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案例分享丨智能体建设差异化路径与可持续治理策略

2025-12-10 中国教育网络

　　随着以ChatGPT为代表的大模型技术的广泛应用，高校教育信息化正在经历从以信息系统为核心的“数字化”范式，向以大模型驱动、人机协同为特征的“智能化”范式转型。然而，高校在推进智能体建设过程中呈现出显著的校际差异：办学定位、资源禀赋、工程能力等方面不尽相同，若一味套用通用模式，易导致资源浪费与事倍功半的情况。因此，如何立足高校自身实际规划差异化路径，并构建可持续的技术与治理支撑体系，成为当前亟待解决的关键问题。

　　本文聚焦高校智能体建设，系统梳理当前高校普遍面临的工程实施、运维管理、知识供给与安全风险等关键挑战，并结合高校类型差异，提出底层研究驱动型、平台赋能型与场景深耕型三种建设路径，进而探讨高校从组织、技术、运维、应用与评估等维度推进智能体生态建设的可行机制。

关键挑战

　　高校在智能体建设过程中，面临着从规划、开发、运营、评估的全生命周期挑战，具体可归纳为以下七个方面：

　　高标准的工程实施要求

　　高校智能体项目从概念验证到上线运行的难点在于系统建设本身对工程能力要求极高。要构建一个能满足用户体验且具备可维护性的智能体，需在需求分析、架构设计、安全配置、流量管理、交互优化及持续迭代等各环节具备扎实的工程能力。若缺乏系统化的落地工程能力，智能体建设极易陷入“最后一公里”瓶颈，停留于概念验证阶段，难以融入核心业务流程并发挥实际价值。

　　开发方法论与治理机制缺位

　　当前智能体开发尚未形成成熟的软件工程方法论。相较于传统系统开发，高校智能体开发主要依托低代码平台展开，在传统流程编排基础上增加大模型调用、知识库建设、提示词配置、外部能力对接等新要素。一方面，由于智能体快速迭代的要求，开发人员需投入大量时间在系统提示词调优上，但由于低代码平台本身积累不足，缺乏标准化的需求分析、版本管理、Debug和评估机制，开发流程更多依赖开发者经验，极易造成过程不可控、质量难保障、调整提示词更像在做实验的情况。另一方面，面向智能体的设计模式仍处于早期阶段，多数项目缺乏良好的架构设计，影响了系统的可复用性、可扩展性、稳定性与长期演进潜力。

　　与此同时，项目治理机制普遍滞后。智能体开发中的角色权限划分、开发授权、数据调用审批、安全性验证等关键环节缺乏制度支撑，部分智能体项目决策随意、权责不清（如低代码编排和知识库整理由校内哪一方来完成），甚至存在未经充分测试评估即匆忙上线的情况，为后续运维埋下隐患。缺少方法论与治理机制的双重保障，是导致智能体项目“推进失序、上线即废”的根本原因。

　　能力边界与服务治理模糊

　　大语言模型存在显著的能力边界，其输出具有不确定性、不稳定性及语义歧义等特点，难以完全避免逻辑错误。尽管可通过扩展机制增强功能，但模型在执行函数调用或支持MCP协议时，本质上仍依赖提示词的语义理解，导致输出难以完全可控。相同输入下，模型输出常出现随机差异，此类不稳定输出易导致关键任务结果漂移。因此，当前阶段的智能体尚难以直接应用于学籍管理、选课退课、职称评审、招生招聘等核心业务，致使其在高校中的实际应用多停留于业务外围。

　　知识库质量瓶颈

　　高质量、结构化的校本知识库是解决大模型幻觉、确保教育智能体可靠性的基石。然而，知识库构建面临诸多挑战：校内数据源分散、格式不一，非结构化数据占比较高，导致数据清洗与整合成本居高不下；同时，知识更新机制尚不完善，库内易出现过时甚至错误的信息，进而削弱智能体的实用性与权威性。

　　此外，当前RAG架构主要还是依托传统自然语言处理的技术来进行信息检索，相当于智能体号称使用大模型，但实际检索环节仍依赖传统技术。而大模型的快速发展又对传统自然语言技术路径（如知识图谱构建等）带来冲击，进一步加剧了技术路线的不确定性。

