这也是Agentic AI与传统生成式AI的重要区别之一。生成式AI更多是在响应用户的指令，而Agent则进一步拥有了“行动”的能力。它可能根据一个目标自行拆解任务，选择调用不同的工具，获取新的信息，再根据结果决定下一步。

　　一旦AI拥有了这种能力，治理就不能只盯着最终结果。企业需要进一步回答三个基础问题：

　　谁赋予AI行动权限？

　　AI能够行动到什么程度？

　　当AI的行动超出预期时，谁能够及时介入？

　　这也是为什么，近期围绕AI Agent的讨论开始越来越多地从“能力”转向“治理”。Gartner今年5月的相关讨论就指出，不同AI Agent的自主程度和权限范围存在差异，如果采用“一刀切”的治理方式，反而可能导致治理失效。

　　这背后其实涉及一个很重要的治理逻辑：AI的自主性不是一个简单的“有”或者“没有”，而是存在不同程度。

　　一个只能按照固定规则执行单一步骤的AI，与一个能够自主拆解任务、调用多个工具并连续完成复杂工作的Agent，其风险显然不同。相应的权限、监督方式和人工介入机制，也不应该完全一样。

　　因此，AI治理的下一阶段，不只是管理AI生成的内容，更是管理AI行动的边界。当AI真正进入工作和生活，安全、透明、可控也将成为越来越重要的三个关键词。

　　二、从技术创新到治理前置，Soul App正在建立自己的AI责任体系

　　从“生成”走向“行动”，意味着AI与真实世界的连接正在越来越紧密。