在数字化转型浪潮推动下，人工智能技术逐渐渗透至社会各个层面，尤其是在公共领域展现出巨大潜力。近年来，代理型人工智能（Agentic AI）作为人工智能发展的一个重要分支，引发了广泛关注，尤其在政府部门应用前景备受期待。代理型人工智能并非简单的自动化工具，而是具备自主决策能力和目标导向行为的智能系统，能够在无须人类直接指令的情况下执行任务，为政府工作带来颠覆性变革。 代理型人工智能的核心在于它不仅具备信息处理和内容生成能力，更能主动做出决策并执行行动。例如，智能家居设备能够根据环境变化自动调节温度，正体现了这一特性。在公共管理中，类似技术能够帮助自动安排日程、管理紧急事件、优化资源配置，极大提升政府运作效率和民众体验。
与我们熟知的生成式人工智能（如ChatGPT）不同，生成式人工智能主要基于用户输入生成文本或图片等内容，侧重信息生产和交流互动。而代理型人工智能则突破了被动响应的局限，通过机器学习、自动化技术及自然语言处理等多种技术手段，实现对环境的感知、目标设定及自主行动。尽管两者在底层技术中存在交叉，但代理型人工智能更强调智能决策和行动执行的能力，因而在复杂环境下的实际应用更为广泛和深入。 政府作为公共服务的提供者，面临诸多重复且繁琐的任务，如节假日安排通知、应急事件响应、公共资源管理等。代理型人工智能能够承担起这些日常事务的自动化处理，释放人力资源，使员工能够专注于更具创造性和战略性的工作。同时，自动调整服务流程以应对突发情况，如员工请假导致的预约调整，展示了该技术在提高政府响应能力上的优势。
在具体实践层面，诸如北加州索诺马县等地方政府正开始探索代理型人工智能的应用潜力。虽然目前仍处于早期试点阶段，但通过自动发布活动通知、动态调整网站内容及服务预约管理，政府部门利用智能代理提升服务速度与质量的案例逐渐增多。此外，像圣地亚哥市信息中心领导人以及加州交通部的专家均对此表示乐观，认为代理型人工智能将在未来几年改变政府职场生态和工作流程。 然而，技术的发展也带来了诸多挑战，尤其是如何确保人工智能系统的透明性、数据质量以及人类监管的持续作用成为核心议题。由于代理型人工智能涉及自主决策和反馈循环，其决策过程往往难以完全解析，这对风险管理和责任分配制造了复杂性。为此，政府需要制定明确的政策和防控机制，明确人工智能的使用边界，保障公众权益，防止“黑箱操作”带来的负面影响。
从人力资源的角度看，代理型人工智能带来的变化不可忽视。它不意味着裁员，而是促使政府员工的角色发生转变。大量重复性和分析性工作将被自动完成，人员将更多地参与需要创造力、情感智力和复杂判断的领域。政府部门应当提前着手培训计划，增强员工的AI素养，同时强化软技能如适应能力、协作力和领导力，以适应新技术环境下的职业要求。 这种转型不仅是技能的更新，更是文化层面的革新。创造包容变革、鼓励学习和实践的氛围，成为推动代理型人工智能顺利落地的关键。
领导层在其中发挥着决定性作用，通过树立正确的理念，制定合理的战略，推动技术与人力资源融合，确保技术变革真正转化为提升公共服务的动力。 在民众层面，尽管代理型人工智能能够提供更快速高效的服务，但过度依赖自动化也引发了部分用户对失去人性化服务的担忧。拥有可接触的人工服务仍然是公共服务重要的组成部分。政府需要在技术应用中平衡自动化与人工干预，保障系统在处理复杂和个性化需求时能够快速导入人工帮助，避免因完全依赖智能系统而影响用户体验。 未来，代理型人工智能的发展趋势可能是实现多智能体系统协作，即不同领域和职能的AI代理相互协调完成更复杂的任务。这不仅极大拓展了人工智能的应用边界，也进一步提升政府跨部门协作和资源整合的能力。
智能代理的自治性和协同性将推动公共管理进入更加智能、高效和灵活的新阶段。 总结来看，代理型人工智能作为当前人工智能技术的重要进展，其在政府领域的应用展现出巨大的变革潜力。通过自动决策和行动执行，智能代理能够解放大量人力资源，提升运营效率，优化公众服务质量。然而，技术推广过程中必须谨慎把控风险，注重人类监督和伦理原则，积极培养员工新技能，构建包容学习的组织文化。政府只有科学规划和稳步推进，才能真正实现代理型人工智能赋能公共管理的美好愿景，推动社会治理迈向智能新时代。
