这并非空想，而是由加州大学伯克利分校、伦敦大学学院、上海交通大学以及上海创智学院等学术机构的研究者们共同提出，并在他们的论文中进行了详尽阐述的关于网络重构的方案。
论文题目：构建智能代理网络：以人工智能代理编织未来网络
作者为杨英轩、马木蕾、黄宇轩、蔡华灿、龚晨宇、耿浩然、周元健、文颖、方萌、陈穆豪、顾尚鼎、金明、Spanos、杨扬、Abbeel、宋晨、张伟男、王军。
上海交通大学、加州大学伯克利分校、伦敦大学学院以及上海创智学院等单位共同参与。
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请访问以下链接获取相关信息：https://github.com/SafeRL-Lab/agentic-web。这是SafeRL-Lab团队开发的agentic项目的GitHub页面。
这乃是一项对互联网根本运作原理的全方位“修订建议”：人类不再独占网络的使用权，智能体将取代人类成为网络世界的主要操控者。人类虽发起任务，但执行任务的重任则落在了人工智能的肩上。在此新的网络架构下，网页、服务和平台不再是面向人类用户的交互界面，而是专为智能体设计的协同工作端口。
本文将深入探讨“智能体驱动互联网”范式革命的各个方面，包括技术架构的剖析、理论模型的阐释、系统协议的解读、典型应用的介绍以及面临的挑战。
一、三次范式跃迁：Web 正在走向「自动化」
互联网的发展历程实际上是一部关于“人与信息”互动关系的科技编年史。在过去的三十年间，Web技术主要经历了三个重要的变革阶段：
PC Web：关键词驱动的「目录网络」
在个人电脑网页时代，网页内容多以静态形式呈现，信息主要由特定机构统一制作，并通过人工进行分类以及建立超链接，形成了一个类似于数字版的黄页。用户需主动进行搜索和点击浏览，这种任务执行过程虽然线性且目标明确，但效率相对较低。
该商业模式主要围绕关键词搜索广告展开，以Google AdWords等系统为代表，其效果评估依赖于点击率（CTR）和每次点击成本（CPC），从而构建了一个以“人类意图”为核心的搜索营销生态系统。
Mobile Web：推荐驱动的「内容爆炸」
随着社交平台、短视频和电商用户生成内容的迅猛增加，信息量呈现出爆炸式的增长态势。面对如此海量的内容分发压力，传统的搜索引擎显得力不从心，而推荐系统则成为了信息分发领域的主导模式。
用户角色逐渐从搜索者转变为消费者，算法依据用户行为数据实时调整内容推荐，平台职能也从内容汇集者转变为算法连接者。商业策略开始侧重于精准内容推送和信息流广告，并重视用户停留时长、转化效率以及每千次展示的成本（eCPM）。
Agentic Web：智能体驱动的「行动网络」
目前，我们正迈入第三波变革的浪潮，以AI智能体为核心，Web的职能从“人阅读内容”转变为“智能体执行任务”。网页上的信息不再只是静态存储，而是融入了LLM的参数之中，由智能体进行调用、整合与再处理。
网络已不再仅仅是信息的存储库，它已成为一个孕育着众多“可执行资源”的生态系统，智能体在其中得以探索、协作与调用。任务的执行不再需要用户逐个步骤地操作，而是由人工智能智能体从头至尾独立完成，涵盖了从信息搜寻到服务调用，直至最终结果的反馈。
这一趋势预示着，在未来的网络世界中，AI智能体将承担起构建、运营以及使用的重任。我们必须重新审视并深刻理解「网页」、「流量」以及「用户」这三个概念的本质。
互联网已不再仅仅是人类的领地，而是正在逐渐演化成一个由众多智能体共同参与、协作并创造价值的生态体系。
二、什么是 Agentic Web？
论文中的定义指出：
Agentic Web 构成了一个分布式的、互动性的网络生态体系，其中，由大型语言模型（LLMs）所驱动的自主软件智能体，能够持续进行目标导向任务的规划、协调与执行。在此框架下，网络资源与服务不仅服务于人类，亦对智能体开放，从而促成了智能体之间（Agent-to-Agent）的交流互动成为日常现象。
