◇安波（民族学与人类学研究所）

　　近年来，以大语言模型和多智能体系统为代表的生成式人工智能正以前所未有的速度迭代升级：OpenAI GPT-4o率先在同一网络中统一处理文本、音频、图像等多模态信息，展现出近实时的交互能力；斯坦福大学和谷歌的“生成式居民”实验让25个语言模型驱动的虚拟居民在小镇中形成自发社会行为，为高保真群体模拟奠定了技术基座；微软、宾夕法尼亚州立大学与华盛顿大学推出的AutoGen则提供了多智能体协同的通用编排框架，显著降低了复杂任务开发门槛。与此同时，中国高校和企业也在快速追赶：清华大学团队与面壁智能联合研发并开源的ChatDev为智能体和群体智能的研发提供了可靠工具。复旦大学开源的SocioVerse定位于大规模社会模拟世界模型，基于千万级真实用户数据驱动。中国人民大学开源的YuLan-OneSim为宏观经济、城市应急等方面的社会模拟提供了工具。这一系列实践表明，能够“感知—推理—行动”的智能体正从实验平台走向治理一线，蕴含着重塑政策决策流程的巨大潜力。

　　智能体赋能决策：

　　从线性流程到闭环生态

　　智能体赋能政策决策的核心价值在于把传统线性、离线的决策流程转变为实时、闭环的“感知—推演—执行—反馈”循环。

　　首先，智能体能够主动承担调研者角色，持续采集多源异构数据，实时感知和捕捉问题。其次，它们可以在数字孪生环境中生成高保真社会场景，测试政策选项对经济、社会、生态等多维目标的影响。最后，通过在线监测与自适应学习，智能体能在政策执行过程中不断校准模型、迭代方案，帮助治理主体以更低成本、更小风险实现动态优化。简言之，智能体把政策研究与政策实施耦合在同一技术平台，使“事前预测”与“事中调整”互为支撑，为科学决策奠定了数据底座和算法引擎。

　　场景落地路径

　　在“问题感知—问题诊断”阶段，智能体的角色不再局限于后台算法，而是化身为遍布线上线下的“数字调研员”。一端，它们通过移动通信、卫星遥感、空气质量监测站等多模态传感网络，对宏观经济脉动、人口流动、自然环境变化实现秒级捕捉。另一端，则依托大语言模型驱动的对话能力，在短视频评论区、社区论坛、企事业微信群等场景自动发起半结构化访谈，挖掘公众诉求与情绪拐点。所有感知流被实时汇聚到分布式知识图谱中，经由因果发现算法筛去“相关但非因”的噪声，提炼出具有政策可操作性的关键变量链条。例如，在粮食安全主题下，系统可同时监测植被指数异常、农资价格上涨、农户社交媒体讨论热度上升，并通过因果推断锁定“化肥供应波动→播种进度延迟→秋粮产量风险”这一可干预路径，进而向农业主管部门自动生成预警与补贴建议，避免因信息孤岛导致的部门各自为政。

　　在“政策制定—社会仿真与评估”阶段，智能体可以承担“虚拟政策实验室”角色。方案生成智能体首先调用国内外法规条文、历史案例、专家论证报告等知识库，依据既定目标和约束快速产出多套政策草案，并自动标记与现行法规的兼容度。随后，强化学习与多目标优化智能体接管沙盘：在数字孪生城市或产业链模型里，引入就业、碳排放、财政负担、收入分配 Gini系数等多维指标，将不同政策组合映射为高维搜索空间，通过成千上万次对抗仿真找出帕累托前沿。与此同时，虚拟协商智能体为企业、工会、普通居民、媒体等分配数字分身，在语义和行为层面模拟利益表达、联盟形成与舆论扩散，动态输出“支持度热力图”和“阻力主因簇”。决策者可在模拟平台上同步调节补贴比例、准入门槛和配套资金，实时观测就业、碳排放、财政压力等指标曲线的变化，在“成本、收益、公平、可行”四维坐标中择优定策，实现低成本试错与可视化博弈。

　　进入“监测仿真—反馈迭代”阶段，智能体把政策执行现场与仿真沙盘彻底打通。数字孪生智能体通过边缘计算节点与政务云、IoT终端、行业数据接口对接，按秒级把交通流量、电网负荷、市场成交、社交舆情等现实数据映射到虚拟世界；一旦监测到关键指标偏离预设置信区间，异常检测智能体即刻计算偏差来源是数据异常、模型老化还是外部冲击，并触发贝叶斯更新或在线迁移学习，对参数与结构进行增量校准。元学习智能体则在后台持续搜索新的政策微调方案，例如，动态调整补贴比例2%或临时下调拥堵费上限，并调用虚拟协商智能体做快速“沙盘听证”，确认社会接受度后生成可执行的调整建议。整个过程可在数分钟内闭环完成，让政策从一纸静态文件进化为随经济周期、风险事件和民意波动即时“自我修复”的活体机制，显著提升治理的敏捷性、精准性与韧性。

　　风险防控与对策

　　在光鲜的技术红利背后，一张并不显眼的“风险清单”同样需要被摆上台面。首先，智能体依赖的多源数据表面上包罗万象，实则极易将既有的结构性偏见悄然“平均化”，不仅为算法注入失真噪声，也埋下数据泄露与再识别的隐患，迫切要求从采集、标注到存储、调用全链条建立统一的数据治理规则和责任追溯体系。其次，深度网络与多智能体协同虽然能提升推理精度，却往往以模型复杂度和不透明为代价，一旦政策决策沦为“黑箱输出”，公众信任与民主监督的基石将被动摇，因此必须把可解释性、可审计性写入模型设计与部署流程，让关键推理路径能够被独立复核。最后，数字分身在虚拟博弈中代表各类社会主体参与谈判与利益分配时，潜在的身份伪冒、情感操控和责任移位问题浮出水面，没有与时俱进的伦理红线和法律保障，任何领先优势都可能在社会冲突中化为负债。只有同时锚定数据安全、算法透明与伦理合规，才能让智能体资政真正行稳致远。

　　为了更好地实现智能体赋能资政服务，可按宏—中—微三个层级同步发力：宏观层面，应尽快制定国家级的《智能体治理条例》，将模型审核、数据合规与责任认定纳入法治化轨道，为智能体服务公共决策夯实安全与伦理底线；中观层面，可由多部门共建“数字沙盘协同平台”，打通数据、算法与模型的共享通道，避免信息孤岛和重复建设，提升整体协同效率；微观层面，则需面向公务员与行业专家开展“AI+政策”复合能力培训，构建人机协同的日常工作流程，全面提升一线人员的数字素养与智能体应用水平。

　　综上，智能体社会模拟既是数字技术突破的产物，也是推动国家治理体系和治理能力现代化的内在要求。面向未来，我们既要以开阔的视野拥抱“生成式智能”带来的决策革新，更要以底线思维构筑数据安全、算法透明和伦理约束的“三重防护”。只有在法治轨道、协同平台与能力建设三位一体的保障下，让“智治”真正与“善治”同频共振，才能把数字中国的技术势能转化为中国式现代化的治理动能，绘就人民满意、世界瞩目的现代化新图景。