2026-01-23 14:29
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本文来自微信公众号： 数旗智酷 ，作者：数旗智酷
虚拟政府、平台政府、云端政府、移动政府等都是对数字政府不同阶段、能力和形态的称谓。从发展态势来看，“一网通办”、“秒批”、“高效办成一件事”等让数字政府取得的成效越大，其背后的悖论效应也越大——即在大城市和高知人群聚集区域呈现出服务渠道和资源过剩的状态，而对最需要数字政府服务的边缘地区与数字素养缺失的人群却缺乏有效供给。因此，智能体政务服务的“一句话办成事”并不只是对办事效率的提升，而是一次对数字政务的平权运动，一次对政务服务权利普惠化的重置。因为只有当“机器听懂人话”而不是“人去适应机器”的时候，技术价值才真正转化为社会价值。
从数字政府到智能体政府的转型
人工智能代理（AI agent）是一系列人工智能模型、规则和/或分析算法的集合，它们在几乎无需人工干预的情况下执行工作流程。智能体人工智能（Agentic AI）是一个更广泛的框架，它协调多个人工智能代理自主地追求并完成复杂的目标。全球政府技术中心柏林分部（GGTC）在2025年5月和10月发布的关于“The Agentic State”两份报告，对“智能体国家”（代理国家）的架构、场景、案例、风险等进行了全面而深度的剖析，这可能是目前为止对“智能体政府”首次全面深度的研究与探索。
从打造以“数字公务员”为名解决单项任务的政务智能体，到以部署、协调和规划多个政务智能体围绕共同目标开展行动的“智能体政府”，AI时代的政府正在面临两种思维模式的转变：一是从“把事情做正确”转向“做正确的事情”；通过改变依靠现有流程数字化高效执行既定程序的数字政府思维，转向通过明确预期结果、约束边界让Agentic AI自行确定最佳解决方案；二是从“研究怎么构建”转向“思考构建什么”；由于Vibe coding（氛围编程）即将打破技术人员与非技术人员的界限，让通过自然语言编程成为可能，因此，比起研究采用什么语言和技术去建造，更需要考虑的是我们应该为公众和企业去创新和建造什么。
几乎每天都有新的技术服务商宣布它们推出了新的政务智能体应用，几乎每天都有新的政府部门宣布它们推出了新的智能政务应用场景。但是，行业的炙热终究尚未传导到每一个被转弯抹角的办事流程、语焉不详的指南与眼花缭乱的资料所困的办事公众。Gartner称，由于成本高昂、业务价值不明或风险控制不足，超过40%的智能体AI项目可能在2027年底前被取消。但是，这并非一次“因噎废食”的警告，而是提醒跃跃欲试的政府机构，数字政府之后，我们又到了重新定义和发明政府形态的时候了，韦伯式的官僚制、科层制是被继续强化还是摧毁？供给驱动型、结果型政府是否是值得仰望和追求的明天？这一切取决于我们如何行动。
在上一轮政府数字化转型的浪潮中，面对直面用户服务的体验刺激与数据裹挟的创新冲动，不少政府机构曾经在技术厂商PPT包装下的“平台化”、“电商模式”、“用户为王”等概念下迷失了作为现代政府的既有成色，而这一次以智能体为核心的更为汹涌的自动化浪潮，是让政府再一次交出定义服务与权力价值的主动权，还是牢牢把握和控制“人作为意义主体”的底线？一个比“互联网+”更加模糊、不稳定与神秘的“人工智能+”的黑箱，正在考验每一个政府领导者与管理者。
智能体政府的内涵、架构与典型场景
作者在报告中提出的”Agentic State“（代理国家、智能体国家）概念，本质是一个包含12个功能层以重构公共治理的框架，包括6个实施层（公共服务、工作流程、政策制定、监管合规、危机响应、采购）和6个支撑层（治理、数据隐私、技术栈、网络安全、公共财政、人才文化）。当这些层级协同运行时，政府将首次实现“以结果为导向”的治理，而非“以流程为导向”的官僚体系。作者认为，这不是遥远的乌托邦，而是当下的战略要务。技术已成熟，成本已下降，公民对数字服务的期望已被互联网巨头拉高。现在行动的国家，将有机会塑造AI服务于公共利益的轨迹；迟疑者，将被商业逻辑下的系统所塑造。Agentic AI的不同之处在于：它不只是“更快地做同样的事”，而是“做以前做不到的事”。它可以：在公民开口前，就预判其需求；在违规发生前，就动态调整规则；在危机扩散前，就协调跨部门响应。
