摘 要
数字化转型步入深水区后政府改革进入触及结构性难题的关键阶段，本文将智能体人工智能（Agentic AI）与政务服务场景相融合，
剖析当前“高效办成一件事”改革的推进现状及面临的现实挑战并揭示政务服务数字化转型过程中存在的堵点与难点，在此基础上研究提出“主智能体—领域智能体—应用智能体”三级联动的智能体协同框架并构建系统化、层次分明的多智能体协同架构，该框架旨在推动服务模式由被动响应向智能主动转变以实现数字政务的整体性重塑，本文还阐释Agentic AI驱动下三级智能体协作机制的核心作用即推动政务服务实现从“人找服务”到“服务找人”的根本性跃迁，同时深入探讨该模式对政府协同机制与权责配置提出的新要求并从安全防控与制度适配两个维度提出应对路径，这些探索为数字政府治理体系的演进提供理论参照也为实践层面的机制创新指明方向。
关键词：智能体人工智能；政务大模型；数字政府；政府治理
ABSTRACT
As digital transformation enters its deep waters, government reform has reached a critical stage involving structural challenges. This paper integrates Agentic AI with government service scenarios, analyzes the current status and practical challenges faced by the “efficiently completing a task” reform, and reveals the bottlenecks and difficulties in the digital transformation of government services. Based on this, the paper proposes a three-tiered intelligent agent collaboration framework consisting of “main intelligent agent – domain intelligent agent – application intelligent agent” and constructs a systematic and hierarchical multi-agent collaboration architecture. This framework aims to promote the transformation of service mode from passive response to intelligent initiative, thereby achieving the overall reshaping of digital government. The paper also elucidates the core role of the three-tier intelligent agent collaboration mechanism driven by Agentic AI, which is to facilitate a fundamental transition in government services from “people seeking services” to “services seeking people”. Additionally, it delves into the new requirements this model poses for government collaboration mechanisms and the allocation of rights and responsibilities, and proposes response paths from the perspectives of security prevention and control and institutional adaptation. These explorations provide theoretical references for the evolution of the digital government governance system and point the way for mechanism innovation at the practical level.
