Agentic Web：未来互联网Agents将承包你所有复杂任务，上海交大、加州大学、伦敦大学等共同提出

从刷网页到躺平办事：互联网正在变天，这篇论文说透了核心逻辑
互联网要“自己干活”了？《Agentic Web》揭秘：AI Agent如何重构我们的数字生活
三次变革后，互联网终于要“懂事”了：自主Agent时代正在走来
当AI开始自己上网办事：《Agentic Web》告诉你，我们将迎来怎样的数字未来
不用点鼠标、不用输指令，未来上网全靠AI代劳？这篇论文藏着答案

全文约2800字，阅读时间5分钟

有没有想过，未来订机票、查资料、甚至处理工作汇报，都不用自己动手了？

打开手机，只需要说一句“帮我安排下周去上海的商务行程，预算控制在5000以内”，后台就会有一个“隐形助手”自动对比航班价格、筛选酒店位置、同步会议时间，甚至会根据天气预报提醒你带伞——这不是科幻电影里的场景，而是《Agentic Web》论文中描绘的下一代互联网图景。

当我们还在为切换十几个APP完成一件事而烦躁时，互联网已经在悄悄酝酿一场“自主革命”：由AI驱动的Agents将成为新的主角，它们能像人类一样浏览网页、调用服务，甚至跨平台协作，把我们从重复操作中彻底解放出来。

Agentic Web流程周期图示

这场变革的核心，正是论文《Agentic Web:Weaving the Next Web with AI Agents》提出的Agentic Web——一个能自己“干活”的互联网。

这篇论文，系统探讨了互联网的下一代发展形态。这种被称为“代理网络”（Agentic Web）的新型互联网生态，以大语言模型驱动的自主软件Agents为核心，正在改变传统互联网的交互模式与功能边界。

本文将基于论文内容，详细介绍这一概念的核心内涵、发展背景、技术框架及面临的现实挑战。

互联网发展的三次范式转变

论文通过梳理互联网发展历程，揭示了Agentic Web出现的必然性。

Web系统的架构演进

在PC互联网时代，互联网的核心功能是信息聚合与检索。用户通过浏览器访问静态网页，依赖搜索引擎（如早期的Google）基于关键词匹配和PageRank算法获取信息。

此时，用户需主动发起查询、筛选结果，交互模式以“人找信息”为主，商业逻辑依赖按点击付费的广告模式。这一阶段的互联网本质是“文档的网络”，信息以网页形式存在，通过超链接关联，用户需手动整合分散在不同页面的内容以完成复杂任务。

进入移动互联网时代，推荐系统成为主导技术。基于用户行为数据分析的个性化算法（如信息流推荐），推动交互模式转向“信息找人”。

用户被动接收平台推送的内容，注意力成为核心资源，商业模型也随之转向基于用户停留时长的应用内广告。但即便如此，涉及多步骤、跨平台的任务（如规划行程需同时操作机票预订、酒店预订、天气查询等多个应用）仍需用户手动协调，效率受限。

Agentic Web的提出，标志着互联网向“行动平台”的转型。论文指出，这一阶段的核心特征是自主软件Agents的广泛应用：由大语言模型驱动的Agents可自主访问Web资源、协调多个服务，并执行长期、复杂的目标导向任务。

用户无需直接操作具体步骤，只需明确任务目标（如“在预算内安排下周的商务出行”），Agents即可自动完成信息检索、方案生成、执行预订等全流程操作。这种转变使互联网从“用户驱动的单次交互”升级为“Agents主导的持续行动”，大幅拓展了互联网的应用边界。

Agentic Web的核心构成与运行逻辑

论文明确了Agentic Web实现的三个基础条件：一是Agents需具备自主中介能力，能够独立启动并完成复杂任务，而非简单响应用户指令；二是Web资源需通过标准化接口实现机器可读，确保Agents可自动访问数据与服务；三是价值交换需突破“人与平台”的局限，支持Agents之间直接进行资源或价值转移（如数据共享、服务调用计费）。

Agentic Web概念框架

在此基础上，论文构建了Agentic Web的“三维框架”，从技术、交互、经济三个层面界定其核心内涵：

智能维度是Agents的功能基础。依托大语言模型的语境理解、逻辑推理与长期规划能力，Agents需具备处理模糊目标、适应动态环境的能力。

例如，在执行“监控某类商品价格并在优惠时下单”的任务时，Agents需理解用户对“优惠”的定义（如降价幅度、叠加优惠券后价格），持续跟踪多个电商平台的价格变动，并根据库存变化调整下单策略。这种智能不仅依赖模型本身的认知能力，还需结合记忆系统（存储历史数据）与学习机制（优化决策逻辑）。

