隨著以ChatGPT為代表的大模型技術的廣泛應用，高校教育信息化正在經歷從以信息系統為核心的“數字化”范式，向以大模型驅動、人機協同為特征的“智能化”范式轉型。然而，高校在推進智能體建設過程中呈現出顯著的校際差異：辦學定位、資源稟賦、工程能力等方面不盡相同，若一味套用通用模式，易導致資源浪費與事倍功半的情況。因此，如何立足高校自身實際規劃差異化路徑，并構建可持續的技術與治理支撐體系，成為當前亟待解決的關鍵問題。
本文聚焦高校智能體建設，系統梳理當前高校普遍面臨的工程實施、運維管理、知識供給與安全風險等關鍵挑戰，并結合高校類型差異，提出底層研究驅動型、平臺賦能型與場景深耕型三種建設路徑，進而探討高校從組織、技術、運維、應用與評估等維度推進智能體生態建設的可行機制。
關鍵挑戰
高校在智能體建設過程中，面臨著從規劃、開發、運營、評估的全生命周期挑戰，具體可歸納為以下七個方面：
高標準的工程實施要求
高校智能體項目從概念驗證到上線運行的難點在于系統建設本身對工程能力要求極高。要構建一個能滿足用戶體驗且具備可維護性的智能體，需在需求分析、架構設計、安全配置、流量管理、交互優化及持續迭代等各環節具備扎實的工程能力。若缺乏系統化的落地工程能力，智能體建設極易陷入“最后一公里”瓶頸，停留于概念驗證階段，難以融入核心業務流程并發揮實際價值。
開發方法論與治理機制缺位
當前智能體開發尚未形成成熟的軟件工程方法論。相較于傳統系統開發，高校智能體開發主要依托低代碼平臺展開，在傳統流程編排基礎上增加大模型調用、知識庫建設、提示詞配置、外部能力對接等新要素。一方面，由于智能體快速迭代的要求，開發人員需投入大量時間在系統提示詞調優上，但由于低代碼平臺本身積累不足，缺乏標準化的需求分析、版本管理、Debug和評估機制，開發流程更多依賴開發者經驗，極易造成過程不可控、質量難保障、調整提示詞更像在做實驗的情況。另一方面，面向智能體的設計模式仍處于早期階段，多數項目缺乏良好的架構設計，影響了系統的可復用性、可擴展性、穩定性與長期演進潛力。
與此同時，項目治理機制普遍滯后。智能體開發中的角色權限劃分、開發授權、數據調用審批、安全性驗證等關鍵環節缺乏制度支撐，部分智能體項目決策隨意、權責不清（如低代碼編排和知識庫整理由校內哪一方來完成），甚至存在未經充分測試評估即匆忙上線的情況，為后續運維埋下隱患。缺少方法論與治理機制的雙重保障，是導致智能體項目“推進失序、上線即廢”的根本原因。
能力邊界與服務治理模糊
大語言模型存在顯著的能力邊界，其輸出具有不確定性、不穩定性及語義歧義等特點，難以完全避免邏輯錯誤。盡管可通過擴展機制增強功能，但模型在執行函數調用或支持MCP協議時，本質上仍依賴提示詞的語義理解，導致輸出難以完全可控。相同輸入下，模型輸出常出現隨機差異，此類不穩定輸出易導致關鍵任務結果漂移。因此，當前階段的智能體尚難以直接應用于學籍管理、選課退課、職稱評審、招生招聘等核心業務，致使其在高校中的實際應用多停留于業務外圍。
知識庫質量瓶頸
高質量、結構化的校本知識庫是解決大模型幻覺、確保教育智能體可靠性的基石。然而，知識庫構建面臨諸多挑戰：校內數據源分散、格式不一，非結構化數據占比較高，導致數據清洗與整合成本居高不下；同時，知識更新機制尚不完善，庫內易出現過時甚至錯誤的信息，進而削弱智能體的實用性與權威性。
此外，當前RAG架構主要還是依托傳統自然語言處理的技術來進行信息檢索，相當于智能體號稱使用大模型，但實際檢索環節仍依賴傳統技術。而大模型的快速發展又對傳統自然語言技術路徑（如知識圖譜構建等）帶來沖擊，進一步加劇了技術路線的不確定性。
運維與運營的雙重挑戰