Key words：Agentic AI; Government Large Model; Digital Government; Government Governance
1 引言
当前政府数字化转型已步入深水区，全球范围内，利用前沿技术重塑公共服务供给模式成为提升治理效能、优化营商环境和增强民众获得感的关键赛道。近年来我国持续推进“高效办成一件事”改革并将其作为政务服务优化的核心抓手，通过流程再造与系统整合精简许多传统政务服务环节、提升办事效率且取得显著成效，但当前服务模式本质上仍未脱离“被动响应”的桎梏。公民或企业办理业务需主动搜索信息，在繁杂办事指南、多样申请入口和分散业务系统中自行摸索，这种“人找服务”模式不仅对用户信息素养和操作能力要求较高，更深刻暴露数字政府建设在“智能性”和“主动性”方面的结构性不足。
智能体人工智能（Agentic AI）的兴起为破解复杂政务场景协同难题带来全新解决方案，Agentic AI不同于以往侧重单点智能的工具，具备目标导向的自主性、复杂任务的规划能力、外部工具调用能力及跨会话持续记忆能力，这意味着智能体将成为能主动感知情境、理解用户潜在需求、自主规划并执行一系列任务程序的“虚拟公务员”，彻底改变政府与群众的交互逻辑。探索如何将Agentic AI与日益成熟的政务大模型相结合，构建全新主动服务模式并推动政务服务范式从“人找服务”到“服务找人”的历史性转变，已非纯粹技术议题，而是从根本上优化政务服务体系、驱动治理能力与治理体系现代化的关键战略举措。
本文研究立足于这一交叉领域，首次系统性将Agentic AI与政务场景深度融合研究，构建“主智能体—领域智能体—应用智能体”的三级智能体协同框架，同时详细阐述其设计原则、运行机制与典型政务场景下的应用流程，既为理解AI驱动下的政府形态变革提供理论参考，也为下一阶段数字政府建设与“高效办成一件事”改革的深化提供具象化、可落地、可评估的实践指引。
2 “高效办成一件事”改革的现状与挑战
2.1 政策演进与实践
党的十八大以来，党中央和国务院高度重视推进“放管服”改革与数字政府建设，先后部署实施“互联网+政务服务”、“最多跑一次”、“一网通办”等改革举措，2019年首次明确提出围绕企业和群众办事实际需求打破属地限制，2022 年开展“一件事一次办”全国探索，2024年形成“高效办成一件事”常态化推进机制，中国政务服务改革经历从“物理整合”到“流程再造”再到“数据赋能”的跃升[1]。截至2025年9月国办已推出4批42项重点事项清单，其中包含围绕个人和企业全生命周期的重点事项，这一过程清晰地反映我国政务服务从分散化、碎片化向整体性、集成化演进的战略路径[2]。
然而当前实践成果更多体现为“形式上的集成”，各地普遍在现有条块分割的行政体制与技术架构之上构建“协调层”或“中转站”，由协调层（通常是政务服务中心）接收用户提交的申请，通过人工或简单系统接口分解任务并派发给各个后端部门系统处理，最后汇总结果反馈给用户，这种模式虽表面实现“一窗受理”，但未从根本上撼动后台分散、异构的业务系统与数据孤岛，其脆弱性与不稳定性难以应对更复杂、更个性化的服务需求。
2.2 实施困境与难点
2.2.1 流程协同不足与数据壁垒
流程协同不足是当前政务服务改革中的重要问题，多个事项虽被捆绑为“一件事”但其内核的审批逻辑、办事标准、时限要求仍分属不同部门管辖，“多头管理”格局造成流程链条中存在大量重复环节与冗余校验，流程时序冲突时会引发整个链条阻塞且现行系统缺乏全局性的实时监控与动态调度能力。
数据共享问题也尤为突出，一些地方虽通过建设综合性信息平台实现不同系统连接，但部门间数据标准、技术架构、权限管理各异导致信息交换存在不同程度技术难题，数据安全与隐私保护的合理关切在实践中常被异化为部门拒绝开放数据的“挡箭牌”，《数据安全法》《个人信息保护法》在保护数据安全的同时也使部分基层政府在数据共享上更为审慎甚至趋于保守，缺乏权威、统一、可操作的数据分级分类授权机制导致跨系统数据流通难以实现自动化、规模化。
2.2.2 需求理解不足与数字形式主义
