主题要点与核心观点

- 大模型时代的网络安全机遇与挑战并存。人工智能，尤其是大语言模型的广泛应用，正在驱动网络安全从传统的单点防护向智能化、协同化的新阶段迈进。AI 安全智能体成为提升安全运营效率、强化防御能力的重要工具mile米乐。

- 安全体系的痛点集中在四方面：安全问题普遍存在、投入不足、专业人员短缺、风险认知不清。攻防对抗是安全本质，只有具备攻防两端能力的团队，才能建立稳健的防线。渗透测试也在从单纯测试向智能化、自动化演进，主动安全逐步变为现实。

核心架构与实现路径

- AI+攻防的三大核心模块

- 攻防任务规划：利用AI提升任务同步推理与情境化调度，实现智能化的任务分解与执行路径设计。

- 攻防策略推理：基于静态知识、动态环境与专家经验的多源信息，结合大模型推理增强，构建情境感知的策略框架。

- 攻防工具利用：形成AI驱动的工具链，将不同层级与功能的工具整合并调度，以完成具体任务并实现自适应更新。

- 模块化协同的目标

- 通过自适应的推理与调度，提升整体攻防系统的智能化水平，帮助安全团队在复杂场景中快速获得可执行的洞察与行动方案。

- 以数据与知识为驱动，通过检索、对齐与工具协调，降低人为依赖，提高响应效率与准确性。

面向行业的挑战与对策

- 面对日益复杂的威胁场景，AI 安全智能体需要在数据与知识的支撑下持续进化。业内伙伴强调，海量高质量的安全数据、样本与特征，是训练高水平安全大模型的基础。无论是大型企业还是初创团队，均需建立更丰富的安全语料体系以提升模型专业性。

- 针对算力与成本的现实压力，业内人士提出多元化路径：

- 数据驱动与模型推理的分层部署，将核心推理任务在资源充足的环境中处理，较简单的情境以轻量化规则或情报形式落地，降低综合算力需求。

- 通过分布式与分步训练、知识蒸馏、检索增强等技术，优化推理效率与成本结构。

- 在产品与商业模式层面，智能体作为新型产品形态，需要探索更贴近市场的定价与服务模式，以实现可持续应用。

典型解决方案与案例要点

- 安全能力的系统化落地：以安全大模型为核心，结合多源数据、专家知识与工具库，形成“从检测到处置”的闭环能力。通过智能体的任务流、工具引擎、知识检索等能力，提升运维与响应的自动化水平。

- 无极 AI 安全智能体的核心能力

- 任务流智能规划、工具引擎智能调用、跨类型文档解析、数据库自然语言检索、模型幻觉消除、私有化模型训练与部署。该平台旨在提升新手的专业效率，同时让资深专家聚焦更高难度任务，提升整体安全运营水平。

行业趋势与展望

- AI 技术正在改变网络安全的生产方式与行业生态，安全知识、研判与处置的流程正在向智能化、自动化方向改造。随着大模型在安全场景中的落地深化，安全产品与AI 技术的深度融合将成为主流趋势，有助于提升检测准确性、响应速度与协同能力。

- 同时，AI 技术的不确定性与风险也需正视，如数据合规、模型偏差与“生成式幻觉”等问题仍需通过检索增强、工具增强等手段持续治理。

关键观点与嘉宾观点要点

- 从业姿态与技术路线：大模型驱动的安全智能体正在成为提升网络安全整体能力的关键路径，行业需要在数据、模型与工具之间建立高效的协同机制，形成以智能推理与自动化处置为核心的新工作范式。

- 行业与垂直场景的融合：面向汽车、云服务、物联网等垂直领域时，需结合领域数据特征与业务需求，打造私有化部署的多智能体协同体系，以实现对复杂场景的精准检测与快速处置。

- 数据与算力治理的现实性：高质量数据与高效算力是两座核心“大山”，通过分层、分布式部署以及知识驱动的训练方式，可以在降低成本的同时提升模型的实用性与可信度。

圆桌讨论要点（概括性提要）

- 智能体的组成可以拆分为大模型、规划、记忆和工具使用四大核心模块。不同任务领域对大模型的“脑”、规划的“手段”、记忆的“上下文保持”和工具调用的“执行力”各自有不同的优势与挑战。对当前的安全任务而言，哪些任务更易落地、哪些任务更具难度，是一个持续演进的议题。

- 数据与语料的建设是安全大模型有效性的关键。高质量的数据、样本和特征如何来源、如何处理、如何确保持续更新，是行业共同关心的问题。

- 训练与部署的成本问题在中小企业中尤为敏感。国内厂商在算力资源、模型微调与部署落地方面探索出多样化路径，实际应用的算力成本是否可控，往往取决于具体场景与实现方式。

- 面向未来的商业模式如何落地？智能体产品的定价、服务模式、订阅与增值服务的组合，需要结合市场需求与实际落地效果进行设计。

后续与延伸

- 本次活动的精彩内容将持续梳理并分阶段发布，旨在帮助更多从业者获得可落地的思路与方法。各位对相关主题感兴趣的读者，可关注与下载相关讲者的演示材料，以获取更多干货信息。

若有图片材料或演示文稿，后续将通过公开渠道分享，供行业内外人士进一步学习与交流。