齐向东:智能体重构软件,安全是必答题

一句话总结:智能体正在把软件”重做一遍”——能写代码、能坐办公室、还能管供应链。但效率上去了,风险也跟着来了。奇安信齐向东抛出一句话:“把智能体画在圈里,管好它的手脚”。今天辉哥就用大白话,带你搞懂这件事到底在说什么、跟你我有什么关系。

老规矩,先跟大家唠点实在的。我是一个写了二十多年代码、也带过不少团队的老IT。过去这半年,我最怕听到的一句话就是:”辉哥,AI 一行就帮我生成了五百行代码,我是不是可以准点下班了?” 我听完一般是笑着点头,心里却咯噔一下——因为我知道,代码可以一行生成,但出事的时候,也是连锁反应、一发不可收拾。

9月20日,第28届中国国际软件博览会暨智能体创新应用大会在郑州开幕。奇安信董事长齐向东在上面做了一场演讲,题目叫《智能体重构软件:效率要提上来,风险要管得住》。说句掏心窝子的话,这个题目我举双手赞成——效率和安全从来不是对立的,而是同一枚硬币的两面。下面我就把这场演讲,掰开揉碎讲给你听。

政策信号:国家给智能体”吹冲锋号”了

先说个背景。9月11日,工信部正式印发了《”人工智能+软件”专项行动实施方案》。这个文件分量多重?用齐向东的话说,就是”吹响了智能体在软件领域规模化应用的冲锋号”。别一听”实施方案”就犯困,咱们看里面的硬指标就懂了。

政策信号:国家给智能体
AI 生成示意图
2028 年:覆盖 2 万家软件企业
重点行业打造 100 个智能体软件标杆应用 · 到 2030 年关键软件全面智能化升级

你看,这不是试点、不是尝鲜,是要在两万家规模以上软件企业里铺开的国家级动作。什么意思呢?就是未来两三年,你身边的软件公司、IT 部门,大概率都要用上智能体来干活。这不是”要不要做”的问题,而是”什么时候上车”的问题。我常跟年轻程序员说:别把 AI 当敌人,把它当成你要驯服的那头牛——用得好,它能替你耕完一整块田。

智能体到底能干啥?三个”打工人”画像

齐向东在演讲里,把智能体的能力总结得特别接地气。我给它画了三个”打工人”画像,你一下就懂了。

第一个:写代码的程序员。从软件设计、开发、测试到上线运营,全链条都能覆盖。以前一个功能要三个人磨一周,现在智能体帮你把架子搭好,你只需验收和打磨。

第二个:坐办公室的白领。帮人处理数据、输出决策参考。分析师不用熬夜贴表格了,智能体把报表和数据洞察直接端到你面前。

第三个:管供应链的管理员。辅助核对订单、盘点库存、预警供需波动。这是实打实能帮企业省钱、避险的本事。

🔍 辉哥解读 我为什么特别看重”数字员工”这个词?因为它点破了一个本质——智能体不是工具,是”同事”。工具用完就搁那了,但员工是要管理、要授权、要考核的。你招个真员工进公司,还得签保密协议、给限制访问权限吧?智能体也一样,甚至更要紧——因为它一天能学的东西,比一个人一辈子都多。

安全运营:数字员工让防护”随叫随到”

在网络安全这块,智能体的本事也让我这个老安全人眼前一亮。以前我们要盯海量告警,眼睛盯到失眠。现在呢?平时少量数字员工做日常巡检,一旦遭遇攻击、告警暴涨,加算力就能让防护能力瞬时扩容。这就好比平时就几个保安巡逻,一旦有坏人围攻,马上能召唤一支特警队伍。

告警研判率 100% · 覆盖 32 类威胁场景
适配漏洞研判、恶意样本分析、APT 溯源等高频场景

奇安信在这方面确实下了功夫,搞出了 AI 原生研发平台 QAgent Fabric 和 LanMate AI 工作执行平台,核心就一句话——把安全写入 AI 编程的”出厂设置”。注意”出厂设置”这四个字,这不是事后补丁,而是从娘胎里就把安全刻进去了。

🔍 辉哥解读 这里我要插一句实战经验。很多公司做安全,是”亡羊补牢”型——产品上线了、出事了,再回来打补丁。这在传统软件时代还能勉强应付,在智能体时代绝对行不通。因为智能体生成的代码量是爆炸式的,你根本补不过来。所以”出厂设置”这个思路,是我见过的最清醒的解法——在源头就把风险掐灭,成本最低、效果最好。

五大风险:智能体的”五宗罪”

好,重头戏来了。齐向东特别强调,智能体重构软件,有五大风险必须防范。我用大白话给你翻译翻译,这几个风险到底有多要命。

五大风险:智能体的
AI 生成示意图

风险一:安全规则失效,带病上线。智能体写的代码可能看起来没问题,但实际上埋了雷。你一看”能跑通”就上线了,结果某个特定条件下直接炸。

风险二:软件分散涌现,资产底数不清。智能体到处生成小工具、小应用,今天一个明天一个,公司到底有多少”数字资产”,自己都快搞不清了。这些没人管的”野孩子”,最容易成为攻击入口。

