摘要
2026年6月至7月，腾讯元宝、字节跳动豆包和阿里巴巴千问先后关闭面向普通用户的智能体或“AI应用”入口。豆包、千问将正式下线日期设为2026年7月15日，与《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》的施行日期重合，引发了“智能体是否被全面禁止”“平台是否因监管而一刀切”等争议。本文采用事件研究、政策文本分析和平台治理分析方法，对平台通知、监管文件、主流媒体报道及智能体开发平台公开资料进行交叉核验。研究发现：第一，本次调整的直接对象主要是通用人工智能主应用中的用户自建、角色设定和持续对话型智能体入口，并不意味着智能体技术或产业政策发生否定性转向；第二，拟人化互动新规并未要求关闭所有智能体，且明确排除不涉及持续情感互动的智能客服、知识问答、工作助手、学习教育和科学研究服务，因此平台的整体下线属于在监管压力、技术架构、审核成本、未成年人保护和主产品声誉风险共同作用下形成的预防性收缩；第三，事件揭示出开放式用户生成智能体的治理难题已从单轮内容审核扩展到长期关系、情感影响、身份模仿、行为权限和数据生命周期治理；第四，用户对于角色设定、长期记忆和历史对话形成了具有情感价值与劳动投入的“关系型数据资产”，但现行平台仅提供复制、截图或有限期限查看，尚不足以实现智能体的完整可携带与跨平台恢复。本文据此提出风险分级、公开与私有智能体分层、未成年人独立保护、全生命周期退出治理以及统一智能体导出标准等建议。
关键词：人工智能智能体；拟人化互动；平台治理；情感依赖；数据可携带；预防性合规
Abstract
Between late June and mid-July 2026, Tencent Yuanbao, ByteDance Doubao and Alibaba Qianwen successively discontinued consumer-facing agent or “AI application” functions. Doubao and Qianwen selected 15 July 2026 as the formal termination date, which coincided with the effective date of China’s Interim Measures for the Administration of Anthropomorphic Artificial Intelligence Interaction Services. This paper uses event reconstruction, policy-text analysis and platform-governance analysis to examine platform notices, regulatory documents, mainstream media reports and official documentation of developer-oriented agent platforms. The study finds that the discontinued functions were primarily open-ended, user-created and role-based agents embedded in general-purpose AI applications, rather than agent technology as a whole. The new regulation does not require the shutdown of all agents and expressly excludes customer service, knowledge Q&A, work assistants, education and scientific research where no sustained emotional interaction is involved. The collective shutdown is therefore better understood as preventive contraction under combined pressures from regulatory compliance, architecture constraints, moderation costs, protection of minors and reputational risk. The event also demonstrates that agent governance has moved beyond single-output content moderation toward the governance of long-term relationships, emotional influence, identity simulation, action permissions and data life cycles. Finally, users’ prompts, memories and conversation histories constitute relationship-laden data with substantial emotional and labor value, while current export mechanisms remain insufficient for full portability and restoration. The paper recommends risk-based classification, separation between public and private agents, dedicated safeguards for minors, exit governance throughout the service life cycle, and interoperable agent-export standards.
Keywords: AI agents; anthropomorphic interaction; platform governance; emotional dependence; data portability; preventive compliance
