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雷达卡
在当前的数字经济时代，“数据要素化”已成为广泛共识。然而，尽管技术手段不断进步，实现跨组织、跨系统的高效数据流通依然面临巨大挑战。其核心难点并非技术缺失，而在于数据本身的敏感属性：
首先，企业的业务数据往往包含关键商业机密和核心竞争力；其次，涉及用户的个人信息极易触碰隐私保护与合规监管红线；此外，传统数据交易多为一次性买卖，难以让数据持续释放价值。
因此，原始数据的大规模自由流动既不现实也不安全，更不具备长期经济合理性。真正的瓶颈，并非“如何传输数据”，而是“如何在不暴露数据的前提下实现协同功能”。
[此处为图片1]事实上，人们推动“数据流通”的根本目的，并非为了数据本身在系统间流转，而是希望实现不同主体之间的“能力互通”与“功能协同”。
数据只是支撑智能决策、分析洞察和自动化执行的基础原料，真正产生价值的是基于数据形成的处理能力和应用逻辑。若能在最小化数据迁移、避免明文共享的前提下，达成跨组织的功能协作，许多原本依赖数据集中或共享的场景便可通过更安全、灵活的方式实现。
过去，业界普遍采用API作为实现系统互联的主要方式：拥有数据的一方将能力封装成接口，供外部调用。这一模式理论上可行，但在实际落地中却暴露出诸多问题：
一方面，业务需求频繁迭代，每次变更都需重新开发、测试和部署接口，带来高昂的开发与运维成本；另一方面，接口设计高度依赖双方的数据结构和业务规则，久而久之形成错综复杂的“接口依赖网”。一旦某一方系统升级或字段调整，极易引发连锁反应，导致维护难度呈指数级上升。
最终结果是，本应提升效率的API体系，反而成为制约协作灵活性的沉重负担。
面对API的局限性，部分观点主张转向“数据层面打通”，即通过构建统一的数据底座，促进数据在更大范围内的共享与复用，从而支撑上层应用创新。这种思路看似绕开了繁琐的接口对接，实则重新陷入数据安全、确权归属和使用追踪等深层困境。
当数据被广泛复制和分发后，泄露责任由谁承担？使用边界如何界定？数据流向能否实时监控？这些问题在法律规范和技术治理层面仍未有成熟解决方案，使得“以数据流通促价值交换”的路径举步维艰。
随着“智能体（Agent）”与大模型技术的迅速发展，一种全新的可能性正在浮现——我们不再需要移动数据本身，而是让“能力”流动起来。
与传统API不同，智能体以自然语言为交互接口，具备对异构信息的理解与泛化处理能力。调用一个智能体，无需预先定义复杂的参数格式或协议文档，仅需通过一段任务描述即可触发其自主判断、调用工具、整合资源并返回结果。
更重要的是，智能体可在严格权限控制下运行，仅获取完成任务所必需的信息片段，无需访问对方完整的原始数据库，从根本上降低了数据暴露风险。
当单个智能体被纳入一个互联互通的网络体系时，真正的变革才真正开始——这便是“智能体互联网”的诞生。
它是一个基于标准化通信协议与任务匹配机制的能力互联网络。每个接入的智能体代表一个组织、系统或专业领域的数字化代理人，对外公开的是其可提供的服务内容，包括：
- 能够执行哪些任务
- 面向哪些对象提供服务
- 在何种条件或约束下运作
而非底层数据的具体形态或存储位置。其他智能体可通过任务请求，在网络中自动完成服务发现、权限协商、过程调用与结果交付。
在此新模式下，所谓的“数据流通”实质已转变为“功能输出”与“决策传递”。
原始数据尽可能保留在本地环境中，由本地智能体完成计算与处理，仅向外部输出经过脱敏或聚合后的中间结果、建议或行动指令。这种方式带来了多重优势：
对企业而言，核心数据资产无需出域，商业机密得到有效保护；对个人用户而言，敏感信息不会在多个平台间反复传输，仅在授权范围内由可信智能体处理；对监管机构而言，所有智能体的行为日志、调用记录和策略配置均可审计，便于建立可追溯、可问责的治理机制。
尤为关键的是，智能体及其互联网络为跨组织功能协同提供了前所未有的扩展性与适应力。未来，价值交换的模式也有望从“购买数据”转向按“能力调用次数”或“任务完成效果”进行计费，使数据不再是静态资产，而是持续创造收益的动态生产要素。
在过去，每当需要支持一个新的应用场景时，通常都伴随着接口的重新设计、数据结构的调整以及多个系统的协同修改，整个过程复杂且耗时。
如今，随着智能体互联网的发展，这一模式正在被彻底改变。只需在各自所属的领域内定义出新的智能体，明确其可提供的服务能力、调用所需的前置条件以及合规边界，该智能体即可接入网络，成为其中的一个独立节点。[此处为图片1]
对于其他参与方而言，无需深入了解其内部实现机制，仅需通过自然语言描述所需完成的任务，智能体网络便能自动识别并调度相应的能力模块，实现高效协作。
这种松耦合的扩展方式，显著降低了跨组织协作中的沟通成本和技术门槛。更重要的是，从价值流动的角度来看，智能体互联网为数据要素的定价与结算提供了更加精细化的载体，推动了数据流通和价值交换模式的根本性变革：
传统模式下，数据通常以整体打包的形式进行授权或交易，难以精确衡量其在特定场景中的实际贡献。而在智能体主导的新范式中，计价单位可以从“数据集”转变为“能力调用”或“任务结果”。例如，某智能体在一次协作中被调用的次数、所提供的决策支持、为对方节省的时间与资源等，都可以被准确记录，并作为计费依据。
这意味着，数据不再仅仅是静态的一次性资产，而是借助智能体的持续服务，演变为能够不断创造收益的动态生产要素。
尽管如此，“数据要素+智能体互联网”的融合并非万能解决方案，它更像是一把开启新路径的钥匙。要真正破解长期存在的数据流通难题，还需技术、制度与商业模式三者的协同推进：
- 技术层面：需进一步完善身份认证、能力发现、任务匹配等基础支撑体系，确保智能体之间的交互安全、透明且可控；
- 制度层面：应更新现有的数据治理法规，将智能体所代表的数据使用行为纳入监管框架，明确责任归属与审计标准；
- 商业层面：亟需构建围绕智能体能力的市场化机制与利益分配规则，激励更多机构愿意以智能体形式开放自身资源。
可以预见的是，相较于过去强调数据在物理层面的大规模复制与流转，以智能体为核心、通过智能体互联网实现“能力互通、价值流动”的新模式，无疑更具可行性、安全性与发展前瞻性。
它使我们能够在严格遵守数据主权与隐私保护原则的同时，充分释放数据的潜在价值——数据本身不必离开原域，而其所承载的价值却可以全球流通。
智能体及其互联生态，正逐步成为通往数据价值高效交换新时代的关键入口。
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