随着企业降本增效需求的不断增强，以及供给端 AI 能力成熟度不断提高， 2026 年注定将成为企业部署及应用AI的爆发之年。其中，具备自主决策与跨系统协同能力的 AI Agent，正加速进入企业实际业务场景，将在生产力层面推动企业真正开始从“数字化转型”到“智能化转型”。然而，关于Agent的法律定性、监管框架，以及Agent带来的算法安全、责任边界、竞争合规、用户权利保障及数据合规等问题，也会给企业带来较大的法律挑战。
参考中国近期立法及监管实践，结合近期类似项目经验及行业实践，汇业律师事务所黄春林律师团队简要分析企业在中国境内应用AI Agent的主要法律问题如下，仅供参考。
一、Agent的主要结构、功能及实例
简化理解，Agent就相当于企业的一个“硅基员工”，那些本来应当招聘一个员工干活的场景（通常是那些“低智流程化的场景”，例如客服、仓管等场景），可以通过部署一个Agent来替代。为方便理解，汇业黄春林律师团队将Agent的主要结构及功能简化为如下图示：
以部署Agent的智能客服为例：当消费者通过品牌APP给智能客服提问“为什么我的积分还没到账？”时，APP通过API调用的Agent就开始如下操作了：
（1）自行或调用大模型理解“为什么我的积分还没到账？”这段自然语义是什么意思，即对应什么任务？
（2）看看这个任务在Agent记忆库里能不能找到类似答案（像法务拿到消费者投诉后，去查询下以前是否有同样的问题咨询过外部律师一样……）
（3）将这个任务拆解（像法务牵头分拆任务，分别给各部门派活儿），例如会员身份查询、订单记录查询、物流记录查询、积分规则查询、文字答复消费者等；
（4）然后分别从各个系统（例如CRM系统、POS系统、OMS系统等）查询数据并汇总判断（就像法务分别从电商、客服、物流等团队要数据），生成初步结论；
（5）再把初步结论丢给大模型生成消费者友好的语言（就像法务把初稿给外部律师一样）；
（6）再拉起邮件接口或者客服系统接口，回复给消费者；
（7）还没解决的话，继续以上步骤，周而复始，或者拉起人工客服；等等。
二、Agent的法律定性及主要法律风险
从以上Agent结构、功能不难理解， Agent不是一个单一的智能工具，而是由大模型、任务规划模块、工具调用模块、任务执行模块、长期/短期记忆模块等组成的复杂智能系统，具备“理解—规划—执行—反馈”的智能闭环能力。因此，结合其不同结构与功能等因素，根据我国当前立法及监管实践，汇业黄春林律师团队简要分析 Agent不同模块的核心法律属性及主要风险如下：
当然，以上仅仅是基于典型Agent的抽象理解，实际上在具体的业务场景中，每个Agent受限于不同的技术框架、生态链、落地场景、模态类型及数据流等影响，可能会产生新的法律定性并暴露新的法律风险。
三、企业内部应用Agent的主要合规义务
根据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定，汇业黄春林律师团队梳理的企业内部部署并应用Agent的主要合规义务包括但不限于：
应当对Agent开展算法安全评估及伦理审查，确保算法机制机理安全，建立算法确定性护栏和推理式防御，建立Agent身份核验机制，有效应对Agent安全蔓延，依法开展科技伦理审查；
采取多Agent协同架构的，应当通过规程、协议或技术护栏等方式明确每个Agent（或Agent供应商）的权限及责任；
确保调用的第三方大模型、使用的外部Agent在中国境内具有运营合法性，且商用大模型具有合法的授权，或者遵守开源大模型的开源协议；
通过第三方平台部署Agent的，应当依法审查Agent平台的电信业务等资质和网络安全能力；
确保调用的第三方接口或MCP具有合法的授权，相关的互操作遵守适用的开放平台协议、规则或政策；
与外部工具或系统之间存在数据交互时，避免发生监管数据（个人信息或重要数据）跨境传输，除非依法履行了必要的合规手续；
确保大模型、Agent、RAG相关的数据具有合法来源，数据处理方式符合法律规定；
如涉及处理外部用户或内部员工的个人信息，应当依法履行告知/同意合规责任，依法开展PIA；
落实用户实名制要求，依法留存相关网络日志；
加强信息安全管理，建立健全用于识别违法和不良信息的特征库，及时处置违法违规内容；
应当建立适当的人工干预/审查机制，确保对外提供的Agent工作成果符合法律规定；