当前政务服务的获取强烈依赖于用户对自身需求的明确认知以及对复杂办事导航的准确操作。对于不熟悉政务流程的普通群众而言，从海量服务项目中精准定位所需办理的“一件事”本身即构成了一道门槛。
这种被动响应模式进一步加剧了基层的负担，并催生了新的“数字形式主义”。为了达成“高效办成”的考核指标，部分基层政府将压力转嫁至基层工作人员，要求他们通过电话、微信等多种渠道手动协调部门、催办进度，使“高效办成一件事”在某些场景下异化为一种应付上级考核的技术包装[3]，背离了为基层减负、为群众解忧的改革初衷。
2.2.3 法规滞后与机制局限
现有的许多行政法规和部门规章是基于传统条线业务模式制定的，其对于电子证照互认、线上统一受理、跨部门并联审批的法律效力与责任边界规定不清，使得改革探索常陷入“于法无据”的尴尬境地。更为重要的是，主责部门与配合部门的角色界定模糊，缺乏强有力的、常态化的跨部门激励与问责机制，当出现流程梗阻或责任事故时，极易出现部门间相互推诿、“协同失灵”的现象。
3 Agentic AI的核心特征与政务场景适配性
3.1 Agentic AI的定义与特征
生成式人工智能是人工智能领域快速发展的分支，能够依据输入数据创造新颖内容并突破传统技术限制[4]。大语言模型（Large Language Model, LLM）作为该领域核心代表之一在文本语义理解与生成任务中展现优异性能[5]。自主智能系统研究领域广泛关注“智能体”这一新兴概念，其定义为可感知外部环境并自主制定决策的实体，将大语言模型与智能体结合并置于动态环境中可增强AI系统交互性使其具备处理复杂任务的能力[6]。具备感知、记忆、执行、工具调用、推理、规划和决策等综合能力的系统定义为Agentic AI，可自主设计执行业务流程且无需依赖传统编程方式[7]，还可通过与环境交互获取反馈信息开展自我反思并持续优化。
Agentic AI的核心特征为规划、工具使用和记忆三大能力[8]。规划能力是Agentic AI最有代表性特性，能够动态将复杂任务或是宏观目标分解为多个子任务并规划优化执行路径[9]。工具使用能力表现为Agentic AI可自主无缝调用各类API接口实现跨系统数据高效交换和任务自动化执行。记忆能力体现为Agentic AI对用户需求、流程状态和互动历史的持续追踪积累，通过结合记忆的读取、写入和反思 [10]不断强化自身的任务理解与环境感知进而实现服务的主动触发与智能推送。
3.2 Agentic AI在政务场景中的适配性与优势
Agentic AI在政务服务中的适配性与优势体现在强大的智能化处理能力和跨部门协同能力。针对流程协同不足的问题Agentic AI的规划能力能通过单路径链式分解和多路径树状扩展[11]，将复杂政务任务分解为多个子任务实现政务流程拆解与优化并自动化完成任务分配与进度控制，确保用户每一项需求都会触发相关智能体协同工作。针对数据共享不足的问题Agentic AI通过工具使用能力能调用工商、税务、社保等各政务系统的API接口实现跨部门数据实时交换保证政务服务流畅进行。针对需求理解不足的问题Agentic AI的记忆能力使其能进行深度用户画像构建与需求预测，通过分析用户在政务平台的历史行为数据，关联其升学、就业、结婚、退休等生命周期中的关键事件甚至结合宏观政策变动主动推断其可能需要的服务，这种“雪中送炭”式服务推送不仅提升用户体验更在本质上将政府服务从“供给导向”转向“需求导向”和“价值导向”。此外Agentic AI的智能反馈机制也能为数字政府改革提供重要支持，既能实时反馈进度还能根据流程优化结果主动调整任务路径，某环节出现延误时Agentic AI能自动发送督办信号推动相关部门加快办理进度确保服务在最短时间内完成。
4 基于Agentic AI的三级协同框架构建
4.1 框架设计原则
构建能在复杂严谨政务环境中稳定运行的Agentic AI主动服务框架须遵循五大核心设计原则，这些原则既是技术实现指南也是确保框架与政府治理逻辑兼容、与公共利益诉求契合的基石。
个性化原则。以用户为中心，识别用户的核心需求，在恰当的时间、通过适宜的渠道，提供根据用户差异化身份“量身定制”的服务套餐，推动服务模式从被动响应转向主动感知。
集约化原则。为避免形成新的“智能体孤岛”和重复投资，须依托省级政务一体化平台构建统一共享底座，所有智能体的能力均在此底座上调用，实现计算资源、数据资源与模型能力的集约化管理。
