不是越自主越好：Agent落地要跨过的那道“毕业线”

当前,智能体技术正加速走进千行万业。Gartner预测,到2026年底,全球40%的企业应用将内置任务型AI智能体,而2025年这一比例还不足5%。

当Agent从“能对话”走向“能办事”,进入企业核心流程后,一个更关键的问题随之浮了上来:人和Agent,到底该是一种什么样的关系?

9月18日,华为全联接大会2026期间,在"Agent破局:从技术底座到场景落地的协同进化"INSPIRE CLUB技术圆桌上,华为云业务AI创新Lab负责人姚婷以《Coactive Agent:面向开放世界的Agent范式》为题,分享了华为云对人机协同的探索与思考。

Coactive Agent 从“单一工作模式”到“双态协同”

当前行业的主流叙事,是让Agent尽可能自主、尽可能减少人的干预。姚婷认为这恰恰需要警惕的:“越自动越好,最后就把人移出了Agent的工作流。而当把人从Agent的工作流里移除,Agent的产物也就不再带有某一个人的经验、判断和灵感。”

在姚婷看来,今天人们用各种Agent时有个共同的局限——被困在一个聊天框里,这样的带宽和信息交互密度是极低的。但人所面对的是一个开放的世界,这个开放世界不只是一个输入的聊天窗口。这就是Coactive要解决的第一个问题:把“消息交互”变成“共享任务现场”。由此,华为云提出了Coactive Agent新范式,核心是一个公式:Interactive × Proactive。

姚婷认为个体任务其实分两类。一类是原创性工作,比如输出一个新范式、一个新愿景,这类工作必须融入人的思考和想法;另一类是可重复、可积累、有稳定判断标准的工作,这类工作应该把人从冗余中解脱出来。前者对应Interactive,后者对应Proactive,两种形态之间能够双态迁移。

Interactive解决的是“人和Agent怎么一起做”。面向目标尚未清晰、判断标准仍在形成,以及需要创造和责任取舍的任务,让人和Agent在同一现场持续讨论、澄清、推演与修正。

Proactive解决的是“Agent什么时候可以自己做”。面向路径稳定、标准可验、边界明确的成熟任务,让Agent在授权范围内主动准备、执行、验证和回退。

而两者之间的切换,靠的是一条“毕业线”。姚婷把它描述为Coactive Core最核心的能力:“识别哪些任务能够从Interactive转化成Proactive,哪些任务又因为外部环境的改变,需要增加人的交互、转回Interactive。”任务在Interactive中被反复协作、验证、沉淀之后,稳定的能力片段才进入Proactive自主承接;任务成熟了就往前移,外部环境变了、风险升高了,就再转回来。

也正因如此,Coactive不是两种能力的简单相加,而是以运行证据驱动任务在Interactive与Proactive之间持续双向迁移。

顶层架构:把协同做进Agent运行时

姚婷在现场进一步拆解了Coactive的顶层架构:由环境感知、智能主体、认知底座和协同进化四个部分构成,相关资料也在《Coactive Agent 技术白皮书》中详细介绍。

环境感知,是让人与Agent面向同一个开放世界——包括各类AI设备、屏幕与对话框的现场上下文,以及能够面向各设备和场景的Agent探针。

智能主体是架构的中枢,华为云称之为Coactive Core,统一承载Interactive与Proactive两种协作状态:人在前台讨论、形成判断时,Agent可以实时承接上下文,也可以在后台检索材料、分析数据、准备方案;当任务逐渐成熟,Agent便在明确的授权边界内持续推进。前台共创与后台执行围绕同一任务状态运行,确保目标、对象、证据和权限始终保持连续。

认知底座里,姚婷特别谈到了记忆。她的观察是:人和人交互时,大脑捕捉记忆与人的表达从来不是断层的。“记忆也应该进入Agent runtime,它应该进入交互形态,而不应该串行地'输入—查询—交给大模型'。”为此,华为云重点做了交互式记忆,以及记忆的整理与学习。

环境感知、智能主体与认知底座会共同沉淀出一个证据层,其中包含trace、feedback等各类运行信息。这些信息整理之后,成为协同进化的依据。这些信息回流之后,便构成了架构中的进化闭环,让协同进化持续发生。它分为两层:一是机制层,即harness、Skill等基础机制的变化;二是模型层,即模型本身的进化。一个小模型的矩阵,能够更好地支撑Coactive的达成。

接下来,华为云也将基于Coactive理念打造创新AI产品CoLink,进一步提升交互带宽与信息密度,推动人机共同思考、Agent 持续进化。

从“用AI”到“与AI共事”

回到最初那个问题:Agent应该多自主?姚婷认为Agent的自主能力越强,反而越要把人的参与嵌进体系里。先把协作做扎实,再谈沉淀;先做到过程可见,再交出授权。能把事情做好的,未必是最自主的Agent,而更可能是最懂怎么跟人配合的Agent。

这背后是一种关系的转变——从“用AI”,走向“与AI共事”。而人始终是主体,Agent是协作者,而非替代者。

对产业而言,Coactive Agent范式意义在于:它没有把人机协作当成Agent成熟之前的过渡方案,而是把它当成Agent真正走进核心业务的前提。人的经验、判断与创造力持续进入工作流,Agent的能力才可能被真正信任、被真正授权,行业智能体时代也才有规模化落地的可能。