首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
一方面，安全是数据要素进入流通领域的基础性条件，缺乏安全保障的数据开放往往难以持续，通过建立系统性的风险识别与管控机制，将不可控的安全隐患转化为可预期的风险，能够为数据要素在大范围、高频次场景中的流动提供信任基础，确保价值释放的第一步走得稳健。
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Банда угрожала иностранцу ножом и украла пять миллионов рублей из его дома в ТаиландеМужчины проникли в дом и украли из сейфа пары пять миллионов рублей в Таиланде