[AI]《Intelligent AI Delegation》N Tomašev, M Franklin, S Osindero [Google DeepMind] (2026)
当AI代理从简单的对话框走向复杂的任务执行，我们正面临一个被忽视的深层命题：委托（Delegation）。
本文为我们揭示了未来代理经济的核心逻辑：真正的智能不在于独立完成一切，而在于如何安全、高效、负责地将任务分配给其他AI或人类。
以下是关于这一前沿框架的深度解读。
1. 委托不只是任务拆解传统的任务分配往往是硬编码的启发式逻辑，但在复杂的Agentic Web中，委托是一系列涉及权力转移、责任界定、意图澄清和信任建立的决策序列。委托不仅是外包工作，更是外包风险。如果不能同步转移问责制（Accountability），系统就会在复杂的代理链条中崩溃。
2. 智能委托的五大支柱论文提出了一个超越简单并行的框架：- 动态评估：实时感知代理的状态、资源负载和能力边界，而非依赖静态评分。- 自适应执行：环境在变，代理也必须具备中途换人或调整策略的弹性。- 结构化透明：通过监控和可验证的完工证明，消除无能与恶意之间的模糊地带。- 规模化市场协同：利用信誉系统和多目标优化，在成本、速度和质量间寻找帕累托最优。- 系统韧性：通过权限隔离和安全协议，防止级联失效和代理病毒的传播。
3. 拒绝成为道德缓冲区在长达数级的委托链条中，人类极易陷入认知怠惰，形成所谓的道德缓冲区（Moral Crumple Zone）。在这种情况下，人类名义上拥有控制权，实际上却失去了对结果的道德联系，仅在出事时负责背锅。智能委托必须引入认知摩擦，在关键节点强制人类介入，确保控制权是实质性的而非形式上的。
4. 验证是委托的终点如果任务不可验证，委托就是一场豪赌。论文倡导契约优先的拆解原则：如果一个子任务的输出过于主观或难以验证，就必须继续拆解，直到其单位工作能被形式化证明、零知识证明（ZKP）或博弈论共识所校验。验证不是事后补救，而是设计的先决条件。
5. 技能退化的隐忧过度自动化会导致人类能力的萎缩。一个真正智能的委托系统不应总是追求极致效率，而应具备教育属性。它应该偶尔将任务分配给人类，或者采用课程感知路由，确保初级从业者在与AI协作的过程中依然能获得必要的职业成长，防止组织层面的学徒制断裂。
6. 代理协议的演进现有的协议如MCP、A2A、AP2在处理复杂委托时仍显单薄。未来的协议需要支持：- 委托能力令牌（DCT）：实现权限的层层衰减，确保子代理只能访问最小必要资源。- 状态快照：支持任务在不同代理间的无缝接力。- 自动托管与仲裁：将支付结算与验证逻辑直接挂钩。
7. 结语：从自动化到可验证的委托我们正从无监督的自动化转向可验证的智能委托。这不仅是技术架构的升级，更是对社会组织形式的重构。AI代理不应是黑盒，而应是嵌入在人类意图和社会规范中的、具备社会智能的数字队友。
arxiv.org/abs/2602.11865
