为贯彻落实国家人工智能发展战略，推动智能体技术标准化与产业化协同发展，提升智能体在终端部署、多智能体协同、网络安全等关键场景中的技术规范与安全保障能力，根据《中华人民共和国标准化法》《国家标准化发展规划》等规定和要求，经中国国际科技促进会标准化工作委员会评审，现决定启动“人工智能大模型 智能体”系列团体标准研制工作。

人工智能（AI）作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，既是技术创新的前沿，也是全球竞争的战略高地。当前，我国正处于加快培育新质生产力、全面推进高质量发展的关键阶段。AI正迈向智能体时代，实现从思考到行动的质变，从“单轮对话”的工具形态，向具有感知、规划、决策、执行能力的“智能体”形态演进。以大模型为“大脑”的智能体，正在从“工具附庸”转变升级为“智能协作者”，有望重塑人机协作方式，推动生产效率变革。目前，智能体已成为实现通用人工智能的关键路径，其在智能制造、智慧城市、个人助理、网络安全、科学研究等领域的应用潜力巨大。然而，智能体产业的爆发式增长也面临着严峻挑战：

技术碎片化：智能体技术尚处于发展早期，各大厂商和研究机构在架构设计、接口定义、能力评估等方面缺乏统一规范，导致系统兼容性差、开发效率低下、成本高昂。部署复杂性：将智能体能力有效部署在资源各异的终端设备（如手机、电脑、车载设备、家用电器）上，是技术价值变现的最后一公里。目前终端智能体部署面临终端硬件算力、内存、功耗等多元化，智能体持续更新、状态监控和故障恢复在分布式边缘环境面临调整等问题。安全信任危机：智能体具备感知、决策和自主执行能力，其“自主性”也是一把双刃剑，带来前所未有的安全、伦理与可控性风险，包括行为失范、决策“黑箱”、数据泄露、恶意滥用等，严重制约其在高价值场景的落地。数据根基不牢：高质量数据集是训练和评估智能体的“燃料”，与传统大模型相比，智能体数据更强调序列决策、工具调用、环境交互和多轮对话等能力。智能体的持续学习与精准执行高度依赖高质量、场景化的训练与评估数据，但目前缺乏针对智能体任务特性的数据集构建标准。

为顺应技术趋势、引导产业健康发展、防范重大风险、加速价值落地，打通技术堵点、降低协同成本、筑牢安全底线、夯实数据根基，为我国在全球智能体技术竞争中赢得先机提供标准保障，亟需加快建立“人工智能大模型 智能体”标准体系。

主要内容：本标准规定终端智能体的功能架构（如感知理解、任务规划、工具调用、记忆机制、人机交互等）、性能要求（响应延迟、决策准确率、资源占用）、与底层大模型的接口规范、在资源受限环境下的自适应能力要求。

拟解决问题：终端智能体功能定义不统一、能力边界模糊问题，产品性能比对困难、用户体验参差不齐问题；智能体与不同大模型适配成本高、移植性差问题。

主要内容：本标准规范智能体在终端设备部署环境的适配与配置规范（如操作系统、硬件加速器）、运行资源（CPU/内存/存储/网络）管理与调度策略、模型与组件（模型轻量化、量化、推理引擎选择与优化要求）、运维保障（监控、更新与维护机制）等内容。

拟解决问题：解决终端智能体在多样化、异构化硬件环境中部署复杂、稳定性差的问题；解决系统管理不当导致卡顿、功耗过高、主功能受限等问题；解决智能体版本迭代与故障恢复困难、运维成本高的问题。

主要内容：本标准规范多智能体的通信消息格式与协议、任务协同与谈判机制、身份认证与权限管理、系统架构与接口标准，以及一致性与性能测试方法。

拟解决问题：解决不同来源、不同架构智能体间通信和协作问题；解决多智能体协同中因规则缺失导致的任务冲突、责任不清、效率低下的问题；为跨组织、跨平台复杂智能体系统提供互操作基础。

核心内容：本标准规范网络安全领域的智能体检测能力的覆盖范围（如恶意代码、网络入侵、异常行为）、评估指标体系（检出率、误报率、响应时间、自动化程度）、基准测试环境构建、以及分级评估准则。用于客观衡量和认证网络安全智能体的实战能力。

拟解决问题：解决各类网络安全智能体能力夸大、效果难以衡量的问题；为用户选型提供科学、公正、可复现的评估依据；引导网络安全智能体朝着检验更准、响应更快、自动化程度更高的方向发展。

主要内容：本标准智能体的数据安全与隐私保护（贯穿数据输入、处理、输出全流程）、行为安全与可控性（防止越权操作、恶意指令执行）、算法安全与伦理合规（避免偏见、保障决策透明可解释）、以及全生命周期的安全风险管理要求。

拟解决问题：解决智能体自主性带来的越权操作、被恶意利用、决策偏见等问题；建立智能体安全基线，防范数据泄露与隐私侵权；提升智能体透明度和可信度，保障安全与伦理合规。

主要内容：本标准规范人工智能大模型智能体高质量数据集的数据内容与分类（任务场景与复杂度分类）、数据标准规范（交互轨迹、意图、参数、状态）、质量指标体系（相关性、准确性、复杂性、多样性、一致性等）、基准数据集构建（构建方法、评估任务、元数据描述）等内容。

拟解决问题：解决传统数据集无法有效训练具备规划和执行力智能体的问题；解决标注规则不同意导致数据质量低、评估结果不可比的问题；为智能体研发和评测提供高质量、标准化、场景化数据支撑。

团体标准制定流程需经过“五稿”（工作组讨论稿、征求意见稿、技术审查稿、报批稿、发布稿）、“两会”（征求意见会、技术审查会），整个周期一般控制在8-12个月。

根据标委会安排，“人工智能大模型 智能体”系列标准预计2025年12月立项，计划5月份召开启动会暨首次研讨会，7月召开征求意见会，9-10月在全国团体标准信息平台公开意见征集，11月召开技术审查会，12月发布。