活动回顾 | UKTA × AGI Odyssey 伦敦科技周官方边会聚焦可信 Agentic AI 与实体经济
2026年6月9日， 全英清华校友会（UK Tsinghua Association, UKTA）与 AGI Odyssey 共同举办伦敦科技周 2026 官方边会 “Trustworthy Agentic AI: Infrastructure, Coordination, and the Real
2026年6月9日，全英清华校友会（UK Tsinghua Association, UKTA）与 AGI Odyssey 共同举办伦敦科技周 2026 官方边会“Trustworthy Agentic AI: Infrastructure, Coordination, and the Real Economy”。活动汇聚来自人工智能、金融、公共治理、基础设施、学术界及更广泛科技产业的演讲嘉宾与参会者，共同探讨 Agentic AI 走向真实世界应用过程中的信任机制、技术基础与治理挑战。
本次活动在位于伦敦金融城的 Pangura Limited 举行，并由 CBCX、NetMind.AI 与 Pangura 联合赞助。活动由剑桥大学博士生、全英清华校友会副秘书长李德光主持。围绕人工智能发展的下一阶段，活动聚焦一个核心问题：当 AI 系统正从被动工具演进为能够在真实环境中进行推理、协同与行动的自主智能体时，我们应如何构建值得信任的 Agentic AI？
活动以主旨发言环节开场。伦敦商学院管理科学与运营学教授、管理科学与运营学系主任杨颂教授（Prof Alex Yang）、科技与数字化转型专家欧阳知函（Diane Audras），以及 Pangura Limited 创始人兼首席执行官高远博士（Dr Yuan Gao）依次带来主旨分享，分别从管理科学与运营、公共部门数字化转型和机构金融智能三个角度，分享了对可信 Agentic AI 的理解与实践洞察。
从工具到 Agentic AI
杨颂教授探讨了 Agentic AI 系统中自主性、可靠性与通用性之间的权衡。他指出，在金融等高风险、高影响领域，机构往往无法同时最大化自主性、可靠性与通用性，因此需要在系统设计中优先考虑可靠性与控制机制，而不是盲目追求完全自主或高度泛化。
杨颂教授还强调，AI 应用正在从早期的提示词工程，进一步转向上下文工程以及 “harness engineering”（约束与控制工程）。当 AI 系统开始承担更长周期、更复杂的任务时，关键问题不再只是如何提出更好的问题，而是如何为 AI agents 设计一整套运行基础设施：它应接收什么样的上下文，保留怎样的长期记忆，由哪些控制机制约束其行为，以及在何种情况下引入人类干预。
数字身份与公共信任
欧阳知函从公共部门视角出发，讨论了 AI agents 在公共服务中的潜在作用。她以预约医生、更新护照等日常公共服务场景为例，指出当前用户常常需要在不同系统之间重复提交信息、填写表格和等待处理，而 AI agents 未来有望更主动、更高效地帮助公民完成这些流程。
但她同时强调，仅有 AI 能力并不足以支撑可信公共服务。若要让 agents 安全地在公共服务中发挥作用，政府必须回答四个基础问题：这个 agent 是谁？它代表谁行动？它被授权做什么？以及如何证明它只完成了被允许完成的任务？在这一框架下，数字身份成为信任的基础设施。
欧阳知函结合数字公共基础设施的发展案例指出，可信身份层不仅对政府服务至关重要，对金融和企业系统同样关键。无论是 AI agents 执行交易、处理申请，还是接触敏感数据，都必须建立在清晰、可验证、可授权的身份机制之上。
机构金融中的可审计 AI
高远博士将讨论引向机构金融场景。她指出，金融服务的运行基础是信任：对数据的信任、对模型的信任、对交易对手的信任，以及对决策流程的信任。长期以来，金融机构的分析系统往往优先追求速度、准确性与成本效率，而可解释性则常常是在监管机构或风险委员会提出要求之后才被补充进来。在 Agentic AI 时代，这种做法已难以为继。高远博士表示，当 AI 系统开始生成分析、协调工作流并输出报告时，机构需要理解的不只是最终结果，更是结果背后的推理过程。
她提出了一个由四个层面构成的信任框架：数据来源可追溯、推理过程透明、结果可审计、治理责任清晰。这意味着机构不仅需要知道数据从何而来、系统做出了哪些假设、结论如何形成，还必须明确谁对 AI agents 的行动负责。她同时强调，可信 AI 基础设施应当从系统设计之初就被纳入，而不是在系统上线之后再被动补救。
