科技日报记者 付丽丽
随着人工智能深入政务、企业及专业场景，行业关注点正从“能否生成内容”转向“能否可靠完成任务”。在数据敏感、流程复杂、合规要求高的环境中，仅依赖云端通用对话模型，常存在数据出境风险、执行过程不透明、权限模糊等问题。为此，以“模型能力支撑+本地智能体执行”为特征的本地化路径，成为业界探索的新方向。
今年以来，开源社区围绕本地智能体工具的讨论明显增多。以Moltbot（亦被称作OpenClaw）为代表的工具快速走热，让更多用户开始尝试“由智能体完成复杂任务”。与此同时，相关工具的安全风险也引起警惕。公开信息显示，已有不法分子借助其热度投放伪装版本，通过编辑器扩展、软件包等方式传播恶意程序，威胁用户终端与数据安全。
行业普遍意识到，一旦智能体涉及本地文件操作、脚本运行等实际执行环节，其风险边界已远超传统内容生成工具。若缺乏明确的执行约束、权限管理与防误机制，这类工具将难以在专业场景中长期稳定应用。
在此背景下，一些企业正通过“本地部署、边界清晰、可干预、可追溯”的工程技术，为智能体落地提供支撑。曦谋决策（杭州）智能科技有限责任公司近期推出本地智能体工具XMO-AgentBox，采用桌面级部署，使智能体在用户本地环境中进行任务规划与工具调用，以减少对现有业务系统与数据流程的改造。
据介绍，该工具集成DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等国内主流大模型，在执行中强调边界管理与权限约束。在授权范围内，智能体可调用本地能力完成文件处理、脚本运行、数据库交互等操作，将AI能力嵌入工作流。业内人士指出，本地智能体更接近“面向任务的工具协同系统”，不仅能生成文本，还可拆解复杂目标、联动多工具与数据源，形成可执行、可复现的流程闭环。
在办公场景中，本地智能体可协助完成多种工作，如文档处理：多文件归档、要点提取、格式统一、生成汇总初稿；数据处理：清洗、统计、图表生成与说明；方案支持：依据模板生成框架、提炼逻辑与风险点，并支持人工确认。同时通过“任务拆解–工具调用–过程反馈”的机制，在提升效率的同时，借助关键节点的人机协同与可视化，降低误操作风险。
此外，本地智能体的价值进一步体现在复杂专业任务中。例如投资分析辅助（合规前提下）：接入公开市场数据与研究资料，完成数据整理、指标计算、风险提示与报告生成，辅助研究决策；电力交易策略辅助：针对电价短期预测、趋势分析与历史评估，为交易策略提供参考；排班排产与运营优化：在制造业、客服、医疗、物流等领域，协助完成需求汇总、约束建模、方案生成与评估，提升优化效率。
行业专家强调，智能体在专业场景落地的关键，不在于回答是否流畅，而在于能否长期、稳定、可控地完成复杂任务。随着各行业对数据安全、流程合规与可追溯性要求不断提高，本地化、工具化、任务导向的智能体形态，有望推动AI应用从“内容生成”真正迈向“可控交付”。
（受访单位供图）
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