本文来自微信公众号： 数旗智酷 ，作者：数旗编译
世界经济论坛（WEF）与凯捷（Capgemini）合作发布的报告《让代理式AI为政府服务：2026就绪度框架》（Making Agentic AI Work for Government:A Readiness Framework 2026）旨在为各国政府提供一套系统的、循证的方法论，以将人工智能（AI）从实验阶段推进到可规模化应用的公共价值创造阶段。
报告认为，过去十年的数字化只是将纸质流程搬到了屏幕上，而代理式AI（Agentic AI）标志着一种本质的转变：它不仅分析数据，还能在端到端的跨部门工作流中进行规划、决策和行动。政府服务变革面临着从“数字化流程”到“编排化结果”的转型。
政府服务要应对智能体带来的转型与冲击，必须做好四个方面的准备：一是由“部门中心主义”转向“功能集群”的准备，智能体将在跨越组织边界的工作流中运行（如身份验证、欺诈检测），因此政府必须打破部门壁垒，以“功能”作为评估和部署的基本单元。二是确保足够的战略清晰度；限制政府技术发展的往往不是技术机会本身，而是缺乏战略清晰度，即不知道哪些操作最能受益、如何排序以及如何维持公共问责。三是要做好从“机会主义实验”转向“智能体国家”的准备；政府应追求成为“智能体国家（Agentic State，或代理式国家）”，即系统性地在核心工作流中部署AI，以减少行政延迟并实现更主动的服务交付。最终，面对快速发展的AI大模型技术，政府需要权衡变革的雄心与可行性，要重视制度能力与保障措施对于前沿AI技术实施与部署的重要性。
智能体视角的通用政府功能分类与定位
报告识别并评估了跨越9个类别的70项全球通用政府功能，这些功能被归纳为三大主题：核心交付服务、政策与治理、支撑功能与使能基础设施。
评估模型通过两个维度对这70项功能进行打分（1-4分制），其中，Agentic AI潜力主要指衡量智能体能否有效执行并产生公共价值，包含三项子指标：一是自动化潜力，指是否包含清晰规则或需要人类判断；二是代理需求，指是否需要多步协调、上下文推理等高级代理能力；三是交易量与影响：指功能出现的频率及其战略重要性。
在实施复杂度方面，主要包含六项子指标：一是实施挑战，包括数据类型与质量、技术集成难度、内部阻力三项指标，二是风险与伦理影响，包含伦理威胁（偏见/不公）、错误后果严重性（是否可逆）、隐私与敏感数据问题三项指标。
政务智能体应用领域的准备度分区
评估框架还对准备度进行了高中低分区，按照“准备度分数=潜力分数-复杂度分数”的计算公式，报告将所有功能划分为三个区域：
高准备度区(High-readiness):分数>1.5。潜力巨大且复杂度可控，适合早期部署并配套稳健保障（共10项，占14%）。
中准备度区(Medium-readiness):1.0≤分数≤1.5。适合分阶段实施，需额外提升数据或治理条件（共25项，占36%）。
低准备度区(Low-readiness):分数<1.0。复杂度过高或潜力不明确，适合长期监测与迭代测试（共35项，占50%）。
根据评估框架指标与准备度分区，报告生成了全球政务智能体的准备度地形图，揭示了当前政府部署智能体（代理式AI）的战略优先级分布。报告数据显示，高准备度区主要由信息驱动型功能占据，中准备度区涉及决策辅助类功能，低准备度区则覆盖了大多数政策规划、战略判断及安全响应功能。基本可以判断，在当前政务智能体的发展形势与环境下，复杂度越高的政府决策与规划的AI转型窗口期才刚刚开始。
全球政务智能体应用实践案例与分析
报告分析显示，在已经覆盖的70项全球通用政府功能中，50%的核心功能兼具显著的潜力与可管理的复杂度，是规模化采用的实质性机遇。根据凯捷的一项调查显示，90%的公共部门机构计划在两到三年内探索或部署代理式AI。据估算，到2034年，公共部门数字化转型将带来高达9.8万亿美元的公共影响机遇。
从智能体在全球国家与政府的实践来看，乌克兰、德国与阿联酋的应用各具特色。乌克兰通过将Diia.AI打造成为“国家人工智能助手”，希望推动从“静态数字政府平台”转向“主动交付个性化服务”的代理模式。Diia.AI的核心功能即是作为一个对话式助理，不仅提供咨询，还能端到端执行服务。例如，公民通过自然语言请求收入证明，系统能在几分钟内生成官方文档发送给用户。在隐私安全方面，Diia.AI采用了“零信任”架构，模型无法直接访问个人数据。自2025年9月推出以来，已有超过29万名公民使用，发放了7000多份证明。此外，AI工具还处理了支持团队90%的咨询（总量超过100万件）。
德国主要是在行政审批与IT流程优化方面开展了智能体的实践。德国联邦数字转型与政府现代化部部署了建筑许可AI系统，主要为了解决基础设施许可程序文档过于繁重、审批周期过长导致投资延期的问题。该系统的核心功能是可以在用户申请提交当天即可完成初步筛查，自动结构化申请材料，并对照法律规范生成决策草案供人工审核。为了节省算力，该系统采用目标导向的搜索方法，仅针对特定案例（如风力涡轮机）检索相关的法律领域，而非扫描全部行政法规。另一个案例是德国联邦就业局部署的Jira工单自动生成系统，以应对专业开发人员的短缺。其核心功能是在安全的内网环境下，可利用AI代理将多样的变更请求和用户故事自动转化为结构化的、符合规范的Jira工作流，从推动自动化的工单处理。从试点数据显示来看，该系统每月可为相关团队节省约150小时的手动处理时间。
阿联酋则将联邦级人力资源AI代理(HR AI Agent)作为“零官僚主义”愿景的一部分，旨在减少政府内部由于程序复杂和信息碎片化导致的行政冗余。该AI代理的核心功能是在联邦政府人力资源管理系统中嵌入对话式界面，支持超过130项数字HR服务，并实现员工自愿交易的自动化。初始阶段侧重于高频信息交互，系统目前已能自主解决超过80%的HR法规和政策咨询，覆盖5万多名联邦雇员。这使HR专业人员能够从繁琐的手动审批中释放出来，转向人才规划和绩效优化等高价值活动。