概括来说，这种网络形态是由人工智能负责上网操作、执行各项任务，而人类仅需下达指令即可。
Agentic Web 的核心在于「委托 + 执行」
在Agentic Web平台上，用户无需亲自进行搜索、点击、复制以及粘贴等操作，他们只需通过和智能体的交流，便能将任务委托出去。例如，用户只需简单地说：
「帮我规划一个周末东京行程，预算 3 千元，要避开台风。」
此后，所有剩余的任务均由智能体自动执行——这包括查询气象信息、查找航班、比较价格，以及预订住宿、安排行程，整个流程实现了全自动化。此外，这些智能体还能与其它智能体（例如航空公司API、酒店API、旅游数据智能体等）进行协作和协商，共同达成任务目标。这并非仅仅是类似于GPT的单轮问答过程，它涉及多个步骤，并且是多智能体之间的协同作业，这标志着人工智能真正地涉足到了网络操作的领域。
Agent 在系统中的身份是「双重」的：
Agent-as-User (作为用户)
智能体在执行任务时，其行为模式与人类浏览网页相似，能够模仿点击操作、输入信息、解析数据接口，进而开展市场调研、数据搜集以及自动化交易等活动。
Agent-as-Interface (作为接口)
智能体能够充当高级助手的角色，它能够接受用户的日常语言命令，自动对指令进行解析，调用多种服务，并将结果进行综合，从而完成一系列复杂的操作流程。
一个完善的智能实体通常兼具以下两种身份：它不仅能够作为人与系统之间沟通的桥梁，还能充当系统与人类之间交流的纽带，从而彻底实现了“意图—执行”这一闭环功能。
三、理解 Agentic Web 的「三个核心维度」
该研究从三个关键角度对 Agentic Web 的架构进行了全方位的阐释：
智能维度（Intelligence）对于AI智能体而言，必须拥有真正的「认知能力」，这包括：
上下文理解：能读懂网页、结构化数据、自然语言
长程规划：能分解复杂任务，生成执行计划
适应性学习：通过经验不断优化策略
多模态整合：同时处理文本、图像、API、数据表格等
这些能力表明智能体并非单纯的「响应工具」，它能够不断学习并拥有独立制定策略的能力，从而成为了一个「数字行动体」。
交互维度，即“互动”，Agentic Web创新性地颠覆了传统的“人类点击网页”的操作模式，转而采用了一种基于语义的智能交互方式。
通过采用MCP（模型上下文协议）和A2A（智能体间通信）协议，我们得以实现智能体间的相互发现、功能描述以及状态信息的共享。
支持多步任务语境保持 (如购物流程、问诊流程)
实现 Agent-to-Agent 协作与任务拆解
智能体间并非仅仅是进行调用，它们更倾向于通过协商与协作来完成执行任务，例如，一个旅游智能体会主动向负责天气信息的智能体索求数据，随后与地图和订票系统进行联动，共同完成既定任务。
经济维度 (Economy)
在Agentic Web领域，最具创新性的构想可以概括为：智能体注意力经济模式。
传统广告模式致力于吸引「人的点击行为」，而在Agentic Web环境下，资源提供者所争夺的是「对AI智能体的调用」。
这意味着未来将出现：
面向智能体的推荐系统；
为智能体投放的广告；
服务市场中按「智能体调用率」竞价；
智能体的使用频率、任务完成度以及执行效率将作为衡量其受欢迎程度的全新标准，商业领域的竞争焦点亦将从争夺用户关注，转变为争夺智能体的关注。
四、应用场景：从搜索替代到智能事务系统
为了深入把握其内在价值，我们可将Agentic Web的关键功能划分为三个主要类别：事务处理能力（Transactional）、信息处理能力（Informational）以及沟通交互能力（Communicational）。这三种能力共同构筑了智能体在数字领域中存在的三种基础模式。
