CCS 2026成都网络安全技术交流活动启幕，360破解智能体规模应用必答题！

全球AI竞争已从模型参数比拼转向体系化能力较量，智能体成为产业落地关键载体。海外侧重算力布局与规则博弈，我国则依托顶层战略引领，走出应用驱动的发展路径，凭借政策、市场、场景与产业链优势，构筑起独特竞争力。但智能体从原型迈向规模化落地，仍需破解两大现实命题。

卜思南表示，首先是AI自身挑战。落地瓶颈不在于智能不足，而在于固有的随机性、不稳定性。进入企业场景，智能体要实现时效、结果、成本全面可控。此外，当智能体连通模型、代码、工具与业务系统，安全边界大幅拓展，防护既要前置到模型与智能体构建环节，也要覆盖上线后的监测处置，突破传统安全局限。

与此同时，人才短板凸显。不少从业者仅把AI当作检索工具，欠缺模型选型、工具调用及业务融合能力，导致投入与产能转化失衡。

面对AI自身挑战，360依托二十余年攻防实战积累，提出“以AI对抗AI、以模治模”的技术理念，通过安全大模型与安全智能体蜂群，构建事前到运行期的防护闭环。

“以模治模”即运用AI手段化解AI原生风险，体系设置两道防线：一是聚焦模型接入、内容生成、业务应用全流程，筑牢大模型本体安全；二是覆盖智能体全生命周期，搭建可审计、可干预、可阻断管控机制，约束自主行为，抵御攻击面扩张与多智能体协同风险。

同时，360以安全大模型与智能体蜂群为底座，构建出业务办公、内容生产、安全防护一体化的智能体矩阵。其中，纳米 Work已落地千余个真实业务场景，纳米大片流水线实现80%剧本转化率、90%流程自动化；安全智能体图龙锋、仪天阵能够协同作战，前者前置挖掘推动漏洞修复，后者实时研判处置运行威胁，构建主动发现及自动防御闭环，全部能力均经过实战验证。

产业落地归根结底依靠人才驱动，传统T型、π型人才模型难以满足智能体时代跨领域协同、全周期负责的要求。

360由此提出“米字型人才”培养路径，从专业纵深、场景连接、AI驾驭、安全素养四大维度，构建协同发展的能力结构，推动人才从被动岗位适配者，转向能够主动创造价值、组织智能体协同的复合型人才。

围绕这一方向，360展开了一系列体系化落地探索：

同时，人才培养需构建“政产城教”四位一体的协同生态。要以政策为导向、城市需求为牵引、产业场景为实训阵地、教育改革为支撑，推动人才培养由知识传授转向能力塑造，夯实智能体产业人才根基。

卜思南强调，智能体时代的竞争，不止取决于模型能力，更取决于更是智能体工程能力、应用能力和安全能力。360将持续深化“政产城教”协同模式，为智能体规模应用保驾护航，助推AI产业行稳致远。