风险三:权限边界被打破,敏感数据暴露。智能体为了干活,可能会去碰它不该碰的数据。这一碰,核心机密可能就漏出去了。

风险四:开发材料和智能体权限,成了新攻击入口。你喂给智能体的训练材料、给它的操作权限,可能被黑客利用。这就好比给了贼一把你家钥匙,还顺手把地图发给他了。

风险五:系统黑盒化,出问题难恢复、难追责。这是最让我头疼的。智能体做的决策,你问它”为什么”,它给你一套看似有理的说法,但你没法验证、没法回溯。一旦出事,你连是谁干的、怎么干的都查不清楚。

🔍 辉哥解读 说真的,第五点是我从业这么多年,最有感触的。传统系统出问题,我们能查日志、能定位、能追责。但智能体是”黑盒”,它像一个聪明但不听话的实习生——办成了你不敢全信,办砸了你还不知道它为啥这么干。所以在它能完全可信之前,“可解释、可追溯、可追责”是绕不开的红线。

解法:把智能体”画在圈里”,管好手脚

面对这些风险,齐向东提了一个特别形象的解法——“把智能体画在圈里,管好它的手脚,让它安全地为我所用”。这句话我特别打比方:就像给一个能力超强但没经验的小孩,圈一个安全的游戏区,让他尽情发挥,但出了这个区就危险了。

具体怎么落地?要管好这“五个圈”:部署圈、连接圈、权限圈、数据圈、审计圈。再以智能体安全管理平台当”大脑”,AI 安全网关当”中枢”,联动 Skills 检测、零信任、AI 安全运营中心这些工具,形成“发现—研判—定位—处置—优化”的完整闭环。

五圈一脑 + 五步闭环
把效率红利,变成安全可信的生产力

我拆解一下这五个圈到底是管啥的。部署圈管它住哪;连接圈管它能跟谁通信;权限圈管它能碰什么;数据圈管它能看什么数据;审计圈则负责记录它的一举一动,出事好翻账本。这套逻辑,本质上就是把传统的企业安全架构,平移到了智能体这个新物种上。

🔍 辉哥解读 这套东西听起来高大上,但核心思想就一句——“先信任,再验证,全程留痕。”这其实是信息安全老生常谈的三条,但在智能体时代被赋予了新的含义。我举个例子:你让一个数字员工去查客户数据,它要查,你先授权(信任),但它每次查都要通过零信任系统验证身份(再验证),并且每一次查询都记进审计日志(全程留痕)。这么一圈下来,效率没损失多少,风险却被锁进了笼子里。

辉哥给你几句掏心窝的建议

讲到这里,可能有些朋友会问:”辉哥,说得挺好,那我一个普通开发者/小公司,到底该咋办?” 别急,我结合自己的经验,给你几条能落地的建议。

💡 建议一:别急着全面放开。智能体可以上,但先从小场景试点。比如先让它帮你写测试用例、做代码审查,别一上来就让它直接接管生产环境。等信任建立起来了,再逐步扩大权限。
💡 建议二:权限最小化,刻进 DNA。智能体能访问的数据和系统,能少则少。它查完 A 表,就别让它顺路能查 B 表。这条准则怎么强调都不过分。
💡 建议三:永远保留”人能介入”的开关。不管智能体多聪明,关键决策一定要有人工确认的环节。记住,AI 负责效率,人负责把关。
💡 建议四:审计日志必须留。智能体的每次操作、每个决策,都要有迹可循。这不是为了监控,而是为了出事时能快速定位、快速恢复。今天偷懒不记录,明天出事就是灾难。
💡 建议五:把团队安全能力一起练。工具再好,也得有人会用。让团队早点熟悉智能体安全管理的思路,比单纯买工具更重要。

说最后一段话吧。智能体重构软件,是不可逆转的大趋势,就像当年的互联网、移动互联网一样,挡不住、躲不了。但趋势归趋势,谁能把”效率”和”安全”这对双胞胎一起抱好,谁就能在这波浪潮里站稳脚跟。齐向东那句话我特别认同——效率要提上来,风险要管得住。这既是企业的必答题,也是每一个在 IT 圈里干活的人,该刻进脑子里的自觉。

好了,今天就唠到这。你还有什么关于智能体、关于安全的疑问,评论区见,辉哥一个个回。

👨‍💻 关于辉哥
25 年 IT 老兵,从一线程序员写到技术操盘手,见证了从个人电脑到云计算、从规则编程到生成式 AI 的每一波浪潮。擅长把高冷的前沿技术,翻译成普通人听得懂的大白话。不吹牛、不唬人,只讲干货和实战。相信技术应该让人活得更好,而不是更焦虑。

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