本文探讨了智能体如何成为个人的助手与员工，以及通过智能体互联网实现人与人、智能体与智能体之间的直接连接，进而推动市场需求与供给的高效匹配。智能体的出现，正是大模型能力释放的重要方式。例如：一个创业者想开发一款App，他可以指派一个“产品经理智能体”来调研需求，指派一个“设计师智能体”完成UI界面，再由“开发者智能体”完成代码实现，最后由“营销智能体”负责推广。例如，一个自由职业者可以利用写作智能体

本文探讨了智能体如何成为个人的助手与员工，以及通过智能体互联网实现人与人、智能体与智能体之间的直接连接，进而推动市场需求与供给的高效匹配。智能体的出现，正是大模型能力释放的重要方式。例如：一个创业者想开发一款App，他可以指派一个“产品经理智能体”来调研需求，指派一个“设计师智能体”完成UI界面，再由“开发者智能体”完成代码实现，最后由“营销智能体”负责推广。例如，一个自由职业者可以利用写作智能体

此时，Agent的作用主要体现在对设备的监控与支持上，其功能相对被动，仅作为信息采集与传递的执行单元，尚不具备独立的学习与决策能力。协议演进，现有的 TCP/IP 协议栈在超大规模、低时延场景下可能表现不足，未来可能会出现针对智能体互联优化的新型传输协议（如 QUIC 的演进版本，或专为边缘/分布式智能体设计的轻量级协议）。对应到人工智能的发展，未来的智能体也将遵循类似的路径：它们会在通用大模型的

此时，Agent的作用主要体现在对设备的监控与支持上，其功能相对被动，仅作为信息采集与传递的执行单元，尚不具备独立的学习与决策能力。协议演进，现有的 TCP/IP 协议栈在超大规模、低时延场景下可能表现不足，未来可能会出现针对智能体互联优化的新型传输协议（如 QUIC 的演进版本，或专为边缘/分布式智能体设计的轻量级协议）。对应到人工智能的发展，未来的智能体也将遵循类似的路径：它们会在通用大模型的

此时，Agent的作用主要体现在对设备的监控与支持上，其功能相对被动，仅作为信息采集与传递的执行单元，尚不具备独立的学习与决策能力。协议演进，现有的 TCP/IP 协议栈在超大规模、低时延场景下可能表现不足，未来可能会出现针对智能体互联优化的新型传输协议（如 QUIC 的演进版本，或专为边缘/分布式智能体设计的轻量级协议）。对应到人工智能的发展，未来的智能体也将遵循类似的路径：它们会在通用大模型的

例如，在工业制造场景中，一个生产线调度智能体需要与多个机器人智能体进行实时协作：当一条生产线因零件不足而暂停时，调度智能体会立刻与仓储智能体通信，请求补货；对于制造企业来说，2A让车间里的机器人智能体可以顺畅沟通，供应链智能体与金融结算智能体实时协作，从而真正实现“智能工厂”。而在2A模式下，新的“用户”不再是人，而是数以亿计的智能体。如果说今天的运营商像是城市的“自来水厂”，未来在2A模式下，它

虽然越来越多的研究工作[543, 590]致力于构建统一的多模态模型以支持多种感知能力的输入与输出，智能体感知作为自主系统的基石，在有效解释和整合多模态数据方面仍面临重大挑战。当前的方法在表示学习、对齐和融合方面存在持续性问题，阻碍了鲁棒且可泛化的感知系统的发展。一个主要问题在于所采用的表示方法，这些方法通常无法捕捉多模态数据的复杂细节。这一缺陷在需要复杂抽象来保留关键语义信息的高维感知输入场景中

与以信息传递和平台聚合为核心的传统互联网不同，智能体互联网的核心是“意图驱动协作系统”，即用户通过自然语言表达意图，由多个自治智能体进行跨平台、跨任务的自动协同完成。商业模式的演化：从流量变现走向服务激励+意图匹配+任务代理，不再依赖广告、点击与停留时间，取而代之的是“任务完成率”、“交互成功率”等新型效益指标，这将彻底改变内容平台、电商、教育、金融、社交等行业的盈利逻辑。至此，经济结构、生产关系

Agent2Agent（A2A）协议Google退出的一个开放标准，其目的是改变目前各自独立、互相之间不透明的 AI 智能体生态现状，促进智能体之间的通信与互操作性。在一个智能体可能是由不同框架、语言或厂商构建的生态系统中，A2A 的目标是提供一种通用语言和交互模型，通过定义详细技的术规范，使智能体能够实现（注：敲黑板划重点，A2A就负责下面这几个任务，其他的一概不管，提问：其他的还应该有什么呢？

18. 智能体内在安全性：对AI大脑的威胁智能体的内在安全性涉及到智能体内部架构和功能的漏洞。智能体本质上由多个组件组成：一个中央“大脑”（LLM），以及用于感知和行动的辅助模块[66]。虽然这种模块化使得智能体能够进行复杂的推理和自主决策，但也扩大了潜在的攻击面，暴露了智能体内部的各种漏洞，供对手利用[1130]。对智能体大脑——特别是LLM——的威胁尤为令人担忧，因为这些威胁可能直接影响智能体