权责配置，处理主体的分布式扩散要求依托智能体技术架构重构合规机制，智能体成为数据枢纽则要求将其与使用者之间的交互关系纳入规范视野。据此，笔者从以下三个层面提出规范重塑方案。
（一）基础架构：依能力结构的不同差异化配置权利义务及责任
回顾隐私及个人信息保护法的发展，其规范逻辑大体经历了从个人自决到合法处理的转向。早期隐私权侧重个人对自我呈现的控制，但在数字化环境中，信息流动日益复杂，个人理性和注意力有限，仅以“同意”为核心的自决机制难以充分保护个人。为此，欧盟1995年指令、GDPR以及我国《个人信息保护法》逐步以合法处理为中心，通过客观化的合规义务弥补个人能力不足，并在数据主体与处理者尤其是大型平台之间的非对称权力结构基础上，配置个人权利与处理者义务责任。
智能体的发展将使这一基础结构面临调整。一方面，个人定制智能体可能推动部分信息处理向用户端侧转移，并提升个人在与平台交往中的理解、判断和协商能力；另一方面，数字鸿沟仍将存在，平台网络效应也可能因个人与智能体结合而进一步强化对特定人群的锁定。由此，个人与平台之间的权力关系不会简单消失，而将呈现更强的动态性和差异性。面向未来，《个人信息保护法》应在既有非对称权责配置基础上引入更多弹性安排，根据不同场景中的实际能力结构，差异化配置各方权利、义务与责任。
从GDPR的实施方式看，个人信息保护法已呈现出从形式合法性监管向基于风险的协同治理转变的趋势，即不再仅依赖监管机构的事前审查，而是更多要求处理者承担实质性风险防控义务。延续这一逻辑，个人与平台之间的能力结构应被纳入风险评估：当双方仅表现为弱不平等时，平台处理个人信息所造成的权利损害风险相对较低，可依比例原则适度减轻其合规负担；当双方表现为强不平等时，则应维持甚至强化既有非对称权责安排，要求平台采取更充分的风险对冲措施。事实上，欧盟第二十九条数据保护工作组（下文简称WP29)相关文件关于风险进路的解释已承认合规义务可随处理风险伸缩，未来应进一步将具体场景中的能力差距作为风险判断的重要因素。
能力结构并非固定状态，而是从弱不平等到强不平等的连续轴，制度实施的关键在于如何判断特定场景下的实际能力差异。对此，可在监管辅助下的平台自我规制基础上，引入技术社群参与协同治理。智能体技术迭代迅速，监管机构未必能及时把握技术前沿，平台企业虽更熟悉技术发展，却可能受商业动机影响；相比之下，开源技术社群具有分布式、专业化和相对中立的特点。个人信息保护法可鼓励技术社群发布隐私增强技术测评、智能体隐私保护排行榜及应用白皮书等，为动态判断技术赋能程度和当事人能力结构提供参考。
落实到法律规范层面，《个人信息保护法》可从两个方面作出调整。第一，将数据主体与处理者之间的能力结构纳入风险判断。现行法已允许处理者根据风险大小调整合规义务，但风险因素主要集中于个人信息的规模、属性、处理方式和扩散范围。未来可将双方结构性能力差距作为新的考量因素：在第51条中，将能力差距纳入处理者采取保护措施时的判断依据；在第56条中，要求个人信息保护影响评估说明相关措施是否与双方能力结构相适配，以及赋能个人、弥合差距的措施是否有效；在第63条中，授权监管机构调查争议中各方技术能力及结构性差距；在第66条中，结合《行政处罚法》的比例原则，将能力差距及其造成的风险纳入处罚裁量。第二，将技术社群纳入协同治理框架。现行法已体现协同治理思路，后续可进一步发挥技术社群在隐私增强工具、测评体系和技术标准方面的作用。具体而言，可在第12条中增加鼓励技术社群研发隐私保护工具、构建测评体系、推动技术赋能个人信息保护的规定；在第61条、第62条中明确国家互联网信息办公室及有关部门应引导、支持和规范技术社群参与评估认证、标准制定、技术研发和宣传教育；并在法律责任章节建立技术资料采信机制，要求监管机关和司法机关在执法、裁判时参考被广泛接受的测评体系、排名和白皮书等成果，为判断当事人技术能力和能力结构提供专业支撑。
（二）实施机制：以智能体技术架构为基础构筑监管及合规体系
个人信息保护法的监管范式已从事前通知检查转向基于风险的协同治理。欧盟1995年指令曾以监管机构为中心，试图通过事前通知和审查控制风险，但其在实践中容易异化为形式化的“打钩练习”(box-ticking exercise)。GDPR则将合规重心转向处理者，要求其根据具体场景的风险程度自主采取措施，监管机构则主要承担风险兜底和合规助推功能。我国《个人信息保护法》也延续了这一思路，设置了大量以组织化处理者为对象的合规义务。然而，智能体普及后，越来越多个人将具备处理他人信息的能力，处理者由此趋于分布式扩散，现行以大型组织为主要对象的监管和合规体系将难以充分适配。面向未来，有必要以智能体技术架构为基础，在既有体系之外，构建适合分布式处理者的补充性实施机制。
