8月6日，以“All In Agent”为主题的第十三届互联网安全大会在京举行。现场，工业和信息化部原总工程师赵志国强调，人工智能与网络安全的融合发展不是选择题，是时代命题与必答题，更是责任的担当，需要各界加强人工智能与安全产业的深度融合、双向赋能。
针对此次大会的智能体主题，360创始人周鸿祎表示，过去大模型在企业应用中的两大痛点——推理能力不足和缺乏独立做事能力，前者在近一年已显著改善，但后者仍未解决。AI发展如果停留在大模型阶段，只能成为玩具，而非生产力工具。因此，大模型进化到智能体是必然的，后者才是解决之道，它能够理解目标、规划任务、调用工具、具备记忆，实现从需求到结果的完整交付。核心在于使用工具的能力和利用大模型进行复杂任务规划的能力。
对于智能体的发展路径，周鸿祎归纳为四步：L1聊天助手；L2低代码工作流智能体，从“玩具”进化为“工具”，但必须由人类来设置流程；L3推理型智能体，实现AI自主规划完成任务，像人类制造了一个在某个领域有专业特长的员工，但受限于技术框架，面对跨领域复杂问题时，仍会因缺乏协同规划能力而陷入瓶颈，无法实现多层级思考下的全局优化；L4多智能体蜂群，多个专家智能体可像搭积木一样灵活“拉群组队”、多层嵌套、分工协作。
采访环节，周鸿祎对第一财经等媒体表示，第一个做到L3级别智能体的是Manus，而今年有三件事推动了智能体行业的发展：一是DeepSeek推动推理模型的普及，二是MCP（模型上下文协议）标准部分解决了工具调用时接口不统一的问题，三是Manus将“预设节点+人工编排”的传统workflow模式，升级为“多智能体协同+动态任务分解”的Agent-as-a-Service架构。未来智能体还会有很大的发展空间，其中最具挑战的当数L4级别多智能体蜂群建设。
对于新智能体时代下的网络安全问题，周鸿祎称，当前企业面临双重挑战，一方面，安全运营专家稀缺且培养周期长；另一方面，“智能体黑客”的出现使攻防对抗进入“机器对机器”新阶段，单个黑客可操控上百个智能体黑客，批量发起自动化攻击，加剧网络战风险。
整个大模型产业中，算力与芯片也是重要一环，采访中，周鸿祎也谈及对芯片后门安全风险的看法。他对第一财经记者表示，一方面，对行业不能做有罪推定；其次，芯片后门问题行业此前有过先例。世界最大CPU公司曾在CPU产品内安装小CPU进行安全控制，通过自带的操作系统预置软件，并且商业公司产品与决策可能会受非商业因素影响。周鸿祎认为，核心是要看是否有人要这么做。
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