一、引言
（一）问题提出
智能体是大模型从“生成内容”走向“理解目标、规划步骤、调用工具并执行任务”的关键产品形态。与传统聊天机器人相比，智能体往往具备角色设定、长期记忆、知识库、工具调用和多轮持续交互能力。正是这些能力，使其同时具有两种面貌：一方面，它可以成为办公、编程、科研和企业流程自动化工具；另一方面，它也可以被包装为虚拟恋人、亲属、朋友或特定人物的数字替身，在长期互动中形成明显的拟人化关系。
2026年6月30日，腾讯元宝率先下线“AI应用”智能体功能；7月初，豆包与千问分别向用户推送下线通知，并将正式停止日期定为7月15日。[4-5] 同一天，《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》正式施行。[1] 平台动作与监管时间节点的高度重合，使公众很容易形成“监管禁止智能体”的直观判断。但从法规文本看，该办法仅适用于模拟自然人人格特征、思维模式和沟通风格，并持续提供情感照护、陪伴或支持的服务，同时明确排除不涉及持续情感互动的客服、知识问答、工作助手、学习教育和科学研究。[1] 因而，平台关闭全部用户自建入口与法规适用范围之间存在明显的范围差异。
这一差异构成本文的核心问题：平台为什么没有只处置高风险的拟人陪伴智能体，而是关闭了包含工具型智能体在内的整个入口？这一选择究竟属于监管命令、商业调整，还是平台在不确定环境中的主动风险收缩？当用户长期经营的智能体被下线后，角色设定、记忆、声音和历史对话应当被理解为普通平台数据，还是包含用户劳动和情感投入的特殊数字资产？
（二）研究问题与研究意义
本文围绕以下四个问题展开：第一，豆包、千问与元宝具体下线了什么，哪些能力仍然存在；第二，拟人化互动新规为平台带来了哪些新增义务，为什么开放式用户生成智能体尤其难以治理；第三，监管、平台架构、审核成本和商业战略如何共同塑造此次集中调整；第四，平台退出或功能终止时，用户的智能体配置与长期交互数据应当获得何种保护。
在理论层面，本文尝试将平台治理研究从“内容是否违规”的静态分析推进到“关系如何被技术持续塑造”的动态分析。拟人智能体的风险并不只存在于某一句回复，而可能在数百轮交互中逐渐形成依赖、信任和行为影响。在实践层面，本研究有助于区分“智能体产业发展”与“开放式拟人陪伴入口收缩”，避免将一次产品治理事件误判为整体技术路线的退场，并为未来的分级监管、数据迁移和平台退出规则提供参考。
二、文献综述与分析框架
（一）从对话机器人到生成式智能体
早期社会型聊天机器人已经表明，持续对话、情绪识别和人格一致性能够显著延长用户互动。微软小冰的设计目标之一就是建立长期情感连接，而不是仅追求单轮问答准确率。[12] 生成式大模型出现后，记忆、反思和规划机制进一步增强了智能体的行为连续性。Park等提出的生成式智能体架构，通过经验记录、记忆检索、反思与规划，使智能体能够表现出较为连贯的社会行为。[11] 当这些技术与用户自定义角色、头像、声音和关系设定结合时，智能体便由“功能接口”转化为具有持续身份的互动对象。
已有研究同时揭示了社会型智能体的双重效应。Ta等发现，陪伴型聊天机器人能够为用户提供陪伴、情感支持、信息支持和评价支持。[13] Siddals等对真实用户的访谈表明，生成式聊天机器人可能被体验为安全、非评判且随时可用的“情感庇护所”，并帮助部分用户处理焦虑、关系冲突和创伤；但研究也强调安全护栏和专业有效性仍需进一步验证。[14] 因此，问题并非简单地在“有益”与“有害”之间二选一，而在于如何识别不同用户、场景、互动时长和产品设计下的风险差异。
（二）平台治理：从内容审核到关系治理
平台治理研究指出，平台并非被动的信息通道，而是通过准入规则、推荐机制、接口设计和内容审核塑造可见性与行为边界。[16-17] 在传统UGC平台中，治理对象主要是帖子、视频、评论和账号；而用户自建智能体同时包含提示词、知识库、角色设定、模型输出和持续互动记录。其风险既可能来自创建者预置的内容，也可能由模型在对话中动态生成，还可能在用户与系统共同塑造的长期关系中逐步出现。
因此，拟人智能体治理至少包含四层对象：其一是角色及其公开介绍是否违法或侵权；其二是模型单轮输出是否包含色情、暴力、自残鼓励或诈骗内容；其三是长期互动是否诱导沉迷、依赖、现实关系受损或不合理消费；其四是智能体是否获得工具、账号、支付或设备权限并产生行为风险。传统的关键词审核主要覆盖前两层，对后两层的适应能力有限。
（三）社会情感对齐与本文分析框架
Kirk等提出“社会情感对齐”概念，强调当人工智能与用户形成持续关系时，安全评价不能只看模型是否服从即时指令，还要观察系统对用户自主性、长期福祉和现实人际关系的累积影响。[15] 这一视角与我国拟人化互动新规中“不得过度迎合”“不得诱导情感依赖或者沉迷”“不得损害真实人际关系”等要求形成呼应。[1]
基于此，本文构建“监管义务—平台能力—商业激励—用户权益”四维分析框架。监管义务决定最低合规边界；平台能力决定其能否对海量开放角色实施持续监测；商业激励决定平台是否愿意承担改造成本；用户权益则用于评价下线、数据清理和迁移安排是否充分。四者共同解释为什么法律并未禁止全部智能体，平台却选择关闭整个C端自建入口。
三、研究设计与资料可信度控制
（一）研究方法
本文采用定性事件研究法，结合政策文本分析、公开资料交叉核验和产品结构比较。事件研究用于重建平台动作及关键时间节点；政策文本分析用于判断法规适用范围和平台义务；产品结构比较用于观察通用主应用关闭入口后，开发者平台和企业智能体是否继续运行。
（二）资料来源
第一类资料为国家网信办发布的正式规章、答记者问和《智能体规范应用与创新发展实施意见》，属于判断政策内容的核心依据。[1-3] 第二类资料为主流媒体对平台App内通知的报道及通知截图。由于豆包、千问和元宝的下线通知主要通过应用内消息触达，未检索到三家均可公开访问且长期保存的同等网页公告，本文对平台时间线采用多家媒体相互印证，而不将媒体对原因的推断视为平台官方表态。[4-6] 第三类资料为扣子和阿里云百炼等开发平台的公开文档，用于检验“智能体技术是否整体退场”。[9-10]
（三）因果判断原则
本文坚持三个限制：其一，时间重合只能证明监管与平台调整高度相关，不能单独证明监管部门直接命令平台关闭全部智能体；其二，平台使用“产品功能调整”等表述，并未公开完整内部决策材料，因此商业成本与风险隔离属于基于公开事实的解释性推论；其三，本文不将个别用户体验或网络评论概括为全部用户的心理结果，而只用于说明长期关系型数据可能具有传统账号数据所不具备的情感价值。