过去，政府转型需要十年；如今，代理型AI的普及速度以“月”计。若政府不主动设计属于自己的智能体，未来将由企业设计，而公民将绕过政府，直接购买“代理服务”——政府则可能沦为“后台API”。比如，当一个超级互联网平台开发出一个智能体AI可以调用大多数政务服务，那么政府网站、政务App、政务小程序等都可能沦为距离公众越来越远直到无需认识的”后台API“，那样它们的所有优化、升级、维护等工作都将只是为了被超级智能体AI所读取和识别……
迈向智能体政府的可能路径，作者在报告中提出了两种解决思路，一是针对中等收入国家，可通过“API+竞争”的方式进行，即政府通过对内部自建智能体开放轻量级接口，技术服务厂商通过做前端Agentic AI，按公众和企业服务办事的交易量付费，并且可以像小程序一样进行多方平台合作，谁家更强效率更高自然会吸引用户。二是针对低收入国家，可通过“语音优先”的策略，以信息咨询服务为主导，结合本地语言的转译，先提供“信息”，再逐步到“交易”。这类案例主要有印度的Jugalbandi、赞比亚Ask Viamo等。
需要指出的是，智能体政府不是全面否定、取消和摧毁数字政府时代的系统、平台和基础设施，而是首先让旧系统“先活起来”，再倒逼后台重构。这种思路有类似于Palantir，它的目标在于建构一套悬浮于政府已建数据系统和平台之上的应用，以打造更符合应用需求与协作效率的操作平台，而不是摧毁历史从0开始。
在智能体政府包含的12层功能架构中，其中，公共服务与用户体验、政府工作流程、政策规则与制定、公共财政与采购、人才、文化与领导力五个层级值得格外关注。智能体政府在公共服务与用户体验方面需要解决的主要是数字政府遗留的部门、资料、流程繁杂的积弊，而“一句话办事”以及政务智能体与公民智能体的对接主要就是解决这类问题。通过“一句话办事”，市民说“我要开奶茶店”，AI可自动拼装“工商注册+食药许可+消防备案+环评”等事项并自动执行开办任务。目前，乌克兰的Diia.AI可让用户在聊天框内直接完成“出生登记+亲子津贴+疫苗预约”。
作为高风险的现代社会，城市应急与韧性城市建设一直备受关注，如何以最快速度实现对应急状况的快速响应、资源协调与现状恢复，成为全球政府关注的重要方向。比如自然灾害、病毒侵害、战争威胁等。乌克兰已经被作为政府在极端危机下从“官僚流程”转向“结果导向”的典范。在2022年俄乌战争爆发初期，传统的官僚程序成为巨大的阻碍。例如，即使是简单的物资采购也需要数周时间审批，而在战争环境下“每一小时都至关重要”，直接影响战局发展与生死存亡。在具体的场景需求方面，乌克兰需要同时协调军事援助、难民支持、经济制裁和国际外交。传统跨部门协调依赖手动更新的仪表盘和层级化命令，速度极慢。因此，Diia.AI作为诞生在乌克兰的世界首个国家级数字智能体，试图实现“一句话办事”——用户只需发送一条语音信息表达需求，智能体便在后台自动跨部门调度资源并交付结果，可以将“审批链”压缩到分钟级。乌克兰构建了标准化的模块堆栈，使不同部门的数据能够无缝交换，这为智能体在战时跨机构调度资源提供了底层互操作性支持。
在政府工作流程方面，可为用户打造“结果导向”的服务体验，比如当智能体收到了“10天内完成90%建造许可”的任务，可自动拆分为“规划核验→消防意见→环保阈值→缴费”等流程化工作，并可自动并行跑流程，当遇到缺件可即时短信通知和自动调用资料库补传。通过跨系统领切换，智能体可直接调用税务、社保、地理信息等API，市民无需重复提交，真正实现“一次不用跑”。此外，智能体可实现系统的自我学习与优化，每跑一次流程，智能体可自动记录耗时、驳回点、满意度等节点信息，下次面对同类型任务将自动压缩步骤选择最优路线。