事务型：从「点击下单」到「全自动完成任务」
在传统的网络使用中，用户必须一页页地翻阅、搜寻资料、逐步进行操作，才能完成诸如预订酒店、购买机票、申请签证等任务。然而，在Agentic Web环境下，你只需向智能体简单地说上一句话：
请为我预订一张下周三从上海飞往东京的经济舱往返机票，并请尽量避开台风的影响。
剩余的环节——包括查询航空公司、比较价格、确认航班时间、填写个人信息、完成支付确认——均由智能系统自动执行。该系统不仅能够调用航空公司的API接口，还能根据您的历史偏好（例如信用卡积分、环保航线等因素）进行综合考量，甚至在航班信息发生变化时，能够自动为您重新预订。
智能化的事务处理功能正逐步从“移动智能体”和“应用智能体”拓展至设备层面。比如，智能体能够在你的手机上同步日程表、调整会议计划，甚至能够整合多个应用，自动执行跨越不同平台的任务。
信息型：从「搜索引擎」到「持续知识发现」
今日，信息检索主要依靠搜索引擎与社交平台推荐，然而，在数据泛滥的环境下，我们所面对的是一股汹涌的信息浪潮。
Agentic Web所采纳的「信息型智能体」，其特性更接近于一位长期相伴的研究助手。以「Deepresearch Agent」为例，它：
它可以持续追踪一个研究领域的新论文；
自动梳理引用网络和方法论差异；
合理推断趋势、生成研究摘要；
甚至根据你的研究兴趣，推荐潜在合作者。
这种智能体并非仅限于单次查询，它们拥有持久的认知记忆和灵活的动态学习能力，形成了一个不断发展的知识网络。这一网络显著增强了信息筛选和洞察力的水平。
交流型：智能体之间能沟通、协作、谈判
相较于以人为核心的传统网络，Agentic Web 的根本性变革体现在它使得智能体能够相互配合，构建出类似于“数字团体”的复合体系统。
在科研领域，一个跨国研究项目中，不同学校的智能体可以：
自动同步实验时间表；
共享数据集；
生成联合成果；
自动分配署名与经费比例。
在制造业领域或供应链环节，众多企业的智能体能够即时实现需求对接、对环境变化作出反应，并自主商定相关条款。此类跨智能体的协同作业流程，依赖于一系列创新通信协议（例如MCP、A2A），这些协议能够促进语义的一致性、任务的协作以及多方的自我管理。
简言之，Web 已然不再是人与机器间的纽带，它已然转变成了智能体之间互动的舞台。
五、挑战：Agentic Web 的复杂难题与未来瓶颈
尽管 Agentic Web 展现出了令人振奋的发展前景，然而，若要将其真正转化为现实中的下一代互联网，它必须克服一系列系统性、错综复杂且跨学科的挑战——这不仅仅是增强人工智能智能体的功能，还涉及到整个网络基础设施、经济体系以及人机协作模式的全面重塑。
这不仅仅是一个技术上的挑战，更是一项要求具备全局视野的系统化项目。在构建Agentic Web的过程中，所面临的难题并不只是提升单个智能体的智能水平，而是如何在现有的互联网架构之上，搭建一个既可靠又安全的全新计算平台。这些挑战涉及众多领域，并且它们之间存在着紧密的相互依存和关联。在接下来的内容中，我们将逐一深入分析这些挑战。
智能体基础能力：推理、记忆与安全性
推理与规划的脆弱性
多步骤推理作为Agentic Web的关键功能之一，使智能体能够拆解繁杂问题、评估众多解决方案并作出恰当的选择。但遗憾的是，现有的推理机制较为脆弱，频繁出现错误，且在长期规划和持续反思方面存在困难。
记忆与上下文管理
智能体在执行长期任务时，记忆扮演着至关重要的角色。然而，传统的大语言模型（LLM）缺乏状态，这使得智能体必须依赖外部手段来保存上下文信息、历史数据以及所学知识。尽管如此，如何高效地管理这些记忆，特别是在复杂任务中如何有效地连接各个阶段的内容，这仍然是一个亟待克服的挑战。
工具使用的安全性