智能體的上線僅是開始，真正的挑戰在于其全生命周期的運維與運營。運維層面，建設方需持續保障低代碼開發平臺的穩定運行與更新，包括模型接口調用監控、提示詞調試、知識庫加載穩定性、版本控制與日志審計等，并具備類DevOps的專業能力。運營層面，則需圍繞具體業務場景持續優化智能體的交互效果與知識響應能力，例如關注用戶提問日志、補全高頻問答盲區、組織結構化知識、調整模型溫度和相關性閾值等參數以提高RAG問答質量等。AI技術快速演進、用戶需求變化迅速，若高校仍沿用傳統信息系統“重建設、輕運營”的思路，必將導致智能體性能迅速退化、難以穩定服務的后果，影響師生體驗和業務成效。
復雜的安全風險
智能體的引入將傳統的數據安全與隱私保護問題，升級為更具動態性和不可預測性的交互安全與能力治理挑戰。其風險不再局限于數據泄露或漏洞攻擊，更在于智能體在交互過程中可能被惡意引導或自主產生重大錯誤，具體表現為：
1.對抗性提示與內容安全風險：智能體的對話式接口成為新的攻擊入口。惡意用戶可能通過精心構造的提示詞（Prompt）進行“越獄”攻擊，繞過安全規則，誘導智能體生成違法違規、存在偏見或歧視的不當內容，對學校聲譽造成不良影響。
2.能力濫用與權限失控風險：當智能體被賦予執行能力（如調用API、執行代碼或操作數據庫）時，其權限管理變得至關重要。若缺乏嚴格的沙箱機制與權限最小化原則，智能體可能在被誤導的情況下執行危險操作。例如，擁有SQL執行器權限的智能體被誘導生成并執行“DROP TABLE”命令，將引發災難性的數據丟失。
3.內容可靠性與現實安全風險：生成式模型的“幻覺”特性在專業領域可能引發直接的人身或財產安全事故。智能體輸出中的輕微錯誤，在特定場景下會被急劇放大。例如，某高校實驗室安全助手在回答“鋰電池著火如何處理”時，由于“鋰”這個單字在知識庫中高頻出現，導致其錯誤地理解為鋰電池著火時應推薦用水滅火，而該方案會引發劇烈爆炸，存在嚴重安全隱患。
價值評估缺位
當前，高校普遍缺乏科學、可量化的智能體效能評估體系。管理者難以回答“智能體究竟在多大程度上提升了教學效率或管理效能”這一關鍵問題。效益的模糊性使項目在爭取預算和持續支持時面臨困難，也削弱了師生使用的積極性。以知識檢索場景為例，智能體的主要作用在于將傳統的關鍵字精確匹配轉變為語義模糊匹配檢索，顯著提升了用戶信息獲取的便利性。然而，這種便利也伴隨著信息穩定性與準確性的隱憂。系統無法保證檢索結果完全正確，用戶在使用過程中需自行權衡檢索效率與信息可靠性之間的得失。
建設模式和治理策略
綜上，高校應從建設模式和治理機制兩方面協同發力進行智能體建設：一方面根據學校定位差異化選擇建設路徑；另一方面構建全方位治理體系，完善技術、組織和安全等方面的保障。
建設模式
高校可結合自身特色與需求選擇建設模式，如底層研究驅動型、平臺賦能型、場景深耕型等。
底層研究驅動型適用于科研型大學，此類大學可依托強大的科研實力，自主進行模型微調、蒸餾，搭建智能體底座。具體可從自有模型創新入手，為校園智能體應用提供核心驅動力。這一模式的優勢是技術創新與學術研究可相互促進，但投入大，且對人才的要求偏高。
平臺賦能型則適用于教學服務導向、研發資源有限的高校。此類高校可引入成熟大模型平臺或開源框架（如使用OpenAI、百度等通用大模型或其他開源模型），結合校內數據進行定制化微調，最終通過“低代碼或無代碼+RAG”等方式快速部署校園服務智能體，以較低成本實現問答、推薦、辦公自動化等功能。優勢是建設周期短、見效快、成本低，但需防范對外依賴過重和數據安全風險。
在積極擁抱前沿技術的同時，高校應緊密結合自身定位，差異化構建共生共榮的智能體生態，為高等教育高質量發展注入新動能。
場景深耕型適用于具有鮮明專業特色或特定需求的高校。具體而言，可以某一細分場景為切入點，將AI深度融入專業教學或管理。如財經類院校可構建金融相關智能體；師范類院校可打造教育模式創新、心理健康智能體；藝術類高校可開發智能陪練或創作輔助智能體。該模式的優勢在于效果顯著、專業契合，但應注意與學校整體信息化體系協同，避免產生“信息孤島”。
治理策略