　　运维与运营的双重挑战

　　智能体的上线仅是开始，真正的挑战在于其全生命周期的运维与运营。运维层面，建设方需持续保障低代码开发平台的稳定运行与更新，包括模型接口调用监控、提示词调试、知识库加载稳定性、版本控制与日志审计等，并具备类DevOps的专业能力。运营层面，则需围绕具体业务场景持续优化智能体的交互效果与知识响应能力，例如关注用户提问日志、补全高频问答盲区、组织结构化知识、调整模型温度和相关性阈值等参数以提高RAG问答质量等。AI技术快速演进、用户需求变化迅速，若高校仍沿用传统信息系统“重建设、轻运营”的思路，必将导致智能体性能迅速退化、难以稳定服务的后果，影响师生体验和业务成效。

　　复杂的安全风险

　　智能体的引入将传统的数据安全与隐私保护问题，升级为更具动态性和不可预测性的交互安全与能力治理挑战。其风险不再局限于数据泄露或漏洞攻击，更在于智能体在交互过程中可能被恶意引导或自主产生重大错误，具体表现为：

　　1.对抗性提示与内容安全风险：智能体的对话式接口成为新的攻击入口。恶意用户可能通过精心构造的提示词（Prompt）进行“越狱”攻击，绕过安全规则，诱导智能体生成违法违规、存在偏见或歧视的不当内容，对学校声誉造成不良影响。

　　2.能力滥用与权限失控风险：当智能体被赋予执行能力（如调用API、执行代码或操作数据库）时，其权限管理变得至关重要。若缺乏严格的沙箱机制与权限最小化原则，智能体可能在被误导的情况下执行危险操作。例如，拥有SQL执行器权限的智能体被诱导生成并执行“DROP TABLE”命令，将引发灾难性的数据丢失。

　　3.内容可靠性与现实安全风险：生成式模型的“幻觉”特性在专业领域可能引发直接的人身或财产安全事故。智能体输出中的轻微错误，在特定场景下会被急剧放大。例如，某高校实验室安全助手在回答“锂电池着火如何处理”时，由于“锂”这个单字在知识库中高频出现，导致其错误地理解为锂电池着火时应推荐用水灭火，而该方案会引发剧烈爆炸，存在严重安全隐患。

　　价值评估缺位

　　当前，高校普遍缺乏科学、可量化的智能体效能评估体系。管理者难以回答“智能体究竟在多大程度上提升了教学效率或管理效能”这一关键问题。效益的模糊性使项目在争取预算和持续支持时面临困难，也削弱了师生使用的积极性。以知识检索场景为例，智能体的主要作用在于将传统的关键字精确匹配转变为语义模糊匹配检索，显著提升了用户信息获取的便利性。然而，这种便利也伴随着信息稳定性与准确性的隐忧。系统无法保证检索结果完全正确，用户在使用过程中需自行权衡检索效率与信息可靠性之间的得失。

建设模式和治理策略

　　综上，高校应从建设模式和治理机制两方面协同发力进行智能体建设：一方面根据学校定位差异化选择建设路径；另一方面构建全方位治理体系，完善技术、组织和安全等方面的保障。

　　建设模式

　　高校可结合自身特色与需求选择建设模式，如底层研究驱动型、平台赋能型、场景深耕型等。

　　底层研究驱动型适用于科研型大学，此类大学可依托强大的科研实力，自主进行模型微调、蒸馏，搭建智能体底座。具体可从自有模型创新入手，为校园智能体应用提供核心驱动力。这一模式的优势是技术创新与学术研究可相互促进，但投入大，且对人才的要求偏高。

　　平台赋能型则适用于教学服务导向、研发资源有限的高校。此类高校可引入成熟大模型平台或开源框架（如使用OpenAI、百度等通用大模型或其他开源模型），结合校内数据进行定制化微调，最终通过“低代码或无代码+RAG”等方式快速部署校园服务智能体，以较低成本实现问答、推荐、办公自动化等功能。优势是建设周期短、见效快、成本低，但需防范对外依赖过重和数据安全风险。

　　在积极拥抱前沿技术的同时，高校应紧密结合自身定位，差异化构建共生共荣的智能体生态，为高等教育高质量发展注入新动能。

　　场景深耕型适用于具有鲜明专业特色或特定需求的高校。具体而言，可以某一细分场景为切入点，将AI深度融入专业教学或管理。如财经类院校可构建金融相关智能体；师范类院校可打造教育模式创新、心理健康智能体；艺术类高校可开发智能陪练或创作辅助智能体。该模式的优势在于效果显著、专业契合，但应注意与学校整体信息化体系协同，避免产生“信息孤岛”。