辅助公文写作、数据分析支持以及总结提炼文案等均是政务智能体的常规化应用，智能体政府的渗透场景以及对目标感、生产力的要求则更高。以公民个人需求为例，政府将不再是公共服务的唯一入口，公民可以“自带代理”（Bring Your Own Agent,BYOA）来与政府系统交互。公民可以选择由政府提供的信任代理，也可以依赖大型科技平台开发的个人代理，甚至运行自己构建的代理，这被称为“公民智能体”，用户可以完全控制哪些代理支持自己、哪些代理可以访问特定的政府服务。每一个公民可以在数字世界建立一个与智能体政府交互的数字分身。而这个数字分身作为个人代理，可充当用户与复杂公共服务之间的“数字礼宾”或“编排器”，公民只需向自己的代理表达意图（如“我需要风暴受损后的救助”），该代理便会跨部门自动组装服务流程。例如：“我的房子在暴风雨中受损，我需要帮助”这句话可以触发代理动态地组装相关服务，包括提交保险索赔、申请救济资金、安排检查，通过将银行、保险公司、建筑公司和政府机构连接在一个统一的流程中。
公民智能体的诞生，预示着一种向“数据自我主权”的转变——即公众真正可以掌握自己的数据所有权，每一次调用、获取和共享都需要整得同意或被知晓。公民拥有个人助手作为唯一的真相来源，并有选择地授予政府系统访问权限，从而改变了国家管理记录和隐私的传统模式。这不仅让政府可以清晰地看见每一个公民，对于公众而言，国家和政府也不再是一个抽象的存在。此外，监督权将不再由国家垄断。公民、非政府组织或监督机构可以部署独立的审计智能体来询问决策日志、测试公平性并识别异常，实现公众监督的去中心化。
在政策与规则制定方面，智能体AI将法律从静态文本转变为“活的政策”，数字孪生在其中扮演了核心的角色。政策制定者利用”法律即代码“的理念将法律意图编码为可执行的逻辑。未来政务公开可能不只是向公众解读内容的涵义，而是演绎和呈现政策执行与相关主体的影响。在政策法规正式颁布前，利用数字孪生沙盒在合成人口和模拟社会系统中运行成千上万次压力测试，并可对每一次测试数据设定评估指标，以观测政策的影响与社会价值。以碳排放与污染治理为例，传统的环境阈值往往滞后于最新的科学数据。在智能体政府中，首先可以将新碳排放上限先跑“虚拟国家”一万次模拟，看对就业、物价、区域差距影响；其次可以将碳排放政策条文与可执行代码同步发布，阈值、公式、例外全量化，代理可直接套用；再次，当监测到“实际碳价>目标20%”，代理自动上调排放系数，并在24h内公告+备案，重大变动可提交上级审议；第四，Agentic AI每日可汇总企业/市民申诉，聚类后推送“热点摩擦榜”给政策制定部门，实现“持续反馈与咨询”。
此外，城市可以授权其智能体设定目标，比如以最低经济成本将颗粒物污染降至健康阈值以下为目标，并与私人企业的智能体在实时的风险、排放或合规市场中进行复杂谈判，最终在双方取得博弈平衡的情况下达成碳排放额度和治理标准的分配与设置。数字孪生模拟不仅测试环境指标，还用于测试政策的分配效应，识别出人类分析可能忽略的边缘案例或意外后果。
在公共财政与采购代理方面，政府的花钱方式也将面临革命。首先，从“买软件”到“买结果”的转变将成为必要。互联网模式下的数字政府主要是基于边际成本为0的流量规则，而智能体政府则是以token为能耗的边际成本递增模式。因此，如果消耗了token但未办成事，那么消耗即全部为沉没成本。按“每成功办一件”付费，供应商与政府分公共节省和分享收益成为可探索的未来。此外，AI运营支出预算将成为新的财政科目，而公务员的薪酬结构可能包含AI Agent的订阅费目。
在人才队伍建设与领导力塑造方面，重复性工作会逐渐被智能体吞噬，被编排进自动化工作流，而人类将专注于“例外审查+价值判断”。公务员的技能除了业务本身之外，还将包含提示词设计、低代码开发等技能，就像电脑操作技能一样成为一种基础办公能力。由于“遵守流程”的既定重复性工作均移交给AI，面向创新的试错文化或将得到支持。提示词策略师、智能体测试员、机器可读法起草员、数字授权审计官等将成为新的工作岗位。当机器接管了重复性可自动化的工作流，福利体系、量刑判决、聘任晋升等仍然需是“机器不可碰”的禁区。
