核心观点 - AI智能体正在重塑安全行业格局，360安全云通过三类智能体（安全、管控、企服）实现安全运营效率的质的飞跃，将传统人工时代的"三堆"战术升级为AI驱动的自动化闭环[6][7][13] - 360凭借超2EB安全大数据和六年国家级攻防演习经验，构建了智能体落地的双重护城河（数据质量+场景验证），使威胁检测响应时间从小时级压缩至分钟级，误报率降至个位数[8][9][10] - "安全即服务"理念推动行业从硬件采购转向能力订阅，360通过五大标准化体系将国家级安全能力赋能5000+客户，合作伙伴复购率达95%[19][20][22] 技术突破 - 安全智能体实现威胁发现数量比人工提高3倍，速度提升10倍，准确性提高20%，高级专家需求减少3倍，单工单处理时长仅25分钟[14][15] - 管控智能体建立自动化决策中枢，实现企业内资产/行为/数据的体系化管理，应对行业从"单纯防护"向"数据安全"的需求转变[15] - 企服智能体达L4级别，在合同审核场景可像20年经验专家般分析条款公平性并识别潜在风险，使业务环节时间投入缩减50%以上[16] 行业变革 - 传统SOC模式人均年处理2.4万条告警但真实事件检出率不足3%，AI智能体通过"算力替代稀缺人力"缓解全球350万网络安全人才缺口[7][8] - 智能体分级标准显示行业分水岭在于AI角色定位：Chatbot问答属"副驾"，事件流程自动化属"智驾"，数字员工协同作战才是"主驾"[16] - 合作伙伴案例显示：南通AI城市安全运营中心实现春节无驻场值守，江苏泛亚10天建成运营中心并实现机场600终端全景管控[20][21] 数据资产 - 360拥有90亿恶意域名库和300亿全网攻击样本，安全大脑每日分析全网数据为智能体提供训练素材[10] - 托管服务客户超5000家，合作伙伴案例中单月处理5504起事件且闭环率100%[15][22] - 标准化交付体系使合作伙伴最快三周具备国家级运营能力，机场客户实现从被动应对到全天候主动防护的转型[21]

AI安全与对齐挑战 - 大模型能力已超越人类 无法实现价值观"对齐" 因已学习人类所有情绪和文学作品中的复杂行为模式 [2] - AI安全需采用"以模制模"方式 通过大模型监控分析大模型 并将"电源开关"控制权保留在人类手中 [2][3] - 智能体具备邮件发送和电脑操纵能力 使潜在反抗风险显著提升 [2] 智能体技术演进路径 - L1为玩具级聊天工具 L2为低代码工作流执行工具 L3为专业领域推理型智能体但存在跨领域协同瓶颈 [4] - L4多智能体蜂群协作技术实现95.4%任务成功率 支持1000步复杂任务 消耗500万至3000万Token [5] - 平台已汇聚超5万个L3智能体 用户可通过自然语言搭建专属智能体 [5] 智能体发展瓶颈与解决方案 - 智能体错误率随步数增加而上升 存在"倦怠"问题 [5] - 通过增加反思能力和设立校正智能体角色可改善错误率 [5] - 智能体间记忆共享技术解决"协同困境" 实现任务规划与执行的统一 [5] 行业竞争格局与护城河 - 产品领先周期缩短至1个月内 新概念领先周期约2-3周 [6] - 企业唯一护城河是执行力和快速应变能力 [6] - 智能体将覆盖每个行业、企业及员工 快速迭代成为关键发展方向 [6]

周鸿祎AI战略观点 - 周鸿祎将80%演讲篇幅聚焦AI 强调智能体时代对社会经济的颠覆性影响 主张千行百业应全面投入智能体(All In Agent)以提升社会生产力 [3] - 提出通过普及AI应用助力个人及政企组织实现全面效率提升 为数字中国建设注入新动能 [3] - 宣布将持续开设"红衣课堂"向社会传授AI理解与应用技能 [4] 智能体技术演进路径 - 将智能体定义为AI从"能思考"到"能做事"的关键载体 具备任务理解 自主规划 工具调用及记忆能力 [5] - 划分智能体四级发展体系：L1级仅实现简单问答 L2级需人类主导预设流程 L3级具备单领域深度推理能力 L4级实现多智能体跨领域协同 [5] - 指出360纳米AI推出全球首个L4多智能体蜂群系统 突破单一智能体能力边界 采用"拉群组队"协作模式 [6] - 举例说明L4系统效能：用户通过自然语言指令可在十几分钟内完成传统团队数十人数天工作量的视频制作任务 [6] 360智能体工厂核心能力 - 首创多智能体协作编辑器 支持无编程开发 业务人员用自然语言即可生成智能体 [6] - 引擎支持连续执行超1000步任务 处理千万级Token规模 可完成动态网站搭建与高盛级研究报告等高复杂度输出 [7] - 集成超5万款现成智能体及200余款官方认证工具 提供深度搜索能力实现开箱即用 [8] - 依托360网络安全能力构建全链路安全防护体系 防范幻觉输出与指令攻击等风险 [9] - 采用"人在回路"机制允许用户全程参与任务调整 确保输出结果符合预期 [10] 行业影响与变革趋势 - 智能体工厂降低技术门槛 使中小企业具备搭建"数字团队"能力 改变原本仅顶级AI企业可打造L4智能体的行业格局 [10] - 推动"业务人员主导AI创新"模式 将行业经验转化为智能生产力 加速AI技术应用落地 [10] - 预言未来人类员工带领上百智能体工作成为常态 推动员工向"超级个体"跃迁 企业向"超级组织"转型 [10] - 智能体发展将重塑产业形态 推动新质生产力加速形成 [5]