高校應在組織治理、技術架構、運維支持、應用推廣、評估反饋等層面同步推進，確保智能體建設規范、高效落地。
第一是進行組織治理。高校應形成智能體建設工作機制，統籌教務、信息化、科研等多部門，明確開發權限和職責邊界（如低代碼開發、知識庫建設分別由哪一方負責），并以智能體建設為抓手推進校內教育數據治理和分類分級，明確智能體授權審批制度。還應制定數據隱私、內容審核、對抗測試等安全規范和開發流程標準，確保項目開展有章可循。應加強變革管理與文化引領，通過宣傳培訓提高師生對智能體的認知和認可，營造創新試錯的氛圍。
第二是完善技術架構。應設計模塊化、可擴展的系統架構，如研究型高校可自建訓推一體和算力調度平臺，其他高校可采用混合部署（公有云大模型+本地微調）的方式。在架構上，宜采用微服務和容器化部署，將各功能模塊（如對話服務、知識檢索、工具調用）拆分隔離，形成統一的AI中臺。例如，應引入Kubernetes容器編排實現自動擴縮容和高可用，并通過容器或虛擬機沙箱建立細粒度安全域。在數據層面，應構建高質量RAG知識庫（如采用FAISS、Qdrant、Milvus等向量數據庫進行高效檢索，并引入知識圖譜提升RAG效果）。應加強統一身份認證與訪問控制，采用加密、脫敏、最小權限等措施保護數據安全。
第三是落實運維保障。高校要建立專業化運維團隊，落實DevOps/MLOps實踐。應提前規劃智能體全生命周期的運維需求（包括模型版本管理、知識庫更新、性能監控、人力成本等），并估算長期投入。高校應借鑒MLOps流程，對模型訓練、測試、上線進行自動化流水線管理；對代碼、提示詞、數據集實行版本控制；使用日志審計和實時監控（如部署監控面板、異常報警）以及時發現并修復問題。例如，可在監控平臺中設置對話失敗率、響應時長等指標預警，一旦出現大規模異常互動即自動暫停服務并排查。應定期對知識庫進行清洗和更新，通過用戶反饋持續迭代模型和提示詞，避免智能體輸出過時或錯誤信息。要將運維工作制度化，防止出現“上線無后顧”的情況。
第四是做好應用推廣。高校應以需求為導向選擇重點場景試點，采用“小范圍驗證—評估優化—逐步推廣”的方式降低風險。交互設計應以人為本，關注師生體驗，如教學側的智能答疑系統應支持多輪對話和上下文記憶，管理側的流程智能體可集成常用表單、數據庫接口等。同時還要通過案例分享和示范應用激發更多創新，可采集用戶使用日志和反饋，將其作為業務流程改進的輸入，使智能體與人機協同機制相結合，逐步深化業務融合。
第五是重視評估反饋。要建立科學的效果評估體系，制定多維度指標，包括技術性能指標（如正確率、響應時延、穩定性）、業務效益指標（如業務流程縮短率）、用戶指標（滿意度、活躍度）以及安全合規和成本效益等。高校應結合系統問答日志、用戶反饋數據與問卷訪談，開展定量與定性分析。每年度都應進行定期評估，根據結果形成優化方案：若發現某功能使用率低，就檢視場景契合度或改進交互設計；若預期效益未達標，則立刻分析原因是技術性能不足還是推廣不到位，并同步調整策略，持續驅動智能體生態沿正確方向演進。高校還應完善智能體下線機制，做到“能上能下”。
結語
高校智能體建設是一場不可逆的數字化范式轉型，應上升至戰略高度予以謀劃。不同類型的高校應立足自身定位選擇適宜路徑，以實現優勢聚焦與效益最大化。智能體生態的構建不僅是技術問題，更涉及治理、運維、應用、評價等系統性變革，需要整體規劃、協同推進。
隨著人工智能技術的快速演進和教育數字化進程的不斷深入，智慧校園的智能體生態將日趨成熟。更強大的模型、更科學的上下文工程和豐富的協議將顯著提高智能體的能力，推動跨校區、跨學科的智能協同成為可能。高校也有望走出具有中國特色的智慧教育創新之路：在積極擁抱前沿技術的同時，緊密結合自身定位，差異化構建共生共榮的智能體生態，為高等教育高質量發展注入新動能。
來源：《中國教育網絡》2025年10月刊
作者：文捷、張凱、徐竟祎、邵園園（復旦大學信息化辦公室）
