2025年，被业界广泛称为“智能体元年”。与作为底层技术“大脑”的大模型不同，智能体是整合了大模型、知识库、插件工具与工作流的完整数字实体——它不仅能思考，更能记忆、使用工具并执行复杂任务。正是这种从“问答AI”走向“实干AI”的综合能力，使其成为重塑各行各业的关键力量。作为知识创造与人才培养的高地，高等院校无疑处于这场变革的最前沿。时至今日，多数高校的战略焦点已从大模型的部署与试用，升级为构建一个充满活力、人机协同的智能体生态系统。

 

　　国家层面的战略号角也正紧密吹响：2025年初，《教育强国建设规划纲要（2024～2035年）》便将“促进人工智能助力教育变革”列为重点任务；随后，教育部等九部门联合印发的《关于加快推进教育数字化的意见》明确要求“加强人工智能等前瞻布局”；8月《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》更是强调要“把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”。在国家的密集布局与强力推动下，国内高校的智能体建设已迈过初期的技术验证，快步进入“平台化构建”和“培育创新生态”的阶段。其核心任务，正是要跨越简单的“问答”，真正迈向对教学、科研、管理全方位的“赋能”。正如西安电子科技大学信息化推进办公室主任苗启广所言，智能体是推动高校从信息化走向数字化、最终迈向智能化的重要战略支点。

 

　　然而，路径究竟何在？是优先构建普惠平台激发群体创新，还是打造统一中枢优化用户体验，抑或是攻坚标杆场景以树立应用范式？当智能体从演示场景走向真实业务，它将如何深刻改变教与学、重塑管理服务流程，又将面临哪些可持续运营的挑战？高校又需要构建怎样的治理框架，以确保这场激动人心的探索行稳致远，并展望一个真正实现人机协同的“智能体校园”未来？

 

　　高校智能体建设的多元路径

 

　　在当前智能体建设的浪潮中，各高校正依据自身的资源、战略规划与业务痛点，探索多样化的实施路径。先行者的实践表明，并不存在“放之四海而皆准”的统一模式，但一些共通的思路与策略已然浮现。

 

　　智能体建设的首要前提是降低技术门槛，推动工具普惠。例如，华东师范大学的ChatECNU平台通过低代码工具和开放API，让师生能快速创建智能体，实现了“人人参与、人人拥有”的愿景；南开大学的智能体应用开发平台也凭借便捷的创建能力，短期内吸引了超1.6万用户，共生成了1.5万余个智能体。这些平台的核心目标是一致的，即打破技术壁垒，使非专业背景的师生也能参与创新。

 

　　建立起易用的平台后，下一步是通过生态共建促进智能体建设的可持续。这意味着信息化部门的角色需从“管理者”转向“赋能者”，通过激励机制激发基层活力，形成规模效应。如华东师范大学信息化部门与职能部门协作，将全民数字素养与人工智能创新应用大赛的成果与第二课堂的认定衔接；南开大学通过“火山杯”AI应用创新大赛，让非理工科背景的学生也能成为创造者。这种模式的核心在于信息化部门提供平台与规范，而院系和师生则基于需求自主创新，最终形成“我为人人，人人为我”的繁荣生态。

 

　　除了广泛动员，打造高价值标杆案例、实现“以点带面”同样重要。通过攻坚高价值场景，高校不仅能验证智能体的实效，还能为推广树立样板。如西安电子科技大学的“智能督导”智能体能通过对课堂教学的全流程分析，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变，甚至能覆盖每一堂课，相较传统抽样督导更为精准。同样，西安交通大学打造的“十大专业教育智能体”聚焦教学、科研与服务等核心场景，以深度应用证明了智能体在赋能教育教学、提升效率方面的潜力。

 

　　基于上述共识，各校在推进策略上呈现出不同的侧重点。多数高校注重“面”的覆盖，即通过前述的低代码建设平台，鼓励广大师生基于日常需求构建轻量级智能体，快速形成规模效应，培育校园AI文化。而“体”的协同作为提升整体效能的关键手段，也已成为许多领先高校的共同战略目标。例如，同济大学采用“1+N”模式构建服务中枢，上海海事大学规划了“海事超级智能体”作为智能体群落的调度中心，显示出高校智能体建设正从分散应用向集成化、生态化的阶段演进。因此，不同高校的当前侧重，更多反映了其基于自身基础所选择的阶段性策略，而构建协同的智能体生态则是各校共同奔赴的愿景。

 

　　总结而言，高校智能体建设没有唯一的标准答案，各校应评估自身的信息化基础、组织文化和战略优先级，明确当前阶段最适合的切入点和推进节奏。正如复旦大学信息化办公室指出，教学服务导向、研发资源有限的高校可选择“平台赋能型”路径，通过“低代码或零代码+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；具有鲜明专业特色或特定需求的高校则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。

 

 

　　承接不同的建设思路，高校现阶段对智能体的应用绝非简单的“问答机器人”功能叠加，而是思考如何将其融入教学、科研、管理的核心环节。

 

　　在教学中，智能体的介入让“一位教师面对数十上百名学生”的传统困境有了新的解法。它并非取代教师，而是推动教学迈向“师—生—机三元协同”。例如，西安交通大学的“思源学堂2.0”能够根据每位学生的学习行为、作业表现和薄弱知识点，动态生成个性化的学习路径和资源推荐，减轻教师工作压力，使“因材施教”这一古老的教育理想逐步走向现实。

 

　　在科研领域，智能体不仅能自动化阅读海量文献、智能梳理领域知识脉络，甚至能为交叉研究提供创新灵感，直面科研中“信息过载”和“跨学科协作难”这两大瓶颈。

 