360集团智能体工厂发布 - 公司推出无需编程基础的L3智能体定制平台 支持自然语言创建专属智能体 并可组合成L4级多智能体蜂群团队 [1] 智能体构建核心原则 - 聚焦小场景大纵深十倍收益领域 解决核心痛点 [1] 智能体落地实施策略 - 选择小型具体场景 例如轨交集团经营办公会场景 通过AI替代10人经济分析团队 [1] - 定位知识友好型场景 如公检法卷宗处理 与安全意识形态 知识理解 版式分析 多模态技术契合 [1] - 采用场景收敛型方案 例如全球飞机型号仅10余种 越标准化收益越大 [2] - 瞄准市场潜力较大领域 确保AI落地成效可见 避免因高成本导致价值难以体现 [2]

行业趋势与核心观点 - AI智能体成为产业未来焦点，2025年被视为智能体元年，智能体将改变企业组织运营模式并重塑经济形态 [1] - 智能体技术解决传统大模型缺乏执行能力的痛点，从"大脑"到"手脚"的进化是关键突破方向 [1] - 智能体经济将催生全新商业逻辑，人类角色从执行者转变为智能体管理者，推动人机交互范式根本改变 [5][6] 智能体技术分级与应用 - **L1级（聊天助手）**：以ChatGPT为代表，功能局限明显，难以满足企业深层次需求 [2] - **L2级（工作流智能体）**：固化企业标准流程（SOP），适合重复性固定任务但灵活性不足，在网络安全等领域应用广泛 [2][4] - **L3级（推理型智能体）**：由大模型驱动，自主规划任务流程，适用于创造性任务（如写小说、开发软件），但单任务超过100步易出错 [2][3] - **L4级（多智能体蜂群）**：通过协作机制完成复杂任务（如360纳米蜂群可一次性生成10分钟视频），需解决信息共享与任务并发挑战 [3] - **L5级（超级智能体）**：尚在探索阶段，未来或能自主规划L2/L3智能体，涉及AI自我进化领域 [3] 技术突破与商业化路径 - 三大技术突破推动智能体进化：DeepSeek推理模型普及、MCP工具接口标准化、Manus实现L3级任务执行 [5] - 行业从"玩具级"工具转向"生产力级"伙伴，垂直领域专业智能体（非通用智能体）是未来竞争力核心 [5] - L2与L3智能体结合是发展趋势，360重点布局L3/L4级智能体以满足企业多样化需求 [4] 智能体对行业的影响 - 弥补网络安全人才缺口：智能体可7×24小时处理威胁告警，解决"有设备无人才"痛点 [7] - 安全对抗升级为"算法战争"：敌对势力或利用智能体发动批量攻击，需通过安全智能体构建动态防御体系 [7] - 提升效率而非替代人力：智能体释放人类时间用于家庭与生活平衡，企业需管理智能体的"人性化缺点"（如幻觉、倦怠） [7] 人机交互变革 - 未来交互模式从"人类操作软件"转向"与智能体协作"，网站/APP将适配智能体而非人类直接操作 [6] - 用户角色转变为智能体"老板"或"领导者"，智能体可代劳购物、谈判等任务 [6][7]

行业趋势 - 智能体成为AI行业下一个方向 取代大模型成为焦点 行业从大模型阶段向智能体阶段演进 [4][5][6] - 智能体发展路径分为四阶段：L1聊天助手 L2低代码工作流 L3推理型智能体 L4多智能体蜂群 当前技术极限为L3执行100步复杂任务 未来目标为L4执行1000步 [3][7] - 网络安全行业面临"智能体黑客"威胁 单个黑客可操控上百个智能体发起自动化攻击 攻防对抗进入机器对机器新阶段 [4][7] 公司动态 - 360将纳米AI品牌升级为"多智能体蜂群" 推出安全 管控 企服三大类智能体 覆盖安全 人效 办公场景 [6] - 360安全智能体性能显著优于人工：威胁发现数量高3倍 速度提升10倍 准确率提升20% 管控智能体事件处置效率提升3倍 报告撰写效率提升72倍 [6] - 公司要求每个部门打造专属智能体 强调智能体需与行业深度结合 否定通用型智能体存在可能性 [4][6] 技术突破 - 大模型存在两大局限：推理能力不足 缺乏独立执行能力 需通过智能体实现工具使用和任务执行 [4][5] - L3推理型智能体可视为领域专家 但受限于跨领域协同能力 L4多智能体蜂群通过嵌套协作实现全局优化 [3][7] - 行业大模型需完成四步演进：技术创新 架构升级 构建主动免疫系统 深化国际协作 [7]