智能体需借助外部工具（诸如API、数据库、搜索引擎）与外界进行交流。然而，这一做法也伴随着巨大的安全风险：若这些工具遭受黑客的篡改或遭受攻击，智能体可能会遭受牵连，甚至可能引发一系列连锁反应。要破解这一“工具使用悖论”，必须构建“零信任”体系，确保所有外部输入都经过严格的审查与验证。
学习与自我改进：从静态模型到动态学习者
奖励设计难题
强化学习作为智能体训练的关键手段之一，通过与环境互动来提升决策效能。尽管如此，构建一个既可引导智能体采取恰当行为又不易被恶意利用的激励机制，仍旧是当前面临的一大难题。
持续学习与灾难性遗忘
智能体需拥有不断进步的学习能力，这样才能随着时间的推移不断掌握新的技能。然而，在学习新任务的过程中，智能体往往会出现遗忘先前所学知识的现象，这种现象被称为“灾难性遗忘”。如何在保持原有知识记忆的同时，让智能体有效学习新内容，这已成为当前亟待解决的难题。
任务交互学习的困难
智能体成长过程中，与环境之间的互动是掌握复杂任务的核心。但与此同时，如何防止智能体对某一特定环境产生过度依赖，或是过于适应特定的输入数据，确保其在不同任务中保持灵活性和广泛的适应性，这依然是一个尚未找到明确答案的难题。
多代理协作：协调与信任的挑战
协作与沟通：结构设计难题
在多个智能体共同作业的过程中，如何构建它们的组织架构成为了一个核心议题：是选择相互平等、地位相当的协作模式，还是实行分级的领导体系？不同的结构模式各有利弊，而如何探寻出最为理想的解决方案，仍需进一步的深入探讨。
通信协议的统一性
为确保全球智能体间的有效交流与合作，我们迫切需要建立一套统一的通讯标准。这情形与互联网初期对HTTP协议的依赖颇为相似。目前，诸如IBM的ACP、Google的A2A、Anthropic的MCP等协议正致力于解决这一挑战。构建一个既能够适应繁复交互需求，同时兼具开放性和易于扩展特性的标准，对于 Agentic Web 的成功至关重要。
去中心化的信任体系
在去中心化的智能体生态圈内，我们需探讨如何建立代理间的信任机制。同时，还需思考如何构建一个去中心化的信任体系，以便智能体能够在无需人工介入的情况下实现高效协作，这同样是一个迫切需要解决的难题。
人机交互：确保智能体与用户目标一致
用户意图模糊
人类的语言往往不够明确，用户下达的指令中常常含有不明确的目标或信息。智能体需具备解读这种模糊意图的能力，并将其有效转化为具体可执行的目标和任务。
偏好发现与引导
用户的喜好往往波动不定，有时甚至用户本人也无法完全知晓自己真正的需求所在。智能体必须通过与用户的交流，持续地引导他们去挖掘和确立自己的偏好。
人类监督机制
智能体在众多任务领域展现出卓越的能力，然而在涉及核心任务或是高风险决策时，人类监督（HITL）的作用依然不可替代。设计一套有效的监督体系，用以确保智能体的决策能够与人类的终极目标相契合，这无疑是一个极为关键的问题。
安全与鲁棒性：确保智能体系统的安全性与稳定性
风险激增，信任重构
代理型网络引入了跨平台操作、交易执行以及多会话记忆等新型功能，随之而来的是目标漂移、服务污染、协调风暴等多重安全风险。面对这些威胁，传统的依赖人工验证的信任模型显得力不从心，亟需对认知、交互、经济三个层面的防护机制进行重构。
红队测试机制：人工+自动并进
人工和自动的红队测试构成了识别漏洞的关键方法。特别是自动红队运用大型语言模型（LLMs）来构建复杂的对抗场景，能够适应多种设备和代理之间的协作，进而揭露潜在的威胁，这在部署前的安全评估中已经变得至关重要。
推理护栏与可控生成并举
部署阶段的防护措施涵盖“推理保护屏障”、“安全解码工具”以及访问权限管理等手段，旨在增强大型语言模型与代理系统的稳定性和可管理性。展望未来，我们还需在系统架构、防护策略以及整体系统层面进行全面优化升级，以有效应对连锁攻击和持续学习带来的挑战。
社会经济影响：重构商业模型与社会结构