　　在管理服务上，智能体推动“对话即服务”的体验革新。它能将复杂的业务系统和不胜枚举的服务入口，统一为一个自然语言对话界面。师生说出需求，即可获得精准解答和直达链接，实现了从“人找服务”到“服务找人”的体验飞跃。其深层价值在于穿透传统业务系统的壁垒，解决师生办理跨部门业务时“来回跑、反复问”的根源性问题。

 

　　简言之，智能体能否在高校里进一步推广应用，关键在于能否触及教育数字化转型中的三个关键点：教学个性化、管理服务化、科研高效化。而评估一个智能体的价值，也不应只看技术新颖度，更要看它是否触动了深层业务逻辑。正如西安电子科技大学信息化推进办公室主任苗启广所说，智能体的建设要坚持场景驱动原则，聚焦于师生高频、高痛、高价值的真实场景，力求以小切口实现大突破，用最终的成效和价值说话。

 

 

　　要让智能体在高校中的应用真正走向深入，仍需跨越数据治理不足、运维复杂、安全漏洞需修补等障碍。而比起技术或资源问题，更深层的挑战在于高校传统的管理模式与智能体建设所要求的敏捷、数据驱动的模式之间的冲突。

 

　　首先，智能体生态本质是动态、开放且高度互联的，它要求业务部门、技术团队与用户之间形成持续迭代的反馈闭环。然而，高校的组织架构往往以职能划分为主，部门间数据壁垒森严、决策流程冗长。若不能打破部门墙、建立跨职能的协同机制，智能体建设很容易产生新的“孤岛”。

 

　　其次是价值评估与可持续运营的难题。西安交通大学网络信息中心主任锁志海表示：“智能体的建设需要持续的大量投入，但它带来的价值，比如教学质量的提升、科研范式的变革，往往是长期和隐性的，很难用短期的经济指标来衡量。这在争取持续性的政策与资金支持时是一个现实的挑战。此外，对现有业务系统的整体智能化改造从时间上、技术上来看，投入也是巨大的。”若缺乏科学的评估体系，如通过用户满意度等复合指标来证明智能体建设的必要性，则容易陷入“重建设、轻运营”的恶性循环。

 

　　另一方面，技术快速演进与稳定性之间的张力，要求高校在“开放包容”与“风险可控”之间找到平衡。智能体的核心价值在于其调用API、执行代码或操作数据库的执行能力，而正如复旦大学信息化办公室的成员所说，智能体可能在被误导的情况下执行危险操作，需设立严格的沙箱机制并坚持权限最小化原则。可持续的智能体生态不能仅靠技术进步，更要求高校建立适应性的治理框架，随技术演进动态调整。

 

　　最根本的阻力，则在于“人”的认知与素养不足。智能体最终需要由各业务部门去设计、使用并承担责任，若业务部门对智能体的能力、局限以及人机协作的模式缺乏基本理解，就难以构想出AI赋能业务的具体场景，更谈不上有效地设计和应用。因此，提升全体师生员工，特别是业务骨干的AI素养，是推动智能体真正融入业务、解决实际问题的关键前提。

 

　　综上，智能体可持续生态的建设瓶颈，实际也是推动高校数字化转型的深层契机。智能体的部署不是一次性项目，更要求高校对组织文化、业务流程与评价体系进行全面升级。上述瓶颈能否突破，取决于高校能否重新定义人、技术与制度的关系。

 

 

　　在各位专家描绘的未来图景中，高校智能体的发展将超越工具属性，迈向一个以“生态化”与“认知融合”为特征的新阶段。这不仅意味着技术能力的升级，更在于智能体与校园本体在结构与价值层面的深度耦合。

 

　　上海海事大学教务处副处长王玉平表示，在智能体的加持下，未来的校园将是一个“能够自主感知、任务驱动、协作执行的校园智能生态”。这一愿景的关键突破在于从“拥有智能体”转变为“运营智能生态”，而当中的核心支撑是“数字分身”概念，即每位师生拥有一个在AI世界中的数字化身，能够“记录与反映现实世界行为”、进行“智能化任务执行”、提供“个性化学习与决策支持”并实现“协作与群落互通”。

 

　　同时，智能体的能力将从“感知理解”提升为“认知增强”。它不再仅是信息的提供者，更应如西安电子科技大学信息化推进办公室主任苗启广所述，成为师生进行学术探索和培养创造性思维的“副驾驶”，增强人的认知能力。

 

　　南开大学党委网信办、大数据管理中心副主任焦宝臣则指出，未来智能体需要在底层模型的专业能力上取得突破。当前智能体的技术路线在高度专业化的学科场景（如构建“学科大模型”）中常遇瓶颈，这要求高校结合传统模型进行精调与训练，探索更优解。而随着通用模型能力进化与更强国产模型的出现，学科融合的深化或将成为可能。西安交通大学网络信息中心主任锁志海也表示，未来该校将通过接入航天工程、材料科学等垂直大模型，开发专业领域智能体，将AI深度融入特色学科的教学与科研内核，使之成为推动学科发展的新质生产力。

 

　　最终，高校智能体将不再是一系列应用的集合，而是一个如同“水”“电”“网络”这类基础设施一样无处不在的智能环境。它通过数字分身实现高度个性化服务，通过多智能体协作处理跨部门复杂任务，并通过与教学、科研、管理的深度嵌合，真正成为推动高等教育高质量发展的核心动能，形成“校园AI生态—个体化服务”的闭环。这一生态的可持续运行，依赖于与之匹配的敏捷治理框架和师生AI素养的提升，确保其在开放创新与风险可控间保持平衡。

 

　　我们也期待，随着技术演进，一个内部高度协同、外部充分连接的智能体校园（Agentic Campus）将逐步成熟，助力中国高校走出一条独具特色的智慧教育创新之路。