行业观点 - AI大模型必然进化到智能体阶段 仅大模型不足以成为生产力工具 缺少独立做事能力 [2] - 智能体具备理解目标 规划任务 调用工具和记忆能力 实现从需求到结果的完整交付 核心是使用工具和复杂任务规划能力 [2] 技术演进路径 - L1聊天助手为玩具级智能体 擅长建议或情感陪伴 例如GPTs [2] - L2低代码工作流智能体进化为工具 由人类设置流程 AI执行任务 通过操作工具提高生产效率 [2] - L3推理型智能体实现AI自主规划任务 像领域专家 但跨领域复杂问题仍缺乏协同规划能力 [3] - L4多智能体蜂群实现多个专家智能体灵活组队分工协作 可执行1000步复杂任务 消耗500万-3000万Token 任务成功率高达95.4% [3] 公司动态 - 三六零发布上线智能体工厂 企业无需编程基础即可通过自然语言定制专属L3智能体 并可组合成L4多智能体蜂群团队 [5] - 截至8月6日上午收盘 三六零股价报10.95元/股 最新市值达766亿元 [5]

术的颠覆性创新、产业深度融合与生态体系繁荣，共话智能化时代新生态。 ISC 名誉主席、教授邬贺铨 在会上表示，首先，要深化行业大模型协作，破解"最后一公里"难题；其次，要加速大模型技术创新与架构演进，提升效率与可 及性；第三，要创新升级数字安全防护体系，构建AI驱动的主动免疫；最后，要深化国际合作，共建开放、包容、安全的数字未来。 智能体作为本次ISC.AI 2025的核心议题，在本届大会上实现了深度应用与创新实践。本次ISC.AI 2025大会由全球首个L4级别的智能体系统"纳米AI"深度赋 能，大会开场show由纳米AI智能体蜂群支持，溯源民族精神血脉，全景展现从顶层战略到产业腾飞与科技突破的跃升，演绎大国崛起史诗。开幕式由首个 纳米AI赋能的具身智能机器人主持，打破虚拟与现实边界，为与会观众带来全新参会体验，开创智能体办会"试验田"，为智能化时代探索无限可能。 【环球网科技综合报道】8月6日，由中国互联网协会、中国人工智能学会、中国软件行业协会、中国通信企业协会、东方企业创新发展中心、360互联网安 全中心、ISC.AI大会组委会主办的第十三届互联网安全大会（ISC.AI 2025）在北京国家会议中心开 ...

大模型企业应用痛点改善 - 过去大模型在企业应用中存在推理能力不足和缺乏独立做事能力两大痛点 [1] - 近一年推理能力不足问题已显著改善 [1] - 缺乏独立做事能力需依靠智能体解决 [1] 智能体演进路径 - L1级为聊天助手 [1] - L2级为低代码工作流智能体 [1] - L3级为推理型智能体 已能实现AI自主规划完成任务 [1] - L4级为多智能体蜂群 [1] - L5级为智能体创造智能体 [1]

此外，ISC.AI 2025大会还将打造20余场技术及产业论坛，输出国家、经济、社会、企业的观点，助力 智能体时代数字安全的跃迁升级。 ISC.AI一直致力于行业未来新质人才的培育，践行产教融合的发展理念。本届大会覆盖从底层技术认知 到前沿应用实战的全流程，打造"讲、训、练"三位一体的完整生态链条，通过系统化设计实现知识传 授、技能培训与实战演练的衔接。 8月6日至7日，ISC.AI 2025第十三届互联网安全大会将在北京启幕。作为全球"安全+AI"领域规格高、 规模大、影响力深远的行业盛会，本届ISC.AI以"ALL IN AGENT"为主题。 据悉，ISC.AI 2025大会设置一场全天候未来峰会，汇聚全球顶尖的AI与安全专家，从学术界的权威学 者到企业界的创新领袖，从知名机构的专业分析师到政府智库的战略专家，或深耕理论研究，或引领技 术突破，或提供决策参考，共同推动着行业变革与知识创新。 届时，ISC名誉主席邬贺铨，中国工程院院士、英国皇家工程院院士陈清泉，俄罗斯工程院外籍院士、 苏州大学机电学院院长孙立宁，教育部高等学校网络空间安全专业教学指导委员会秘书长封化民等学术 领军人物将分享前沿行业洞见；36 ...