安全性原则。安全性原则在政务领域中安全性与保密性是绝对生命线，须建立严格的数据分级授权机制并在技术上采用加密传输、安全沙箱等手段确保政务数据与国家安全信息万无一失。
可解释原则。须建立完善的智能体决策日志与审计追踪机制，确保服务流程可追溯以构建公众对人工智能治理信任的基础。
渐进性原则。承认当前AI技术的局限性，采取务实稳健的推进策略，优先采用“AI预审+人工复核”的人机协同治理机制，从高频标准化的简单场景起步逐步拓展至低频复杂的跨部门联动场景并逐步提升AI服务范围。
4.2 三级智能体协同架构
基于Agentic AI的三级协同架构包含主智能体（Master Agent）、领域智能体（Domain Agent）和应用智能体（App Agent）三个层次的智能体，各智能体承担不同责任并共同推动政务服务的主动化与智能化。
4.2.1 主智能体（Master Agent）
主智能体作为全局统筹的“政务大脑”居于架构顶端，不直接处理具体业务，负责最高层级的任务规划与资源调度。
其核心职能包括：目标分解，接收来自用户或系统的初始服务请求，运用规划算法将其动态分解为一系列有序可执行的子任务；智能体调度，根据子任务性质从领域智能体与应用智能体“资源池”中最优匹配并唤醒相应智能体执行任务；冲突解决，在不同智能体的执行计划或资源需求发生矛盾时进行仲裁与协调；记忆管理，维护全局共享的记忆库，确保用户状态、流程上下文在不同智能体间无缝传递以保障服务体验的连续性。
4.2.2 领域智能体（Domain Agent）
领域智能体作为“业务专家”深耕政务服务“需求识别—流程协同—监控反馈”三大核心垂直领域，接收主智能体指令并调度底层应用智能体完成具体操作。
用户需求识别智能体：融合检索增强生成（RAG）技术与庞大政务知识库，能对用户自然语言输入或行为轨迹进行深度语义解析，既理解用户显性需求，也通过用户画像构建与情境推理主动推测其潜在未言明的隐性需求，为主智能体触发服务流程提供精准决策依据。
业务流程协同智能体：按政府职能领域封装的一系列专责模块的集合，包含工商模块、税务模块、社保模块等，每个模块对应不同部门规则、数据格式与API接口，该智能体调用相关模块自动处理业务流程。
流程监控与反馈智能体：实时追踪每一个被触发服务流程在各节点的执行状态，通过强化学习机制不断积累流程数据为后续流程优化提供数据支撑，同时负责将最终结果与进度状态实时反馈给用户。
4.2.3 应用智能体（App Agent）
应用智能体作为服务触达的“执行终端”，直接与用户接口或业务系统交互，具有高度的场景化、模块化和轻量化特征。包括信息推送智能体、材料预填智能体、材料审核智能体、问答引导智能体、状态查询智能体、用户反馈收集智能体等等。
4.3 核心运行机制
三级智能体协同架构的顺畅运转依赖一套精密健壮的核心运行机制，包含四大核心部分。一是需求触发机制，通过对政务数据目录的关联分析和用户行为建模主动识别可能存在的服务需求并进行智能化的优先级排序。二是智能体通信机制，为保障跨智能体、跨层级信息传递的实时、有序与一致，三级架构采用异步消息队列与分布式一致性协议，使主智能体、领域智能体与应用智能体之间能有效配合，即便并发处理海量请求也能保持指令与数据的精准同步，避免信息丢失或状态混乱。三是动态调整机制，针对政务场景的不确定性，主智能体在流程执行中根据环境变化与中间结果动态重构任务路径，实现服务的弹性扩展与动态适配。四是记忆迭代机制，整合情景记忆和向量记忆，每一次服务交互的成果与反馈都会沉淀到记忆库中，让智能体系统“越来越懂用户”，在未来服务中提供更精准贴心的体验。
4.4 政务服务场景举例：“个人创业一件事”主动服务流程
为将上述框架与机制具象化，以“个人创业一件事”这一典型跨部门协同场景为例全景式演示主动服务模式的运作流程，该场景涵盖从市场准入、税务登记到社保开户、公章刻制、银行开户等一系列紧密关联的服务事项且跨部门协同密集、申请材料重复填报、业务流程环环相扣。传统模式下申请人需辗转多个部门门户或实体大厅重复提交身份证明、住址证明等基础材料且流程繁琐、耗时冗长，而在三级智能体协同架构中用户办理仅需三大阶段。
阶段1：需求识别阶段。用户在政务APP上浏览“个体经营优惠政策”并查询“工商注册入口”，用户需求识别智能体捕捉这一系列行为，结合用户画像（年龄、户籍地、无业状态）通过RAG检索政务知识库推断用户处于“创业筹备”阶段，向主智能体提交“触发个人创业一件事服务”的建议，主智能体确认后正式启动服务流程。
