要实现智能体与教育生态的深度融合，高校的关注点就不应局限于“如何建成”，而要向如何“用好、管好”深化。“共建”，决定了智能体应用的广度与深度，高校需打破部门壁垒，创新协同机制；“共治”，则关乎智能体建设的底线与可持续性，涉及安全、伦理、效能等复杂挑战。

 

　　对此，我们采访了西安电子科技大学信息化推进办公室主任苗启广，南开大学党委网信办、大数据管理中心副主任焦宝臣，同济大学信息化办公室主任丁志军，西安交通大学网络信息中心主任锁志海，围绕四大核心议题展开探讨：各校在协同共创智能体的实践中形成了哪些有效范式？如何前瞻性地应对随之而来的安全与伦理新挑战？当前智能体深入应用的主要阻力何在，应如何破解？展望未来，哪些突破点将释放高校智能体应用的最大潜力，各校的下一步布局又有何侧重？

 

　　建立明晰权责、策略推进与双向赋能的协作范式

 

　　在协同共创智能体的实践中，四校信息化部门的负责人普遍认为，信息化部门在其中的角色应该是“规划者”、“赋能者”和“平台提供者”。如苗启广阐述，信息化部门是“平台与能力中心”，负责顶层设计、构建基础平台、保障数据打通、提供技术赋能；而业务部门则作为“场景与业务中心”，承担需求提出、知识定义、流程设计与运维反馈的职责。

 

　　基于这一明确分工，各校基本都建立了制度化的协同方式，如南开大学设立常态化工作组以保证沟通与执行的顺畅，西安交通大学优化实验室、研究所、网络中心的跨单位协作，整合了“算法研发—教育场景—技术运维”三类资源，避免单一部门建设中“技术脱节场景”和“场景缺乏技术”的问题。丁志军则介绍了同济大学“形象强统一，功能弱耦合”的分工原则，即信息办主要负责平台层和通用能力的建设与管控，并统筹整体建设进度；各建设单位则作为应用的责任主体，明确建设负责人，具体承担需求梳理与功能设计、知识文件的整理与更新，并按计划有序推进智能体建设工作。

 

　　在具体推进策略上，各校展现了基于校情的、灵活务实的智慧。焦宝臣分享了“从易到难、由点及面”的协同建设路径：初期，信息化部门优先选择数据基础好、规范性高的场景（如图书智能推荐）快速验证，积累经验后再推进至用户单位有良好基础的复杂场景。焦宝臣同时强调，“用户单位的积极性至关重要”，如南开大学文学院的领导和一线教师虽属人文学科，但长期关注智慧教学，并主动向信息化部门提出诉求，最终在智能体开发中形成了高效协同。

 

　　持续的用户创新则为协同提供了源源不断的动力。四校均鼓励师生根据自身需求基于信息化部门提供的平台创建智能体，如西安交通大学通过“插件迭代+大赛激励”保持平台活力：每季度更新20%的智能模块，每年举办创新大赛，将师生需求转化为功能优化方向，实现“用户驱动创新”。

 

　　值得注意的是，协同不仅是分工，更是一个双向赋能、共同成长的过程。一方面，信息化部门通过低代码工具、标准化API和数据服务为业务部门赋能；另一方面，业务部门的深度参与也反向驱动信息化部门提升自身能力。

 

 

　　智能体在高校的深入应用，正将传统的信息安全议题拓展至一个更具复杂性和不确定性的新领域。当前各校面临的挑战集中体现为数据安全与隐私泄露风险、算法公平与责任归属难题、内容的不可控性，以及学术诚信与对人的主体性冲击。

 

　　其中，数据安全与隐私保护是第一道难题。智能体对海量数据的内在需求，使其成为数据泄露的高风险点，非恶意的操作失误也可能导致敏感信息外泄。

 

　　更为复杂的是算法公平与决策责任问题。智能体依赖数据训练，其决策可能内嵌并放大现实中的偏见，如锁志海和苗启广都提到，在学业预警、奖助评定等关键场景中，如何界定算法偏差导致的公平性缺失，是一个重要的新课题。

 

　　同时，大模型技术固有的“幻觉”或内容不可控性，是影响智能体可靠性的核心威胁。这一风险在高校开发思政教育类智能体时尤为突出，如南开大学和同济大学都曾面临智能体生成不当信息的挑战。此外，苗启广提到了对人际关系与情感依赖方面的担忧，即过度依赖智能体可能导致学生的真实社交能力退化，这也要求高校在工具效率与育人本质之间进行审慎平衡。

 

　　面对这一系列挑战，各校的应对策略呈现出“技管结合、多方共治”的鲜明特点，并在具体路径上各有侧重。首先在技术防线上，各校普遍构建了多层次防护体系。丁志军介绍了同济大学“评测与护栏”这一双重保障：学校建立了上线前评测与定期巡检机制，对所有上线的智能体进行严格评估；同时也为智能体设置了技术“护栏”，对不合规的输入请求、可能诱发幻觉的输出进行研判与拦截，确保其在合法合规的框架内运行。锁志海则强调了“精细化管控”的必要性，即保证所有智能体始终本地化部署，并建立数据分级授权与全链路审计机制。而针对智能体可能输出错误或不当信息时责任界定的难题，西安电子科技大学的思路是建立智能体的“数字足迹”追溯体系，以定位问题根源。

 

　　在管理上，各校普遍注重制度建设，但也正探索更加灵活的管理方法。如南开大学尝试了更具弹性的共治路径，在技术审核由信息化部门负责的同时，创新性地将部分智能体的内容初审工作交由学生社团完成。信息化部门也会为参与审核的学生制定明确的底线标准和操作规范，并进行培训。焦宝臣解释，这种“学生审学生”的模式，旨在利用学生群体更了解自身语境的优势、确保审核更精准的同时，也在实践中培养学生的责任意识。

