近日，《深化智慧城市发展 推进全域数字化转型行动计划》正式发布。文件提出，加强人工智能公共服务能力建设，探索集约构建多模融合的城市大模型，打造城市智能体应用。

这像一枚信号弹，照亮了数字城市的下一轮方向：城市不再依靠堆叠应用扩张能力，而要让智能体成为新的“神经系统”。城市将逐步从“入口式数字化”，迈向“智能体式治理”。从点击菜单，到表达意图；从寻找功能，到跨部门自动编排；从被动服务，到主动响应。这不是升级，而是换了底层逻辑。

曾几何时，衡量城市数字化水平的指标，是政务服务App的数量与覆盖率。北京的“北京通”整合800余项服务；上海的“随申办”服务超1200万用户；深圳的“i深圳”囊括4000项功能。每个城市都在炫耀自己的“应用矩阵”，这背后，更是一场悄然进行的政绩竞赛。下载量成了KPI，服务项数量成了政务热词。这场应用竞赛的喧嚣，正在逐渐消退。政务App铺得再多，用户使用率却并未成正比增长。功能重复，数据割裂，入口繁杂，更新滞后，成了绕不开的四大问题。于是，疑问浮现：我们是需要更多 App，还是需要更少步骤？

就在这一刻，一个新的范式悄然成形——“总有一个应用程序适用”的旧逻辑，正在被“总有一个智能体适用”的新思维所替代。如果说App是数字政务的“显性肌肉”，那么智能体，则是其“深层神经”。App是展示，智能体是感知。

城市数字化竞争的转向：从“体力堆积”到“结构跃迁”

过去十年，城市的数字化建设像一场排兵布阵的应用竞赛。谁的App多、服务项全，谁就在数字治理排行榜上更进一步。但这种比拼正在失效。真正决定未来竞争力的，不再是首页图标的多少，而是系统底层的智能程度。数字治理从“体力堆砌”，转向“脑力重构”；从叠加应用，转向构建智能体生态。

未来的城市竞争，不再取决于谁建了多少数字大楼，而是看谁能把楼下的道路、水、电、信息流调度得更顺。城市的底层逻辑，正在从“建筑物思维”跳向“生态系统思维”。应用是工具，智能体是助手。应用像搬运工，把线下表格变成电子流程，把排队窗口换成界面入口，本质仍是“把内容运过来”。而智能体呢？它像一个经验丰富的“数字公务员”，能听懂意图，能串起流程，能替你绕过卡点，甚至提前提醒你“这事还差一个材料”。

城市需要的从来不是更多按钮，而是更少阻力；不是更多入口，而是更少路径。这正呼应了彼得·德鲁克在《管理的实践》中的经典之言：“信息不是堆积起来的数据，而是经过加工与编排之后，能驱动行动的判断依据。”数字化的真正目的，不是让人学会系统，而是让系统学会人。

从App堆砌到智能体生态：数字治理的第二曲线

App时代的技术逻辑很直接：一个场景，对应一个应用；一个流程，设计一个模块；一个部门，上线一个系统。数字政务如同搭积木。每搭一块，都是一次“上线仪式”。积木越多，似乎代表建设越充分。但越往后，积木之间越难拼接。于是，各地政府开始整合入口，试图用“超级App”来解决碎片化问题。比如“浙里办”“粤省事”“苏服办”，这些平台把所有服务项统一收口、集中展现。乍看确实整齐了，入口统一，界面简洁，但也只是把积木装进一个大盒子里。

但问题很快暴露：用户只是少装了几个App，但流程并没有少跑。系统后端依旧各自为政，部门数据仍然“各扫门前雪”。一个迁户流程，可能还要在三个子系统间穿梭，上传五份重复材料，再做一次毫无意义的“信息确认”。你看到的是平台，但你体验到的，仍是部门。

这种模式的极限已现。它就像把几十位独奏音乐家请进一个大厅演奏，却不给他们谱子，也不给他们指挥。即便技术再好，声音终究嘈杂。而智能体生态的出现，为这一切提供了另一种可能。它不再依赖一个超级App包打天下，而是以“服务智能体”作为最小执行单元，以“智能体容器”作为调度中枢，重构服务结构。每一个智能体，都是一个任务型助手。它不是模块，而是“能理解、能判断、能操作”的个体。它理解“我要落户”背后的真实意图，能跨越户籍、教育、房产、税务等多个系统，自己“跑流程”，而非用户去点按钮。

更关键的是，它不只会“办”，还会“学”。它能总结出最常见的卡点、最快的路径、最高效的提交时段，形成知识再应用。它不再是“服务模块”，而是一个不断进化的知识工作者。如果说过去是让公务员的键盘快一点，网速稳一点，未来则是用智能体，让“知识工作”本身自动化。

这意味着，未来的数字政务，不是一个更大的平台，而是一个可以复制、指派、授权、共创的智能体网络。像一个高效组织，人人有职能，彼此协同，系统流动。换句话说，城市在变成一个活系统，它不再通过增加岗位或扩展平台来提升能力，而是通过智能体生态，构建一个具有自治能力、感知能力、应变能力的“数字生命体”。

智能体容器：数字城市的“神经中枢”

智能体不是“应用的升级版”，而是另一种生命形态。它们不依附于App界面，也不被某个功能模块限制。它们需要一个真正意义上的“运行环境”，一个属于智能体的基础结构。这个运行环境，就是“智能体服务容器”。