阶段2：业务办理阶段。主智能体将“创业”目标分解为工商登记、税务登记、社保登记、银行信贷等子任务。
工商登记子任务：主智能体调度业务协同智能体（工商模块），该模块自动调用市场监管总局系统接口根据创业行业意向生成“经营范围预推荐清单”供用户确认，随后材料预填智能体自动填充申请表，材料审核智能体对用户上传的身份照片进行预审，审核通过后工商模块自动提交申请。
税务登记子任务：工商登记核准后数据通过共享记忆库同步，主智能体立即调度业务协同智能体（税务模块）自动接收工商登记号等信息，调用税务系统接口完成税种核定与发票申领资格预审并生成税务登记号。
社保登记子任务：与此同时业务协同智能体（社保模块）被调用，基于已有登记信息自动触发灵活就业人员参保登记流程，通过信息推送智能体向用户推送参保须知与缴费档次选择建议。
银行信贷子任务：完成登记后业务协同智能体（银行模块）调用金融监管接口匹配创业信贷产品与开户绿色通道实现账户开立预约。
整个过程中问答引导智能体随时待命解答用户关于流程的任何疑问。
阶段3：反馈完成阶段。流程监控智能体实时追踪各部门办理进度，对税务登记超时节点自动发送督办信号，办理完成后向用户推送结果汇总完成公司注册流程，并采集满意度反馈更新记忆库。
相较于传统模式，基于Agentic AI的主动服务模式实现革命性变化，材料提交大幅减少、办理时间大幅压缩且实现“零跑腿”，通过智能调度释放基层工作人员精力，同时通过主动服务减少服务流程中断，整体行政效能与公众满意度显著提升。
5 三级智能体协同模式对政府机制的重塑与挑战
5.1对政府工作机制的系统性重塑
三级智能体协同架构的引入并非单纯技术升级，而是触及政府运作逻辑内核的颠覆性调整，其内在的主动性、协同性与智能性对传统以部门职能为中心、流程线性化的政府工作机制发起系统性冲击，将引发政府工作机制的一系列变革。
一是业务流程变革。政务服务不再由各部门独立运行，通过主智能体统一调度形成跨部门、跨系统的协调机制，政府将逐步明确主智能体在跨部门流程中的管理责任与调度权威，赋予其超越单个部门的流程整合权。
二是组织架构变革。随着智能体的引入传统政府部门职能划分将向以数据与服务为核心的方向转型，专门的“数字政务智能体管理中心”将逐步设立，该中心负责智能体开发与维护，同时承担对智能体的监管职能。
三是数据治理变革。智能体协作依赖大量政务数据，为打破信息孤岛政府需建立统一的数据共享标准和开放平台，建立智能体调用数据的分级授权机制，确保公共数据的安全与透明。
四是考核体系变革。引入智能体后服务的高效性、精准性和个性化将成为新的考核重点，考核体系逐步从“办件量”转向“主动服务覆盖率”“流程压缩率”等指标，强调服务的前瞻性，主动满足用户需求。
5.2建设智能体协同模式的核心挑战
权责界定不清。智能体决策缺乏明确的“算法责任”和“行政责任”划分标准，出现决策错误时可能无法明确追责。
安全风险较大。智能体高效运作依赖多系统接口调用和数据交互，这一过程不可避免增加数据泄露风险，且智能体可能因模型“幻觉”或错误推断导致服务差错，进而影响政务公信力。
技术接受度不足。Agentic AI虽智能化能力较强，但实际操作中智能体的可解释性、可靠性仍有不足，导致政府部门和群众对AI主动服务的接受度较低，影响其应用效果。
数字形式主义风险。AI 技术发展背景下，一些政府可能会陷入“重技术包装，轻服务实效”陷阱，看似发展Agentic AI推动数字化转型，却忽视用户实际体验，实际效果不佳。
5.3应对措施与政策建议
政府应从制度建设与技术保障多个层面入手采取系统性措施确保智能体协作模式顺利落地与持续发展。
应对权责界定问题应优先完善制度体系。政府应制定针对政务智能体应用的专门管理办法明确其法律地位、职责范围与服务边界并对因算法决策导致的责任划分建立可操作的标准，防止出现监管空白，形成“算法备案+人工复核”的双重审查机制确保每一次智能体决策具备可追溯性与合规性。
在安全防护层面建立立体安全体系，包括数据加密、行为审计和风险预警等等环节。处理敏感数据时引入零知识证明等隐私保护技术从根本上降低信息泄露与滥用风险，并通过定期安全审计与动态监控保证智能体运行过程不对国家安全、公共秩序及个人隐私构成威胁。
提升智能体公众接受度需政府开展广泛的智能体推广与教育活动，通过普及智能体的基本使用方法和潜在好处提高政府工作人员对新技术的理解与接受，帮助公众熟悉智能体应用避免抵触情绪产生。
