智能体的风险悬殊。一个闲聊助手答错一句，无伤大雅；一个自主交易、自主诊疗、调度公共安全的智能体出一次错，后果可能不可逆。若对二者一概而论，要么以管闲聊助手之松纵容了高风险智能体，要么以管高风险之严扼杀了低风险创新。

分级，便是按应用场景、潜在影响与自主程度，对不同智能体施以轻重不同的准入义务。一刀切之弊，非管死创新，即放纵风险；分级之要，在使重者重管、轻者轻负，各得其宜。

其经济理路，与本书责任归属一篇所立的尺一脉相承：把有限的监管资源配置到最该管的高风险处，让最能以低成本识别风险的一方（监管部门、行业主管、平台）在事前筛查，远胜于事后逐一追究（此理详见第三篇）。

现行政策已给出分级的基本框架。《智能体规范应用与创新发展实施意见》（2026年5月8日发布）第11条"构建分类分级治理框架"，按应用场景和潜在影响分两类施治。

其一，敏感领域及重点行业：由网信部门联合行业主管部门确定开放场景，依法律法规、监管要求和安全防护标准，实行备案、检测、问题产品召回等管理措施。门槛在前。

其二，低风险领域（生活娱乐、日常办公等）：完善评估测试工具，通过合规自测、信息报告、分发平台管理、行业自律实现高效治理。负担从轻。

这一框架原则性强、细则尚未落地，但"敏感从严、低风险从简"的分级取向已然清晰。企业第一步要务，是判断自家智能体落入哪一类。

落到当下可操作的硬门槛，是已经运转的备案制度。它并非智能体专设，而是生成式人工智能与算法治理既有规则的延续，企业须先对号入座。

安全评估与算法备案。 《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023年8月15日施行）第17条规定：提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的，应当按国家有关规定开展安全评估，并依《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案及变更、注销手续。算法推荐、深度合成两规定亦各有算法备案要求，业内称"双备案制"。

备案与登记之分。 二者主体与对象不同。自研、训练模型并面向境内公众提供服务者，在国家网信办办理备案；通过接口调用已备案模型能力、再行集成为应用或功能者，在地方网信办办理登记。据国家网信办公告，截至2025年底，全国累计已有 748 款生成式人工智能服务完成备案、435 款应用或功能完成登记，此后仍在持续增长。

公示义务。 已上线的应用，应在显著位置或产品详情页公示所使用的已备案或登记服务，注明模型名称、备案号或上线编号。这一笔，正与后文的可追溯相接。

分级与备案之外，更深一层，是为智能体备下"可被认出、可被追溯"的身份与痕迹。没有这层基础设施，事后归责往往无从查起。

图2 可归属性的三层基础设施 — 身份 · 标识 · 痕迹

三层合起来即可归属性的制度地基，正面承接全书"行为终须归人"的主线——归得准、查得清，靠的就是这层事前筑下的基础设施。

身份与能力声明。 《实施意见》第4条提出探索建立智能体注册平台，提供数字身份管理、检索发现、能力声明等服务，并研究智能体身份标识、可信互联等技术。这是给智能体一个可识别的"身份证"——身份既明，行为方有所附。

生成内容标识。 对智能体生成、合成的内容，依《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年施行）及强制性国家标准 GB45438—2025 添加标识。第三篇杭州案中，企业正因其标识合规而被认定尽到提示义务、得以免责（详见第三篇），可见标识既是义务，也是企业自保之据。

行为可追溯。 《实施意见》第7条提出以规则内嵌、行为围栏约束智能体行为，并探索以区块链等技术建立重要场景下智能体行为的可验证、可追溯机制。

这三者合起来，便是可归属性的制度地基：身份让"是谁"可认，标识让"何物所生"可辨，痕迹让"做了什么"可查。它正面承接本书的归属链主线——行为终须归人，而归得准、查得清，靠的就是这层事前筑下的基础设施（详见第二篇）。

上述规则，落到企业身上是一串先后分明的动作。

分级准入，是把责任从事后追究前移为事前防控的一道闸。它按风险轻重分配准入负担，又以备案、身份、标识、痕迹，为"行为归谁"备下事前的抓手。

三处仍待观察：其一，智能体专门的分级标准尚在制定，《实施意见》的分类分级框架仍属原则，细则未出；其二，智能体注册平台与数字身份制度尚在"探索"阶段，未成定制；其三，现行备案制度系按生成式人工智能、算法推荐、深度合成搭建，针对"自主行动型"智能体（自主交易、自主操作）的专门准入规则，仍付阙如，是这一领域最待填补的空白。

准入分级者，非徒设门槛，实为可归属性筑基——
身份既立，行止可溯，则责有所归、险有所控。

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