爱沙尼亚一直是全球数字政府的先驱，既作为数字政府的成功标杆，也作为反思转型的切入点。对于爱沙尼亚而言，推动智能体政府的发展，内在需求就是消解和打破数字政府建设带来的高成本消耗与弊端。爱沙尼亚的X-Road数据交换平台被视为政府技术栈的理想模块化组件，它实现了安全的跨机构数据交换，是构建智能体政府所需的关键“数字公共基础设施”。即使是像爱沙尼亚这样数字先进的国家，仅仅针对“孩子出生”或“商业合规”等重大生活事件进行服务升级，其设计、构建和推出的成本也高达数百万欧元，这种高昂的成本限制了传统数字政府模式在全球的推广。
爱沙尼亚在其国家计划中设定了极具挑战性的性能目标，以衡量向智能体时代的跨越：1分钟——完成大多数最终用户数字服务的时间；1天——推出新的数字服务所需的时间；90%——减少部门间和面向公众的通信所需的人力。爱沙尼亚司法与数字事务部长Liisa Pakosta提出，AI部署必须比人类决策更具可审计性和可解释性，为了保护民主和自由，政府必须克制建立“全能保姆国家”或“监视国家”的诱惑，明确“不使用AI”的边界。
智能体政府的转型路径与趋势洞察
数字政府所呈现的最极端的状况是公务员成为“数据的附庸”，不管是政务App的打卡、点赞和分享，还是基层数据采集和上报，公务员本质上已成为维持数据国家得以运转的附庸，成为沉默无声的“数据无意识”主体。而智能体政府的发展不只是解放公务员，更是从机器手中夺回现代政府的权力定义权与意义判定权。
首先是对劳动力职能的根本性重塑，推动公务员从“操作员”转变为“监督者”、例外情况处理者和战略决策者。通过将日常任务的剥离，并委托给智能体完成，使其更专注于行政职能的履职与法定权力的执行。比如智能体将负责处理数据录入、初级审批、文档审查和常规咨询等“繁琐工作”，以及对一些标准化案例的自主决策，而公务员仅在涉及复杂道德判断、高价值决策或边缘案例时介入。此外，可打造增强型协作模式，公务员将管理由AI智能体组成的“数字劳动力”，这些智能体如同数字同事，能够全天候规划、学习并执行端到端的工作流。
其次是通过技术能力的民主化，实现对全体公务员的“技术赋能”。氛围编程（Vibe coding）将打破技术与非技术人员的界限，曾经被推崇的“既懂业务又懂技术的复合型人才”将成为过去时，能够清晰表达自己的需求并让机器可读的公务员将成为正常履职的基础。当非技术背景的公务员能够自主构建应用原型、集成系统和分析复杂数据，消除传统IT部门的沟通瓶颈，当公务员的首要职责从“遵循程序”转向“设定目标、提示词工程（Prompting）及验证AI输出”，这不只是提升智能时代的政府运行效率，更将让原先由数字技术厂商所定义、绑架和歪曲的数字项目建设历史成为过去。当甲方与乙方之间的“语言”被统一，偏见与隔阂也将被打破。
再次是组织运作效率的指数级跳跃，智能体将打破部门孤岛，将行政速度提升至“机器速度”。数字政府存在的最大问题是跨部门沟通与数据共享开放的障碍，所谓的“无感审批”也是建立在具体可见的数据调用和共享之上。而Agentic AI的最大优势在于，可以在部门不交出数据或权力的前提下，跨部门自动协调任务，只需要部门自建的智能体开放接口，比如建筑许可这样涉及多部门联合审批的时间可能从一年缩短至一周之内。此外，Agentic AI还将解决的是为了一项服务而在多个网站、入口、App、小程序等来回切换的办事体验，真正实现无缝化的办事服务。此外，Agentic AI还可将行业知识、部门知识、隐性知识等进行独立化沉淀，而不是像原来一样依附于某个“老法师”，实现经验知识的有效传承，并实现快速的地域覆盖。
第四是隐私保护方面遵守“最小披露，最大保证”的原则。对于政府机构而言，无论是数据共享交换平台还是城市级可信数据空间，其根本目的都是在各方认可和信任的基础之上实现数据融合的价值应用，这些平台和应用存在的关键原因，是对原始数据的调用或数据半成品的共享仍然是核心需求。而智能体政府可能不需要像现在这样直接查看原始数据。通过零知识证明，监管者只需验证智能体产生的“是/否”合规证明，即可在保护商业机密的同时实现超高频监管。只要相关数据和语料已被用于智能体的训练和学习，那么对目标结果的采用则只需要通过提问和交互来获取，而不是对背后数据的调取。