建立健全算法安全相关公司管理制度，设置与业务相适应的岗位及人员；等。
四、企业应用Agent对外提供服务的主要合规义务
企业部署并应用Agent对外提供服务的（例如前面的智能客服实例），除了应当遵守第三部分的合规义务外，还应当遵守的主要合规义务包括但不限于：
1. 算法备案/合成生成备案
根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等规定，Agent具有舆论属性或者社会动员能力的（实践中把握的口径很宽泛），应当依法办理算法备案。
实践中，根据Agent的功能不一样，汇业黄春林律师团队建议针对性办理如下类别备案：
*实践中，若 Agent 部署在境外的，可能无法完成备案。
2. 生成式人工智能备案/登记
根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》等规定，Agent具有舆论属性或者社会动员能力，且内嵌或调用了第三方大模型的，应当依法办理生成式人工智能备案/登记。
实践中，根据大模型的基础合规情况，汇业黄春林律师团队建议针对性办理如下备案/登记：
*实践中，若 Agent 部署在境外，或者调用境外的大模型的，可能无法完成备案/登记。
3. 其他合规义务
应当由法务、合规人员参与 Agent 设计，充分发挥专业合规经验，利用 Agent 的任务边界、安全围栏、限制语、拒答策略等控制业务流确定性，事前规避潜在法律风险，确保 Agent 不越权、不越界、不误导等。
应当建立越狱话术及提示词注入攻击的识别与防范机制，完善意图对齐及约束遵循机制，确保信息内容安全，防止敏感数据及商业秘密泄露；
Agent 上线前，应当参照《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》等要求开展安全评估；
应当在宿主 APP/小程序等的显著位置标明算法备案编号；
以算法规则、用户协议等方式公示算法服务的基本原理、目的意图和主要运行机制；
在处理用户个人信息前，必须清晰、明确地告知处理其个人信息的目的、方式和范围（尤其是否用于模型训练、Agent 记忆库等），并取得用户的有效同意；
通过 API 接口或 MCP 向第三方提供个人信息的，应当在共享清单中依法列明；
应当向用户提供不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务（若有）的选项；
应当保护消费者公平交易的权利，不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用Agent 在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为；
在 Agent 最终生成合成内容的文件元数据中添加隐式标识，并在特定情形下对生成内容添加显式标识，避免公众混淆或误认；
建立健全投诉、举报机制，设置便捷的投诉、举报入口；等。
五、企业通过第三方平台部署Agent的主要法律问题
1. 国内主流的Agent平台
由于平台通常提供成熟的大模型介入、Agent 编排框架、运维及安全支持、弹性运算能力等，因此企业通过第三方平台部署 Agent，可显著降低技术与运维门槛。目前，中国市场上主流的 Agent 平台包括但不限于：
2. Agent 平台的法律地位
参照目前主流 Agent 平台法律框架，通过第三方平台部署 Agent 的架构示意图如下：
从上图不难看出，自有Agent 通过宿主APP对外实际提供算法服务。因此，与算法相关的合规义务（包括但不限于算法备案/登记、内容安全管理及风险防控等）应由APP运营主体承担；参照当前监管实践，Agent由第三方供应商提供的，供应商可能需要依法办理技术支持类合成生成算法备案。
在该模式下，Agent平台主要为企业部署Agent及调用大模型提供算力、云资源等基础设施层面的支持服务（另有明确提供其他服务的情形除外），并不直接以大模型服务提供者或算法技术支持者的身份对外提供服务。对此，各主要平台通常已在其用户协议及平台规则中予以反复明确和声明。
3. 主要法律风险点
企业通过第三方平台部署Agent，虽然在技术选型和部署模式上具备更高的灵活性，但相应也会暴露出更多潜在的安全与法律风险。基于风险可控原则，具备条件的企业在Agent发展的当前阶段，宜优先考虑采用私有化部署模式（或者至少要在最终输出环节增加额外的安全模型）。主要风险包括但不限于：
