王帅，香港科技大学计算机科学及工程学系副教授
2026年3月底，在一场AI智能体技术路径与治理创新圆桌研讨会上，香港科技大学计算机科学及工程学系副教授王帅用一个生动的比喻，为在场专家勾勒出AI智能体的技术本质：“如果认为大模型只是云端的大脑，那么终端智能体就是给大脑接上了‘手和脚’。”在他看来，我们正在经历一场从“对话”到“行动”的根本性转变，即AI不再只是陪人聊天，而是要真正帮人干活了。
作为长期从事计算机安全与AI可信研究的学者，王帅对智能体的技术路径、安全机制与产业前景有着系统的思考。他从技术演进的宏观视角出发，提出了一个核心判断：GUI与API不是对手，而是互补；与其争论哪条路线更危险，不如确保每条路线都达到应有的安全水位。
技术路径的抉择：GUI与API的优劣分野
王帅指出，过去大模型停留在云端，做文本认知和生成；现在的终端智能体让AI具备了执行能力。“核心转变是：AI不再只是陪你聊天，而是要真正帮你干活了。我们正在进入向‘可靠智能体’过渡的新周期。”
在手机智能体的技术实现上，王帅将当前主流方案分为两条路径。GUI（图形用户界面）路线是“AI通过看屏幕来理解手机界面”，识别图标和按钮，模拟人类的点击和滑动操作。API路线则是通过标准化接口直接调用App功能，效率高、结构化好，但需要App开发者主动开放接口。
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| （GUI vs API：对比与关系，来源：香港科技大学计算机科学及工程学系副教授王帅） |
他总结GUI路线有三大优势。第一，适用范围更广，不依赖App开放接口，能快速打破“生态孤岛”，让长尾应用也能被智能体调用。第二，透明度更高，操作过程映射在屏幕上，“所见即所得”天然有助于建立用户信任。第三，生态更开放，接入门槛低，“小而美”的服务也有机会被发现和调用，避免大平台垄断。
王帅强调，不应将GUI与API这两条路线对立起来。相反，它们各自都有独特的优势与需要补全的短板，未来趋势是取长补短、走向融合。
安全治理：从自我纠错到外围架构
针对公众对智能体安全的担忧，王帅提出了一个形象的比喻。“交通安全不能只指望每个司机都不犯错，要靠完善的交规、红绿灯和监控系统。智能体安全也一样，不能只靠智能体‘自我纠错’，需要完善的‘安全围栏’和一体化防御机制。突破关键不是‘自我纠错’，而是外围架构的成熟。”
他进一步提出了智能体产品发布前的“三条安全铁律”。第一，控制权前置，涉及支付、隐私授权等关键节点，必须把控制权交还给用户。第二，数据最小化，端侧能处理的不上云，云端处理后“用完即删”。第三，防御性执行，遇到不确定的界面或模糊指令，默认“安全拒绝”或“弹窗确认”，绝不为了彰显智能而强行操作。
王帅特别强调，安全问题的工具箱其实已经相当充实——事前知情授权、事中实时可控、事后可追溯，这些机制在技术上都已成熟。“关键在于是否落地执行，而不是技术路线本身。”
对于我国智能体产业的未来发展，王帅呼吁行业从“路线之争”转向共同提高安全水位线，并提出了几点建议。一是模型极致瘦身，端侧部署轻量级“小模型”，专做屏幕解析、本地脱敏等基础工作，不需要硬跑“全能大模型”。二是端云明确分工，能在端侧处理的不上云，必须上云的“用完即删”。三是标准共建，从各自为战走向标准共建，建立透明、可审计的“端云协同安全标准”。四是第三方审计，将独立的合规检测标准纳入智能体产品入网的“强制国标”，不能只靠企业自律。
“与其争论哪条路线更危险，不如确保每条路线都达到应有的安全水位。”王帅总结。
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