新加坡企业正尝试把AI从“生成文字或代码的助手”，拓展为能够串联多个步骤、调用工具并推进任务的智能体。文书处理、软件开发和服务交付，都是企业探索自动化的工作场景。5

这类系统带来的机会是让工作流程承接更多任务；随之而来的问题则是：智能体可以访问什么、能够执行哪些操作，以及出现错误时由谁负责。对企业来说，关键不只是让AI“做得更多”，还要确保它的行动权限有边界、过程可追踪、责任有人承担。25

使用增长，不等于生产力已被量化

微软2026年《工作趋势指数》显示，66%的新加坡AI使用者称，自己现在能完成一年前还做不到的工作；全球对应比例为58%。这是受访者对自身能力变化的报告，不是企业产出、工作质量或盈利能力提升了多少的测量结果。36

另一份报告显示，新加坡在2026年第一季度的AI普及度排名全球第二，工作年龄人口中有63.4%在使用AI。37这反映AI已被广泛采用，却不能单独说明有多少企业已将自主智能体投入实际业务，也无法证明这些系统已受到有效管理。

关于“只有24%的受访者认为领导层在AI方面有明确且一致的方向”这一说法，现有材料无法独立核实具体数字及其受访者范围，因此不宜将其当作已确认的调查结果。微软公开摘要则提到，新加坡AI应用的势头由个人带动，企业仍有机会进一步把采用转化为价值。36这提示了一个值得关注的问题：员工的尝试速度，可能快于组织建立共同目标和监督机制的速度。

为什么智能体需要更明确的权限边界

普通AI助手可以提出建议；智能体则可能为实现目标调用工具、跨系统收集信息，甚至修改记录或准备交易指令。新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）的Lee Wan Sie指出，智能体能够采取行动，而不只是生成信息，因此机构必须事先划定它的权限范围。2

行动越可能产生重大后果，企业就越需要提前决定智能体可以访问哪些信息、可以更改什么，以及哪些步骤必须由人审核或批准。权限应与任务风险相匹配，而不是因为技术上“做得到”就一概放行。1525

IMDA治理框架的四个着力点

IMDA《智能体AI模型治理框架》1.5版提出四个相互关联的方向：预先评估并限定风险、确保人类承担实质责任、落实技术控制与流程，以及推动终端使用者负责任地使用智能体。1725

落到部署实践中，企业可以从以下几方面着手：

• 先评估用途与风险边界。 考虑智能体的自主程度、对敏感信息的访问权限，以及出错可能造成的后果；部署前明确它能执行哪些任务、使用哪些系统。1525
• 明确谁来负责。 为智能体指定责任主体，并预先规定哪些环节需要人工复核或批准。把任务交给软件执行，并不会消除组织对其使用方式的责任。225
• 测试并持续监控。 在接近实际的任务中测试智能体，包括它如何调用工具；上线后也要监测异常行为。IMDA的测试指引强调，对可能造成重大影响的操作，应结合人工监督和持续监测。2428
• 让使用者清楚它的用途与限制。 告知会使用或依赖智能体的人：它负责什么、不能做什么，以及何时应该核查结果或上报问题。1725

把智能体当作需要管理的数字行动者

智能体不应只是一个拿到业务软件权限的提示词。较务实的做法，是为每个智能体设置独立身份、明确职责、按职责限制权限，并保留行动记录。这样，组织才能核对智能体获准做什么、实际做了什么。1834

微软将智能体身份描述为一种用于在其服务中验证和授权AI智能体的机制。34但身份管理只是技术控制的一部分，不能代替组织监督：仍需要有人对智能体的用途、权限和表现负责。25

因此，智能体AI的生产力价值仍取决于部署方式。它或许能帮助企业贯通文书、开发和服务流程，但AI使用普及、员工自述具备新能力，都不能单独证明自主系统已经带来经过衡量的企业级收益。企业需要把部署与基于风险的权限管理、明确问责、测试和持续监控配套起来。52528