第一，应将大语言模型提供者确立为个人信息保护法的实施对象。在智能体架构中，大语言模型承担类似操作系统的功能，负责理解使用者指令、分解任务、选择工具、设定参数并根据反馈持续调整。如果模型能够在识别出违法处理个人信息的指令时拒绝执行，或在生成、反馈侵害个人信息的内容时中止操作，许多风险便可在源头被阻断。因此，模型提供者应当在训练、后训练和安全评估中嵌入个人信息保护要求，通过安全护栏、价值对齐和违法意图识别等技术措施，使模型对侵害隐私和违法处理个人信息的请求保持必要敏感，并承担相应的保护义务。
第二，应将可接入智能体的工具提供者确立为实施对象。智能体并不直接完成所有任务，而是在大语言模型指引下调用搜索、存储、数据分析、内容生成、地图、日程等外部工具，对数字乃至物理环境产生实际影响。以MCP生态为例，各类MCP服务器(MCP Server)构成智能体调用外部能力的接口，其开发者既可能是大型平台，也可能是中小企业、初创团队或个人开发者。对于后者，既有组织化合规体系的覆盖尤其不足。若使用者试图通过智能体违法处理个人信息，尤其在底层模型被“越狱”时，工具端的权限控制、请求识别和拒绝执行机制便成为重要防线。因此，法律也应要求相关工具提供者采取必要的个人信息保护措施。
具体到《个人信息保护法》的条款修订，可以从下述两方面展开。第一，对大语言模型提供者的个人信息保护法律义务作专门规定。现行《生成式人工智能服务管理暂行办法》已要求生成式人工智能服务提供者不得侵害隐私权和个人信息权益，并对使用者输入信息和使用记录履行保护义务。这种规范思路主要将模型提供者比照个人信息处理者，适用于模型直接与用户交互并生成内容的场景。但在智能体生态中，大语言模型更多发挥基础设施或“操作系统”功能，负责理解指令、调用工具和组织任务执行。此时，自主决定处理目的和方式的往往是智能体使用者，模型提供者未必构成个人信息处理者，也未必属于受托处理者。因此，对模型提供者的规范重点应从“避免其直接侵害个人信息”，转向“要求其识别并阻断使用者借助智能体违法处理个人信息的指令”。
据此，可在《个人信息保护法》第58条与第59条之间增设专门条款，规定为智能体提供基础模型功能的组织应承担以下义务：(1)应当基于设计(Privacy by design)和默认(Privacy by default)原则对大语言模型(Large Language Model,下文简称LLM)做个人信息及隐私保护的价值对齐，在基础模型内设置个人信息保护安全护栏，使其能精准识别智能体使用者涉嫌违法处理个人信息的行为，并以恰当方式拒绝执行；(2)吸收技术最新进展并结合“越狱”的最新实践持续敏捷更新基础模型的个人信息保护机制，并不断迭代基础模型针对不同群体的隐私保护及个人信息流动的偏好；(3)定期发布LLM个人信息保护技术进展及技术测评报告，分享智能体场景下个人信息保护安全护栏最佳实践，评估各种技术在不同场景下的表现情况，促进行业及技术社群的共治。
第三，应规定与智能体工具提供者相适配的合规义务和监管方式。智能体工具的分布式开发有助于应用生态繁荣，但也会增加监管负担。当智能体调用工具处理他人个人信息时，工具提供者通常可被纳入《个人信息保护法》第59条所称受托处理者范围，负有保障个人信息安全、协助处理者履行法定义务等责任。问题在于，现行组织导向的合规义务难以完全适用于中小企业、初创团队和个人开发者。诚如WP29在阐释基于风险的路径时所指出的，“法律义务基于风险的可伸缩性体现在合规机制上”，对于处理风险较低的控制者，“可能不必承担同样多的合规责任”。欧盟最近关于简化GDPR的改革议案便是例证，我国《个人信息保护法》第62条也规定需出台“针对小型个人信息处理者”的专门规则。