　　治理策略

　　高校应在组织治理、技术架构、运维支持、应用推广、评估反馈等层面同步推进，确保智能体建设规范、高效落地。

　　第一是进行组织治理。高校应形成智能体建设工作机制，统筹教务、信息化、科研等多部门，明确开发权限和职责边界（如低代码开发、知识库建设分别由哪一方负责），并以智能体建设为抓手推进校内教育数据治理和分类分级，明确智能体授权审批制度。还应制定数据隐私、内容审核、对抗测试等安全规范和开发流程标准，确保项目开展有章可循。应加强变革管理与文化引领，通过宣传培训提高师生对智能体的认知和认可，营造创新试错的氛围。

　　第二是完善技术架构。应设计模块化、可扩展的系统架构，如研究型高校可自建训推一体和算力调度平台，其他高校可采用混合部署（公有云大模型+本地微调）的方式。在架构上，宜采用微服务和容器化部署，将各功能模块（如对话服务、知识检索、工具调用）拆分隔离，形成统一的AI中台。例如，应引入Kubernetes容器编排实现自动扩缩容和高可用，并通过容器或虚拟机沙箱建立细粒度安全域。在数据层面，应构建高质量RAG知识库（如采用FAISS、Qdrant、Milvus等向量数据库进行高效检索，并引入知识图谱提升RAG效果）。应加强统一身份认证与访问控制，采用加密、脱敏、最小权限等措施保护数据安全。

　　第三是落实运维保障。高校要建立专业化运维团队，落实DevOps/MLOps实践。应提前规划智能体全生命周期的运维需求（包括模型版本管理、知识库更新、性能监控、人力成本等），并估算长期投入。高校应借鉴MLOps流程，对模型训练、测试、上线进行自动化流水线管理；对代码、提示词、数据集实行版本控制；使用日志审计和实时监控（如部署监控面板、异常报警）以及时发现并修复问题。例如，可在监控平台中设置对话失败率、响应时长等指标预警，一旦出现大规模异常互动即自动暂停服务并排查。应定期对知识库进行清洗和更新，通过用户反馈持续迭代模型和提示词，避免智能体输出过时或错误信息。要将运维工作制度化，防止出现“上线无后顾”的情况。

　　第四是做好应用推广。高校应以需求为导向选择重点场景试点，采用“小范围验证—评估优化—逐步推广”的方式降低风险。交互设计应以人为本，关注师生体验，如教学侧的智能答疑系统应支持多轮对话和上下文记忆，管理侧的流程智能体可集成常用表单、数据库接口等。同时还要通过案例分享和示范应用激发更多创新，可采集用户使用日志和反馈，将其作为业务流程改进的输入，使智能体与人机协同机制相结合，逐步深化业务融合。

　　第五是重视评估反馈。要建立科学的效果评估体系，制定多维度指标，包括技术性能指标（如正确率、响应时延、稳定性）、业务效益指标（如业务流程缩短率）、用户指标（满意度、活跃度）以及安全合规和成本效益等。高校应结合系统问答日志、用户反馈数据与问卷访谈，开展定量与定性分析。每年度都应进行定期评估，根据结果形成优化方案：若发现某功能使用率低，就检视场景契合度或改进交互设计；若预期效益未达标，则立刻分析原因是技术性能不足还是推广不到位，并同步调整策略，持续驱动智能体生态沿正确方向演进。高校还应完善智能体下线机制，做到“能上能下”。

结语

　　高校智能体建设是一场不可逆的数字化范式转型，应上升至战略高度予以谋划。不同类型的高校应立足自身定位选择适宜路径，以实现优势聚焦与效益最大化。智能体生态的构建不仅是技术问题，更涉及治理、运维、应用、评价等系统性变革，需要整体规划、协同推进。

　　随着人工智能技术的快速演进和教育数字化进程的不断深入，智慧校园的智能体生态将日趋成熟。更强大的模型、更科学的上下文工程和丰富的协议将显著提高智能体的能力，推动跨校区、跨学科的智能协同成为可能。高校也有望走出具有中国特色的智慧教育创新之路：在积极拥抱前沿技术的同时，紧密结合自身定位，差异化构建共生共荣的智能体生态，为高等教育高质量发展注入新动能。

　　来源：《中国教育网络》2025年10月刊

　　作者：文捷、张凯、徐竟祎、邵园园（复旦大学信息化办公室）

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