Agentic Web下的Agent工作流

交互维度关注Agents与环境、Agents与Agents之间的协同机制。论文提出，需建立标准化通信协议以实现高效交互：

其中MCP（Model Context Protocol）用于Agents与Web资源的对接，确保Agents能正确解析网页数据、调用服务接口；

A2A（Agent-to-Agent）协议则用于Agents间的直接通信，支持任务分工、信息共享与冲突协调。

例如，在联合完成“市场调研”任务时，一个Agents可专注于数据爬取，另一个负责数据分析，两者通过A2A协议同步进度、交换中间结果，形成分布式协作网络。

基本的Agent Web系统，A2A 和 MCP 作为Agents通信协议

经济维度聚焦价值创造与分配机制。Agentic Web中，Agents不仅是工具，更是参与经济活动的主体。

论文指出，需建立Agents间的价值交换体系。例如，数据采集Agents可向数据分析Agents付费获取处理结果，最终Agents向用户交付服务时收取费用，形成完整的价值闭环。这种自组织的数字经济模式，依赖微支付系统、智能合约等技术，确保交易透明、权责清晰。

现实应用与技术挑战

论文列举了当前Agentic Web的雏形应用，体现其逐步落地的趋势：

在“Agent作为接口”（Agent-as-Interface）场景中，Opera Neon等浏览器插件可自动整理网页信息、生成摘要，简化用户信息获取流程；

在“Agent作为用户”（Agent-as-User）场景中，ChatGPT的插件系统能调用外部API完成预订、查询等操作，模拟人类用户的Web行为；

在“物理世界交互”（Agent-with-Physics）场景中，RT-1、RT-2等机器人Agents可结合视觉感知与Web信息（如地图数据、设备手册），完成实体环境中的操作（如组装设备、导航移动）。

具有代表性的自主Web Agents（Agent即用户）

尽管前景广阔，论文也客观分析了Agentic Web面临的多重挑战：

在技术层面，单Agent的认知局限性突出，如推理过程中的逻辑漏洞、长任务执行中的记忆衰减，以及工具使用时的“能力悖论”（过度依赖工具导致自主决策能力退化）。多Agent协同则面临协调难题，包括目标对齐（如何确保多个Agent为同一任务协作）、信任机制（如何验证陌生Agents的服务可靠性）等。

此外，持续学习能力不足也是关键障碍——Web环境动态变化（如网页结构更新、服务接口调整），Agents需快速适应新情况，而现有模型的静态特性难以满足这一需求。

在安全与治理层面，风险贯穿智能、交互、经济三个维度。

智能层可能出现“目标漂移”，即Agents在执行过程中偏离用户原始意图（如因错误理解“性价比”导致选择不符合需求的产品）；交互层存在“上下文注入”风险，恶意第三方可能通过伪造信息误导Agents决策；经济层则面临交易权限滥用（如Agents未经授权进行付费操作）。

Agentic Web安全和安保生态系统的示例

这些风险的跨层传导，可能引发连锁反应。同时，治理框架尚未明确：当Agents自主完成高风险操作（如签署合同、进行金融交易）时，责任如何界定（用户、开发者、Agents本身）、透明度如何保障（Agents决策过程是否可追溯）等问题亟待解决。

社会经济影响同样需要关注。论文指出，Agentic Web可能重塑就业结构——重复性任务（如数据录入、基础客服）将被Agents替代，但同时会催生“Agent训练师”“Agent系统运维”等新职业。

此外，商业模型需从“注意力经济”转向“Agent服务付费”，如何平衡效率提升与社会公平（如避免技术鸿沟加剧资源分配不均），是其大规模落地前需解决的问题。

跨网络时代的注意力流演变

《Agentic Web:Weaving the Next Web with AI Agents》通过系统分析，将互联网的未来发展方向聚焦于“自主Agents驱动的行动平台”。这种转型不仅是技术的升级，更是互联网功能定位的根本转变——从信息载体变为可自主完成复杂任务的协作网络。

当前，尽管面临技术瓶颈、安全风险与治理挑战，但雏形应用的出现已显示出其可行性。随着大语言模型能力的提升、标准化协议的完善以及治理框架的建立，Agentic Web有望逐步落地，重新定义人与互联网的关系，为数字经济发展注入新动能。

论文资料：

论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.21206

Github仓库：https://github.com/SafeRL-Lab/agentic-web

全文完

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