如何衡量可信性
活动下半场为圆桌讨论，由 Theia Insights 首席量化研究员徐晔嘉博士（Dr Yejia Xu）主持。圆桌嘉宾包括 Binome 联合创始人兼 CTO Dr Craig Li、NetMind.AI 应用 AI 工程负责人万翔鹏博士（Dr Xiangpeng Wan）、曼彻斯特大学社会统计学助理教授王妍博士（Dr Yan Wang），以及 Aviva Investors 量化研究员兼助理投资组合经理张正玮（Zhengwei Zhang）。
圆桌讨论围绕如何评估和衡量 AI agents 的可信性展开。嘉宾们一致认为，可信性不能被简化为准确率。对于 Agentic AI 系统而言，机构还需要评估其可追踪性、可复现性、稳定性、引用可靠性、工具调用成功率、故障处理能力，以及系统是否能够识别何时需要人类介入。
从工程实践角度看，嘉宾们强调，agentic workflow 中的每一步、每一个上下文和每一次工具调用都应被记录下来。在部署之前，机构可能需要建立输入与输出的“黄金测试集”，从多个维度测试 agent 表现，并引入独立验证机制对结果进行复核。在系统上线后，持续监测同样不可或缺，尤其是在工作流或底层模型发生变化时。
身份与访问管理也是圆桌讨论的重要议题。嘉宾指出，企业通常已经拥有较为成熟的人类员工权限管理体系，但面向 AI agents 的权限结构仍在发展之中。如果一个 AI agent 可以在缺乏明确授权边界的情况下访问邮件、数据库、日程或运营系统，就可能带来严重风险。
因此，圆桌进一步讨论了将 AI agents 视为“运营主体”的必要性：它们应根据能力与风险等级被逐步引入、监测和授权。多位嘉宾将这一过程比作培养初级员工——agent 应从有限权限开始，在密切观察中积累可靠性，只有在表现稳定后才逐步获得更广泛的访问权限。
现场观众提问进一步引出了法律责任与问责机制问题。嘉宾们讨论了责任应由用户、开发者、部署机构，还是由多方共同承担。讨论表明，尽管 AI agents 的能力将不断增强，人类与机构层面的问责仍将是可信 Agentic AI 的核心。
在规模化之前建立信任
贯穿主旨发言与圆桌讨论，一个清晰共识逐渐形成：Agentic AI 只有在机构能够对其输出结果有信心、并能够为其决策过程负责时，才可能创造可持续价值。这不仅需要更强大的模型，也需要可信身份、明确授权、可审计推理、数据溯源、稳健控制机制以及有意义的人类监督。
通过汇聚学术界、公共政策、金融科技、企业 AI、量化金融与社会科学等多元视角，UKTA × AGI Odyssey 伦敦科技周官方边会为可信 Agentic AI 如何负责任地进入实体经济提供了一个及时而深入的跨界交流平台。
活动最后以交流环节收尾。嘉宾与参会者在轻松氛围中继续讨论，进一步加强了英国清华校友、科技从业者、研究人员、创业者以及伦敦 AI 社群之间的联系。
About AGIO
AGI Odyssey 是一家总部位于美国弗吉尼亚州维也纳的非营利组织，致力于通过全球学术合作、创新交流与社区参与，推动人工智能（AI）的发展。我们为AI研究人员、学生、初创企业和投资人搭建平台，促进思想碰撞与实践探索，推动AI在现实世界中的广泛应用。AGI Odyssey的主要活动包括会议、研讨会及全球人工智能锦标赛（GAIC），旨在促进跨学科合作，加速AI创新。AGI Odyssey 致力于构建一个包容且充满活力的AI生态系统，让知识自由流动、成果充分展示，推动AI的未来在跨地域、跨领域的协作中共同塑造。
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NetMind.AI是AI解决方案的领先提供商, 为全球个人和企业提供最先进的技术。致力于开发创新和实用的解决方案,NetMind.AI的专家团队在大数据分析、机器学习和自然语言处理方面拥有丰富的经验。该公司致力于站在快速发展的AI领域的最前沿, 不断探索增长和进步的新机遇。NetMind.AI是一家由清华校友创立的人工智能科技公司。NetMind.AI总部位于英国伦敦，并在美国、英国、中国设有子公司。
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文案 | 李德光
摄影 | 吴清珏 CBCX
排版 | 李德光
审稿 | 高远
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原载全英清华校友会微信公众号（历史档案）。查看原文