(1) 商业秘密泄露风险：Agent 的编排逻辑、提示词工程（Prompt Engineering）及业务规则配置，可能涉及企业核心业务逻辑与商业秘密，在第三方平台环境下存在被不当获取或使用的风险。
(2) 内部系统接口暴露风险：Agent 对企业内部 CRM、POS 等系统接口的调用，可能扩大攻击面，进而引发数据泄露、数据篡改、网络攻击、黑灰产利用或电信诈骗等安全风险。
(3) 外部工具链路不透明风险：Agent 调用的外部工具或 MCP 服务链路不透明、服务安全性不足，可能导致违法违规处理个人信息、数据安全事件或跨境数据合规风险。
(4) 数据处理授权偏离真实意思表示的风险：第三方Agent 平台可能通过线上用户协议、平台规则或默认设置等方式，取得对 Agent 记忆库、RAG 数据、用户输入输出数据等的处理“形式授权”，存在与企业真实意思表示不一致的合规隐患。
(5) 平台锁定与迁移受限风险：部分Agent 平台可能通过技术或协议安排限制 Agent 及相关数据的迁移、重构，影响企业的业务连续性和议价能力。
(6) 平台主体资质不足风险：个别Agent 平台的实际运营主体或签约主体，可能未取得与其业务模式相匹配的必要资质或许可（如 IDC、ICP 等增值电信业务许可），从而给企业合作带来合规连带风险。
(7) 平台合规“连坐”与业务中断风险：若第三方Agent 平台因自身合规问题被监管处罚、下架或整改，企业基于该平台运行的Agent 可能被迫中止，影响核心业务连续性，且企业通常缺乏有效的替代方案或过渡机制。
(8) 平台未提供有效的合规能力风险：Agent 平台初期往往仅聚焦Agent业务编排能力，未完整提供企业落地法律合规责任的能力（例如生成内容标注、敏感权限管理、用户告知同意等），但承担监管压力与商业后果的最终可能是企业；等等。
六、法务合规在企业部署/应用Agent中的价值
Agent本身的可视化及自然语义执行能力，大大降低了法务合规人员参与Agent部署和应用的技术门槛。因此，法务合规部门可以深度介入Agent 的设计、训练、部署与运营过程，从“后置擦屁股”转向“前置划边界”，实现Agent全生命周期合规治理，确保业务创新在可控边界内运行，有效平衡业务效率和合规性。
法务参与Agent 设计的优势体现在多个方面，包括但不限于：
(1) 熟悉法律红线与监管要求：能够协助明确 Agent 的职业边界和业务边界、拒答策略及约束遵循规则，擅长意图对齐并识别越狱话术，确保系统运行始终在合规框架内。
(2) 具备优秀的语义与逻辑能力：可深度参与上下文工程与提示词工程，制定限制语和安全围栏，编制生成内容测试题库、拒答/非拒答测试题库，从源头提升输出的可控性和业务确定性。
(3)拥有丰富的风险识别与处置经验：熟悉业务部门常见的风险点（毕竟经常干擦屁股的事儿），可通过安全模型训练、流程编排优化、提示词注入攻击预防及RAG 等方式，提前规避Agent 成为业务员工之外的“第二个草台班子”。
(4)理解司法裁量与责任边界：能够运用免责声明、勤勉合规设计等手段，帮助组织合理分散、降低因Agent 翻车事件而引发的法律责任。
(5)擅长结构化业务与合同设计：能清晰界定不同模块、不同主体的权责边界，有利于构建透明、可追责的Agent 体系。
(6)擅长权利保护：通过著作权、商业秘密及专利等适当的路径，有效保护企业的Agent、Agent记忆库、prompt等合法权益，维持竞争优势。
(7)具备应急响应能力：在Agent “放飞自我”时，能够迅速协调资源介入，必要时应对潜在的监管检查，降低事件扩散风险。
当然，以上这些优势也正是法务合规人员应当努力的方向。当前，Agent模式方兴未艾，大家都在一条起跑线上。
综上，虽然Agent 技术能够显著提升企业的效率与成本效益，但其并未从根本上解决 AI 的不确定性。在当前技术成熟度下，一旦在生产环境中真实部署，可能引入更多潜在法律风险。因此，企业上线Agent时，无论是构建“事前合规护栏”，还是承担“事后风险救火”，法务合规团队的专业价值始终不可或缺。
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