人工智能与网络安全融合 - 人工智能与网络安全的融合发展被视为时代命题与必答题，需要各界加强深度融合与双向赋能 [4] - 360创始人周鸿祎指出，大模型在企业应用中的两大痛点是推理能力不足和缺乏独立做事能力，后者仍未解决 [4] - 大模型必须进化到智能体阶段才能成为生产力工具，智能体能够理解目标、规划任务、调用工具、具备记忆，实现完整交付 [4] 智能体的发展路径 - 智能体发展分为四个阶段：L1聊天助手、L2低代码工作流智能体、L3推理型智能体、L4多智能体蜂群 [5] - L3推理型智能体可自主规划完成任务，但受限于技术框架，面对跨领域复杂问题时仍会陷入瓶颈 [5] - L4多智能体蜂群可实现多个专家智能体灵活组队、多层嵌套、分工协作，是未来最具挑战的发展方向 [5][6] 智能体行业的推动因素 - 今年智能体行业的发展受到三件事推动：DeepSeek推动推理模型普及、MCP标准部分解决工具调用接口问题、Manus升级为Agent-as-a-Service架构 [6] - Manus是第一个做到L3级别智能体的公司，其架构从传统workflow模式升级为多智能体协同+动态任务分解 [6] 新智能体时代的网络安全挑战 - 企业面临双重挑战：安全运营专家稀缺且培养周期长，以及"智能体黑客"的出现使攻防对抗进入"机器对机器"新阶段 [6] - 单个黑客可操控上百个智能体黑客，批量发起自动化攻击，加剧网络战风险 [6] 芯片后门安全风险 - 芯片后门问题在行业中有过先例，例如世界最大CPU公司曾在产品内安装小CPU进行安全控制 [7] - 商业公司产品与决策可能受非商业因素影响，核心在于是否有人要这么做 [7]