我们可以这样理解它：过去的App更像“小家电”，每一个都自带开关、自管逻辑。而智能体容器则像一张电网，统一供能、统一调度，所有智能体在其上调配资源、共享数据、协同决策。换句话说，它不再是“服务入口”，而是“服务底座”。不是一个窗口的集合，而是一个城市数字服务的神经中枢与调度引擎。

在容器中，智能体不再是孤立执行的“客服机器人”，而是作为一个能被编排、能跨域调度的“任务单元”。当市民说出“申请养老补贴”，容器自动调用社保智能体、民政智能体、数据校验系统，全程后台协同，前端只呈现一个结果：“已受理，预计3日到账。”

这不再是用户点击按钮的流程组合，而是一种面向任务的智能编排系统。用户无需理解流程，只需表达需求；系统无需展示路径，只需交付结果。无锡的一位早餐铺老板，对着智能终端说出“申请营业执照续期”，系统自动调取3年经营数据、税务记录、卫生评级，10分钟后电子证照已更新入库；上海写字楼里的白领轻触屏幕，“长三角人才落户”智能体跨省联调社保、学历、房产信息，生成个性化办理指南。

城市服务的定义，在这一刻被改写：从多部门、多系统的并列展示，进化到统一理解、统一响应的结构协同。说到底，这是一种“操作系统级”的重构。正如Windows之于Office，不只是展示应用，更是调度资源、分配权限、协调多线程的操作系统。同样，智能体容器之于未来城市，也将不再是“政务平台的新版UI”，而是成为城市智能服务的“操作系统”。谁掌握了这个系统，谁就掌握城市数字化的下一次跃迁。

智能体碎片化的危险：从信息孤岛到生态孤岛？

当越来越多城市开始布局“智能体容器”时，一个熟悉的危险也再次浮现：碎片化。

过去，App各自为政，形成“信息孤岛”；今天，若各地智能体容器各自为阵，将走向更隐蔽却更严重的“生态孤岛”。表面上，每个城市都有了自己的智能助手，操作顺畅，响应及时。但细看之下，你会发现它们底层标准不一、接口格式各异、身份认证无法互通、语义标签缺乏统一规范。

这意味着：广州打造的医保智能体，无法被深圳的容器调用；杭州开发的教育助手，无法嵌入成都的服务流程；甚至同一省份内的地市平台，也像老死不相往来的邻居，谁也不认识谁。

如果说过去的“信息孤岛”还可以靠“数据中台”打通，那么智能体之间的“生态孤岛”，则将导致协同能力的退化，乃至一次失败的智能化试验。这就像每个国家都发明了自己的电源插头、电压标准、频率协议，结果呢？你出国带个电饭煲，都得带半个旅行箱的转换头。

要打破这一困境，智能体容器必须具备三项能力：语义兼容、服务编排、身份信任。而这些，都依赖一套开放且统一的互操作标准协议。也许我们需要的，不只是各自为营的智能体平台，而是一个能让各平台对话、交换、协同的“城市智能体协作语言”。像TCP/IP之于互联网，像HTTP之于网页，它将成为未来城市数字生命体之间的桥梁与共通语。

如果我们现在不做这件事，5—10年后将面临一个尴尬的局面：智能体越来越多，用户体验却越来越差；生态越来越复杂，协同反而越来越脆弱。城市之间将不是“智能化水平”的竞争，而是“容器封闭程度”的内耗。

城市操作系统，谁来编写？

如果说过去十年是应用程序定义服务，下一个十年就是智能体重新编排城市。在这个未来里，“智能体服务覆盖率”将取代“App下载量”成为城市治理的核心KPI，“人机协同指数”也会成为城市竞争力之一。这听起来令人兴奋，也值得警惕。因为当我们把一切服务交由智能体完成时，一个新的问题浮现了：谁来定义它的判断逻辑？谁来设定它的行为边界？谁来决定智能体如何协同？

这不是工程问题，是治理问题。不是代码逻辑，而是权力逻辑。当一个城市的智能体服务容器成为主流，当不同城市的容器之间无法互通，当每个城市都在编写自己的“城市操作系统”，那么我们要问：这套系统的“根权限”，属于谁？是算法公司？是政府机构？是地方平台商？还是一个尚未诞生的“城市基础软件联盟”？

别忘了，每一代操作系统，都是一次隐性的权力结构重组。Windows主导了个人计算的逻辑，Android与iOS塑造了移动互联网的边界，而未来的城市操作系统，或许将决定我们在城市中的行动能力、知情权乃至生活方式。它不仅关乎服务调用的效率，更关乎数字治理的透明、公正与自治。

智能体一开始解决问题，后来制造依赖，最终会不会变成新的垄断？今天的智能体，是协助我们办事的小助手；而明天的智能体，或许是我们看不见的中介、仲裁者甚至是城市秩序的“分发器”。技术的每一次跃迁，背后都藏着治理结构的变化。当城市逐渐成为一个个“数字生命体”，谁来为它们写代码、设边界、定规则，将成为下一代数字文明的核心问题。

也许，未来城市之间的竞争，不再是智能体数量的竞赛，也不再是服务流程的简化比拼，而是：谁拥有一套开放的、协同的、可信赖的城市操作系统。谁能让智能体不仅智能，而且公平。谁能在看不见的代码里，保留住城市作为“人类共生场所”的伦理与温度。

（作者胡逸为数据工作者，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）

胡逸