第五是网络安全与数据安全走向“公共卫生”应急模式。即网络安全与数据安全应放弃“防御围墙”的旧思路，放弃对“无菌环境”的不切实际幻象，转而采取类似免疫系统的“公共卫生”应急管理机制：假设系统必然会被渗透，重点建立能自动识别异常、隔离感染智能体并快速恢复的“群体免疫”机制。此外，应定期在指定范围内发布“疫情”通报，并建立响应的防控资源配置。
最后也是最重要的一点：“领会领导意图”可能成为智能体政府风险最大的一件事。领导者的描述蓝图、愿景设计等往往是宏大叙事模式，需要细化为具体的方案和行动才得以执行。智能体政府的领导者不仅要给出口头愿景，更要给出能被AI理解的、带约束条件的精确逻辑规范，即不仅要说明目标，还要说明测量指标和不可逾越的边界。领导层将通过智能体进行大规模的政策模拟，在政策实施前预测其影响，这样可以不断优化和降低风险及不可控因素。这是否意味着，在行使权力的时候，提前设置好权力边界，以确保“权力关在Prompt的笼子里”。
在智能体政府时代，“机器可读的愿景”则是必要的。传统政府模式下是办公室和执行部门去领会领导讲话的意图，从而转化为具体的行动，具体的成败、功过都都是可追溯和适时纠正的。而智能体政府存在的风险在于，首先对目标和愿景必须进行清晰、可量化的结果指标描述，这样才便于智能体能够理解并自主优化路径来实现目标。这样的优点在于便于智能体执行，而缺点在于将限制更多的涌现效应；其次是当指令下单，Agentic AI启动了任务，虽然可以通过反馈实时决策，但它就无法或很难像传统模式一样随时中断随时调整，其不可预知的影响也很难评估。
面对智能体政府，我们该如何选择与行动？
Agentic AI已在全球爆发，政府投入和参与“迟到”的代价不再是“低效”，而是“失灵”。也就是说，错失互联网机遇的数字政府只是缺乏数字基础设施与流程再造支撑的政府效率损失，而错失人工智能机遇的智能体政府则可能面临政府的”失灵“——对经济形势感知、社会治理决策以及行业监管彻底失去参与机会与可支配能力，成为一个”智能失败“的政府。
智能体政府不是技术宿命，而是政策选择——需要立法、预算、人才、文化一起转。由于智能体的发展会对政府行政伦理、政府采购模式、公务员的素质和培养方式等产生至关重要的影响，因此，相比于政策选择，比如让什么部门、什么岗位来率先推动智能体政府转型，技术往往是最后才需要考虑的。因为，相比于”如何建造“，先考虑“建造什么”更为迫切和重要。
先发者将定义标准、规范与价值观，迟到者只能使用别人写的“代码宪法”。似乎智能体政府与数字政府的差异在于，后者可以利用“后发优势”在数字基础设施与应用创新方面弯道超车进行模式创新，而前者的发展逻辑变了，后来者只能在先发者的标准、规范和框架里亦步亦趋，只能用别人已经输出和共享的现成代码，而不是选择属于自己的道路。
报告指出，立即启动“不完美试点”成为我们迈向智能体政府的第一步。各国各地政府可通过开放API、部署第一支代理、建立实时问责机制等，不断探索和逼近智能体应用的极限，去尝试发现和研究智能体对现实政府和社会的影响，从而找到更广阔的发展方向。
智能体政府的宗旨不是“自动化政府”，而是“增强人的政府”。智能体政府的目标是让公务员专注创造力、同理心与复杂判断，把重复留给机器，把尊严还给公民。智能体政府的本质是通过智能涌现重新回归和唤醒人、政府与社会的关系和意义。
参考资料：
《The Agentic State：How Agentic AI Will Revamp 10 Functional Layers of Government and Public Administration》，2025年5月
《The Agentic State：Rethinking Government for the Era of Agentic AI》，2025年10月