应对数字形式主义风险政府应构建基于公共价值导向的评估体系，该体系重点关注智能体应用的实际效果、公众使用体验而非单纯的技术投入或数量化指标，通过定期绩效评估确保改革真正落地。
6 结束语
数字政府建设正经历从流程优化到服务模式重塑的关键跨越，本文针对“高效办成一件事”改革深化阶段面临的协同壁垒与被动服务等核心困境，系统论证Agentic AI作为赋能技术从根本上催生政务大模型从“人找服务”到“服务找人”的范式转型，提出“主智能体—领域智能体—应用智能体”三级智能体协同框架。
未来Agentic AI政务主动服务仍是广阔的研究与实践沃土。技术层面，融入多模态感知技术有望更精准捕捉理解用户情景需求，量子计算、隐私计算等新兴技术发展可能为主动服务的智能水平与安全边界带来新突破；实践层面，条件成熟的省级政务一体化平台将开展先行试点，以具体场景为牵引在实践中验证技术框架、摸索管理制度、优化用户体验，最终形成可复制的标准化实施路径；政策层面，政务智能体的伦理准则、安全标准与责任认定框架将加速出台，为技术创新划定红线、明确方向，构建既鼓励探索又保障安全的健康发展生态。最终实现从“人找服务”到“服务找人”的革命性转变，而这不仅是技术应用的胜利，更是治理理念现代化的一场深刻革命。
参考文献
[1] 刘鹏,李杰钊. 高效办成一件事：系统论视角下中国式效能政府建设现代化道路研究 [J]. 北京行政学院学报, 2024, (05): 1-11.
[2] 翟云,吴旭红,范梓腾,等. 数字化转型背景下“高效办成一件事”改革的系统性探索：理论逻辑、实践创新与治理跃升[J].电子政务,2025,(09):2-31.
[3] 刘红凛,段宇涵. 防治基层数字形式主义：表象、症结与治理之道 [J]. 理论探讨, 2025, (03): 5-13.
[4] CAO Y,LI S,LIU Y,et al.A comprehensive survey of AI-generated content(AIGC):A history of generative AIfrom GAN to Chat GPT[J/OL].[2024-09-07].https://arxiv.org/abs/2303.04226
[5] VASWANI A,SHAZEER N,PARMAR N,Parmar N,et al.Attention is all you need[J].Advances in Neural Information Processing Systems,2017,30:5998-6008
[6] ALBRECHT S V,STONE P.Autonomous agents modelling other agents:A comprehensive survey and open problems[J].Artificial Intelligence,2018,258:66-95
[7] PARK J S,O’BRIEN J,CAI C J,et al.Generative agents:Interactive simulacra of human behavior[J].Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology,2023(2):1-22
[8] 沈浩,任天知. 智能重构传播生态：内容生成的范式演进与智能交互的未来构想 [J]. 现代出版, 2024, (07): 55-63.
[9] WANG L, MA C, FENG X Y, et al. A survey on large language model based autonomous agents[J]. Frontiers of Computer Science, 2024, 18(6): 186345.
[10] 胡伟, 姜晓夏, 邵洲天, 等. 大型语言模型智能体: 机制和应用的综述[J]. 指挥信息系统与技术, 2024, 15(6): 1-11.
[11] LUO J Y, ZHANG W Z, YUAN Y, et al. Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges[EB]. arXiv preprint, 2025, arXiv:2503.21460.