考虑到智能体技术的普及将催生大量分布式小型处理者及受托处理者，结合智能体技术架构，当前可以在《个人信息保护法》第59条之下明确为智能体提供工具的开发者应当履行的下述合规义务：(1)延续基于风险的进路，既明确工具提供者不得侵害个人信息权益及隐私权，亦规定其应根据所处理的个人信息权益受到损害的风险程度，考虑信息规模、类型、处理方式、能力结构、扩散范围，采取本法规定的与其规模及能力相当的个人信息安全保护措施；(2)将技术社群纳入协同治理，对各项工具的个人信息保护水平分级标定，同时鼓励技术社群“吹哨人”对存在个人信息及隐私风险的工具进行定期测评和风险预警；(3)激活声誉机制提高监管效率，具体可将各项工具的保护水平标签化，作为元数据通过MCP等交互协议向智能体展示，既激励开发者追求更高水准的个人信息保护，又提醒智能体使用者在接入相关工具服务时将面对的受侵害风险。
（三）交互关系：明确智能体对使用者负有准信义义务及其例外
在GDPR及我国《个人信息保护法》中，数据流动枢纽通常与组织化处理者相重合，制度因而主要通过合法处理规则和组织合规义务维护数据安全。例如，处理者应采取加密、去标识化、权限管理、从业人员培训、泄露报告等措施。然而，随着智能体在个人端侧部署并成为个人与他者及世界交互的中介，使用者自身信息及其交往信息都将在智能体中沉淀，智能体将成长为新的数据枢纽。现行以组织化处理者为对象的合规义务，难以完全适配个人端侧智能体所形成的新型交互关系。为此，后续改革应明确智能体原则上对使用者负有准信义义务，并规定相应例外。
第一，智能体对使用者应负准信义义务。智能体不同于一般数字工具，其不仅存储使用者个人信息，还可能基于这些信息自主规划任务、作出决策并向外传递信息。现行《个人信息保护法》和《消费者权益保护法》虽能限制智能体提供者未经同意收集、使用 个人信息，却难以充分回应智能体基于使用者信息自主行动时的利益冲突和控制风险。 信义义务源于英美衡平法，旨在维护特定高信任关系的稳固，要求掌握权力或影响力的信义人(fiduciaries)基于受益人(beneficiaries)的依赖和脆弱性完全为其利益诚实、公正并以最大善意行事(honesty,integrity,fairness,and utmost good faith),并避免利益冲突、禁止牟利(no-conflict and no-profit rules)。考虑到智能体是否具有法律上的主体地位当前尚存在争议，智能体与使用者之间的关系仅可参照信义义务下的信义人与受益人之间的关系予以设计，因此本文采取“准”信义义务以示区别。
第二，智能体的准信义义务也应存在例外。信义法并非绝对禁止信义人突破忠实和保密要求，在受益人充分知情同意、保护信义人自身合法权益、法律明确授权或重要公共利益需要时，均可能存在例外。第一种情形受益人充分知情同意下的突破，在本质上并不违背信义义务；第二种情形保护受信人自身合法权益，主要出现于律师和客户之间，客户作为受益人起诉作为受信人的律师时，律师为自己辩护可披露必要的客户保密信息；第三种情形法律明确授权或基于重要的公共利益，则出现于反洗钱法、反恐怖主义法的实践中，金融机构等受信主体有义务主动报告客户的可疑交易，还比如为了避免严重危害公共利益行为的发生，受信人也可以披露保密信息，而不构成对信义义务的违背。针对智能体场景亦应如此：其原则上应依据使用者利益处理、保存和传递信息，但在法律明确规定、司法或行政机关依法要求，或者为防止严重危害公共利益的行为发生时，可以在必要范围内披露或报告相关信息。
我国现行法已在多个领域规定了类似信义义务的内容。综合《信托法》《公司法》《律师法》相关规定，信义义务主要包括三类：一是勤勉义务，即为受益人或法人最大利 益行事；二是保密义务，即不得泄露因信任关系获知的隐私和不愿公开的信息；三是忠 实义务，即不得利用信任关系牟取不当利益，并应避免利益冲突。与此同时，现行法也 承认信义义务的例外。例如，律师保密义务不适用于委托人准备或正在实施危害国家 安全、公共安全及严重危害他人人身、财产安全的犯罪事实和信息；公司董事、监事和高 级管理人员在依法报告并经决议通过后，也可在特定范围内突破利益冲突限制。
就智能体而言，智能体中的基础大语言模型及智能体所处的整体操作环境共同构成了智能体的决策中枢。需要注意的是，这二者既可能由单一主体提供，如安特罗匹克公司提供的Claude Code就构成了智能体的操作环境，而其底层大语言模型亦为安特罗匹克公司提供的Claude模型，也可由不同主体提供，比如Visual Studio Code作为集成开发环境同样可以作为智能体的操作环境，其底层可以接入的大语言模型则由不同企业提供。考虑到智能体本身尚不具备法律上的主体地位，在法律上落实上述准信义义务需要穿透智能体，从而将法律义务适用于智能体中大语言模型的提供者及智能体整体操作环境的提供者。