 

　　同时，各校也在实践中不断明确智能体的定位，坚持“人机协同但最终人工把关”的审慎原则。正如苗启广所言，高校智能体建设应避免过度拟人化营销。在高等教育领域，面对心智仍在发展的大学生，必须周全考虑，引导他们合理使用智能体。特别是在心理健康咨询等特殊领域，要对各类“智能体辅导员”设置明确边界，确保学生能在必要时转向专业的人工服务。

 

　　高校智能体建设面临数据、人才与可持续性的瓶颈

 

　　尽管智能体在高校的应用中展现出巨大潜力，但其走向广泛普及的道路仍面临着根植于高校组织架构、资源分配和认知模式等方面的系统性阻力。

 

　　数据基础薄弱是最根本的障碍。各校均将数据视为智能体的“养分”，但也不约而同指出“数据孤岛”与“数据质量差”问题依然普遍存在。当前，高校在智能体建设的第一步，即汇集和利用数据时，就常常遇到源头数据标准不一、质量不高、无法满足目标业务需求等问题。焦宝臣也提出，智能体所需的高质量知识库构建，依赖于大量精准的数据标注，成本高、周期长。正如南开大学的“大语智慧学伴”项目中，十余名研究生和本科生耗时近半年才完成基础语料的整理与标注。

 

　　而在技术与场景的衔接处，当今高校的人才缺口又是不可忽视的挑战。锁志海表示，智能体的深度应用亟需既精通AI技术又深刻理解教育业务逻辑的“桥梁型”人才。丁志军也指出，智能体的价值最终需要通过业务部门的场景化来实现。同济大学正与各部门共同探索一个核心课题：如何将AI能力与具体的业务逻辑、工作流程深度结合，构想出赋能创新的高价值场景。这也是该校持续开展数字素养培训的初衷——赋能业务骨干，使他们成为AI促进业务创新的共创者。

 

　　更深层的阻力则来源于投入产出的衡量与可持续运维难题。智能体建设需要持续的大量投入，但其产出如教学质量和师生满意度的提升，往往是长期和隐性的。苗启广认为，更重要的是，智能体建设不是“一锤子买卖”，其持续运营需要长期的数据更新、算法优化和知识库维护投入。而如何建立长效的保障机制，确保其不仅能“建起来”，更能“活下去、用得好”，是关乎其生命力的重大挑战。

 

　　上述提到的问题，最终都指向了如何破除组织与文化惯性上。锁志海表示，智能体所倡导的数据驱动、高效协同的新工作模式，与部分传统的、条块分割的管理流程会产生摩擦。推动智能体的深入应用，需要一场深刻的组织管理方式变革，以突破高校目前固有的工作习惯和思维定式。

 

 

　　展望未来，高校智能体将实现从“工具”到赋能业务、驱动教育科研范式重构的“伙伴”的质变。

 

　　首先，在底层能力构建上，共识在于应推动智能体实现从通用到专业、从感知到认知的深化。焦宝臣期望未来能在智能体底层的模型能力上，特别是在垂直领域的专业能力方面取得突破。锁志海也将“深化学科融合”作为西安交通大学未来的工作重点，致力于接入更多学科垂直大模型（如航天工程、材料科学），开发专业领域智能体，支撑特色学科教学。苗启广则进一步强调了增强智能体认知能力的重要性，认为智能体将超越当前的问答和简单推理，迈向深度逻辑推理乃至科学计算，成为增强师生认知能力的“副驾驶”。

 

　　在此基础上，智能体的应用模式也将持续演进，从执行单一任务转为实现复杂目标。苗启广描绘了“跨域协同”的愿景：未来的智能体将能理解用户的复杂意图，自主调度多个其他智能体或业务系统，完成综合性任务。锁志海则从场景角度进一步阐述，认为智能体未来将与“智慧校园治理”深度融合，实现从“被动服务”到“主动预判”的转型，如提前预警学生学业风险、优化校园资源配置。

 

　　所有技术能力和应用模式的发展，都将促进高校智能体实现从“可用”到“好用”的跨越。其中，同济大学提出了体系化“四新”建设，以分别解决“怎么管”“怎么建”“怎么用”“怎么评”四个核心问题，颇具参考价值。具体而言，首先是构建适应数字化转型的“新治理体系”，信息化部门做强自身以提供更强支撑，同时明确二级单位在具体业务智能化建设中的主体责任；其次是打造赋能智能应用的“新数字基座”，自主研发新一代AI实训平台，允许师生进行大模型的训练、微调、管理和部署，提供从基座模型到上层应用的深度实践环境，而非停留在鼓励师生以低代码方式构建智能体的阶段；第三是探索“数字赋能新范式”，思考智能体如何驱动教学、科研（AI for Science）、工程（AI for Engineering）及校园治理等核心业务场景的范式重构，从深层次改变工作与学习模式，而不仅仅是工具层面的替代；最后是建立“智慧校园新评价”体系，不只思考如何评估AI能力与信息化建设本身的成效，更是构建一套监测学校事业发展的数字化指标体系，用于指导学科建设、人才培养、教师发展等，形成可衡量、可导向的价值闭环。

 

　　随着各校在智能体建设上持续深耕，开放协作将成为释放更大价值的关键。正如锁志海所展望的，“联合国内高校共建教育智能体资源库，实现插件与知识库的跨校共享并降低中小院校数字化建设成本”，我们期望国内高校的智能体建设能从解决本校痛点走向贡献行业智慧，推动整个高等教育迈向高质量发展的更广阔格局。这条从“共建共治”到“共享共赢”的道路，也是智能体赋能未来教育的真正潜力所在。