新加坡企业正尝试把AI从“生成文字或代码的助手”，拓展为能够串联多个步骤、调用工具并推进任务的智能体。文书处理、软件开发和服务交付，都是企业探索自动化的工作场景。5

这类系统带来的机会是让工作流程承接更多任务；随之而来的问题则是：智能体可以访问什么、能够执行哪些操作，以及出现错误时由谁负责。对企业来说，关键不只是让AI“做得更多”，还要确保它的行动权限有边界、过程可追踪、责任有人承担。25

使用增长，不等于生产力已被量化

微软2026年《工作趋势指数》显示，66%的新加坡AI使用者称，自己现在能完成一年前还做不到的工作；全球对应比例为58%。这是受访者对自身能力变化的报告，不是企业产出、工作质量或盈利能力提升了多少的测量结果。36

另一份报告显示，新加坡在2026年第一季度的AI普及度排名全球第二，工作年龄人口中有63.4%在使用AI。37这反映AI已被广泛采用，却不能单独说明有多少企业已将自主智能体投入实际业务，也无法证明这些系统已受到有效管理。

关于“只有24%的受访者认为领导层在AI方面有明确且一致的方向”这一说法，现有材料无法独立核实具体数字及其受访者范围，因此不宜将其当作已确认的调查结果。微软公开摘要则提到，新加坡AI应用的势头由个人带动，企业仍有机会进一步把采用转化为价值。36这提示了一个值得关注的问题：员工的尝试速度，可能快于组织建立共同目标和监督机制的速度。

为什么智能体需要更明确的权限边界

普通AI助手可以提出建议；智能体则可能为实现目标调用工具、跨系统收集信息，甚至修改记录或准备交易指令。新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）的Lee Wan Sie指出，智能体能够采取行动，而不只是生成信息，因此机构必须事先划定它的权限范围。2

行动越可能产生重大后果，企业就越需要提前决定智能体可以访问哪些信息、可以更改什么，以及哪些步骤必须由人审核或批准。权限应与任务风险相匹配，而不是因为技术上“做得到”就一概放行。1525

IMDA治理框架的四个着力点

IMDA《智能体AI模型治理框架》1.5版提出四个相互关联的方向：预先评估并限定风险、确保人类承担实质责任、落实技术控制与流程，以及推动终端使用者负责任地使用智能体。1725

落到部署实践中，企业可以从以下几方面着手：

• 先评估用途与风险边界。 考虑智能体的自主程度、对敏感信息的访问权限，以及出错可能造成的后果；部署前明确它能执行哪些任务、使用哪些系统。1525
• 明确谁来负责。 为智能体指定责任主体，并预先规定哪些环节需要人工复核或批准。把任务交给软件执行，并不会消除组织对其使用方式的责任。225
• 测试并持续监控。 在接近实际的任务中测试智能体，包括它如何调用工具；上线后也要监测异常行为。IMDA的测试指引强调，对可能造成重大影响的操作，应结合人工监督和持续监测。2428
• 让使用者清楚它的用途与限制。 告知会使用或依赖智能体的人：它负责什么、不能做什么，以及何时应该核查结果或上报问题。1725

把智能体当作需要管理的数字行动者

智能体不应只是一个拿到业务软件权限的提示词。较务实的做法，是为每个智能体设置独立身份、明确职责、按职责限制权限，并保留行动记录。这样，组织才能核对智能体获准做什么、实际做了什么。1834

微软将智能体身份描述为一种用于在其服务中验证和授权AI智能体的机制。34但身份管理只是技术控制的一部分，不能代替组织监督：仍需要有人对智能体的用途、权限和表现负责。25

因此，智能体AI的生产力价值仍取决于部署方式。它或许能帮助企业贯通文书、开发和服务流程，但AI使用普及、员工自述具备新能力，都不能单独证明自主系统已经带来经过衡量的企业级收益。企业需要把部署与基于风险的权限管理、明确问责、测试和持续监控配套起来。52528