回到《个人信息保护法》，可以在第5章与第6章之间专设智能体处理个人信息的特别章节。其可作如下规定：(1)智能体利用个人信息作出决策，应当为个人的最大利益勤勉行事，并尽到合理注意义务；(2)智能体在与外界交互时，除非个人明确同意或符合其他法定条件，且为执行交互活动所必要，不得泄露个人的隐私信息、操作记录、行为范式等个人信息；(3)对于个人或者其他人准备或者正在实施危害国家安全、公共安全以及其他严重危害他人人身、财产安全的犯罪事实和信息，智能体应当依照法定程序向有权机关报告；(4)智能体基础环境及基础模型的提供者应当采取相应的技术及组织手段，促使智能体有效实现上述功能，以上功能上的要求应当通过载入服务协议等恰当方式向智能体使用者明确告知；(5)智能体基础环境及基础模型的提供者，在获得法定或约定的报酬之外，不得基于智能体与个人之间的信任关系牟取任何不正当利益，并避免各种利益冲突。
结 语
近年来大语言模型快速发展，不仅便利了作为计算机系统的智能体与个人基于自然语言展开交互，更通过其涌现出来的学习能力支撑了智能体之自主性的成长，以MCP为代表的智能体交互协议的广泛应用进一步激活了智能体的应用生态。可以预见，智能体会很快进入每个人的日常生活，并能够自主处理越来越复杂的任务，最终成长为每个人的“亲密数字伴侣”。这一技术进步所带来的根本性改变应是数字技术对个体更高程度的赋能。自ChatGPT发布以来，特别是随着大语言模型开源生态的蓬勃，最前沿的数字技术正在以前所未有的普惠方式迅捷地抵达每个普通人。得益于智能体对个人的赋能，个人将在与数字平台的交往中处于更加对等的地位，甚至在一定程度上获得参与建构数字架构的能力，这无疑将开启全新的生态。
智能体对个人的赋能带来了个人数字技术能力的提升，这首先便与数据主体与数据处理者之间持续稳固之“非对称权力结构”发生冲突，后者应在长期整体收敛的趋势下呈现出更为复杂的动态变化。不仅如此，智能体对个人的赋能也使得个人可以直接或间接地处理他人信息，从而推动数据处理者的分布式扩散，这又给以数据处理者积极合规为主要监管机制的个人信息保护法律体系带来冲击。最后，个人与智能体的深度协同还会带来智能体对个人的深度解析，从而将智能体推至新的数据流动枢纽位置，使其亟待法律予以明确规范。
基于上述对技术发展趋势及其社会影响的把握，笔者主张：第一，《个人信息保护法》的基础架构应当更富有弹性，以适应数据主体与数据处理者双方能力态势的复杂多变。为此，应进一步丰富风险分析所须考虑的因素，将“数据主体与数据处理者之间的能力结构”纳入其中，并引入技术社群辅助对双方能力结构的认定，从而更为精准地差异化配置数据主体与数据处理者的权利、义务及责任。第二，《个人信息保护法》的实施机制还应当与智能体之技术架构深度结合，以适应数据处理者的分布式扩散。这具体包括，应科以智能体中扮演操作系统角色的大语言模型的提供者不断完善隐私及个人信息保护价值对齐之义务，以使模型能有效识别智能体使用者违法处理个人信息之行为，并同时科以智能体工具提供者基于风险的个人信息保护合规义务，该合规义务的落实中，可进一步结合技术社群的分类标定及预警，并将标定数据作为元数据通过MCP等协议向其他智能体披露以激活声誉机制。第三，《个人信息保护法》所规范之法律关系应覆盖智能体，以适应智能体代理个人自主作出大量决策的现实。这要求引入准信义义务调整智能体与使用者之间的关系，前者应当对后者负担勤勉、忠实、保密、避免不当牟利及利益冲突之系列义务，并以法律明确上述义务的例外，但鉴于智能体尚不具备法律人格，上述义务应穿透适用于智能体模型及环境的提供者。
总之，在智能体对个人赋能之新生态下，个人信息保护法律规范体系应对各方当事人以更富弹性的方式差异化配置权利、义务及责任，采纳与智能体技术架构更紧密融合的监督实施机制，并将智能体与使用者之间的交互关系纳入规范视域以稳固二者之间的信任。最终，对个人信息保护法律规范体系的重塑，有望在充分释放智能体新技术潜能的同时，维护可控、可信且富有活力的数据流动环境。
原文刊载于《上海交通大学学报（哲学社会科学版）》2026年第9期，感谢微信公众号“上海交通大学学报哲社版”授权转载。
