全球数字政府建设正从“流程线上化”迈向“协同智能化”，《2024全球数字化指数报告》显示中国数字化水平跃居全球第8位［1］。同期IDC预测中国数字政府市场规模将以10%年增速从2025年1600亿元增至2028年2100亿元［2］，增量空间集中于政务云深度应用、垂直领域精准化服务及智能平台建设。在此背景下，AI Agent技术成为破解“能办”到“慧办”跃迁的关键路径，通过重构“一网通办”的智能内核，推动政务服务体系的质变。
政务服务AI的智能化演进并非一蹴而就，其技术突破呈现明显的阶段性特征。这一过程既包含基础架构的持续优化，也涉及技术范式的根本性转变，最终在政务场景中实现了从问答机器到流程主体的质变。
2018年Transformer架构的提出，为政务服务智能化埋下第一颗种子。基于GPT-3等通用大模型的早期系统，通过零样本学习（Zero-Shot Learning）能力，初步实现了政策条款检索、办事指南查询等基础功能。
一是长文本处理能力的飞跃，稀疏注意力机制（Sparse Attention）将模型输入窗口tokens数量大幅扩展，使得复杂法规的全文解析成为可能；
二是语义理解精度的提升，基于对比学习的Sentence-BERT模型，将用户意图分类准确率大幅提升。
但该阶段受制于单轮对话机制和通用知识局限，这一阶段的系统无法有效处理跨部门业务。凸显出了通用模型与政务场景的适配性瓶颈。
2023年参数高效微调（PEFT）技术的成熟，开启了政务AI的精准化时代。其中LoRA（低秩适配）技术的革命性突破，使得政务大模型训练成本骤降：仅需通过对模型进行部分微调，即可实现在应用场景准确率大幅提升。例如：华为盘古政务行业大模型基于LoRA技术调整，实现政务问答系统的准确率的大幅提升与快速迭代。
2025年多智能体系统（MAS）的落地，标志着政务服务进入人机共治新纪元。深圳福田区构建的1+N智能体矩阵，以政务大模型为决策中枢，搭载70个专用Agent，在技术层面实现三重突破。
首先，通过分布式角色定义技术，将工商审批、税务核验等政务职能封装为独立Agent，每个节点搭载7B参数的专用模型，在保证精度的同时将硬件消耗降低；其次，分布式一致性协议的应用，使跨部门数据一致性验证耗时缩短；最后，智能流程编排引擎集成强化学习算法，最大程度保证业务流程的完整性，彻底突破传统串联审批的效率瓶颈。
深圳市福田区于2025年2月推出基于DeepSeek大模型的70名“AI数智员工”［3］，覆盖公文处理、民生服务、应急管理、招商引资等11大类政务场景。这些智能体通过深度适配国产硬件和政务云环境，实现了从文件审核到民生诉求分拨的全链条智能化升级，成为全球首个在政务信创环境下规模化部署AI员工的城市。
深圳市福田区基于DeepSeek-R1-671B全尺寸大模型，结合混合专家架构（MoE）与强化学习技术，构建了政务垂直领域大模型2.0版。该模型通过本地化训练与业务流程定制，精准适配11大类、240个政务场景，包括公文处理、执法文书生成、企业招商等。
福田区政务系统集成政策法规库、审批案例库、民生诉求库等多模态数据，构建动态更新的知识中枢。整合近十年1.2亿条政务数据、审批工单数据；多模态数据处理，支持文本（公文、法规）、图像（流程图、案件笔录）、视频（办事指南）等混合检索，结合大模型技术实现跨模态信息关联；动态更新机制，采用“需求-训练-应用-迭代”闭环模式，结合政务大模型持续训练，实时更新知识库以响应政策变动；通过数智融合平台嵌入技术，实现知识中枢与模型间的动态交互，确保信息时效性。
福田区通过构建的政务大模型，搭载70名覆盖11大类场景的AI数智员工，构建“1+N”智能体矩阵，实现跨部门协同与全流程追溯。70名AI数智员工已覆盖公文处理、招商服务、民生诉求分拨等全链条场景。支持200+审批节点并发，企业开办时间压缩至1.5小时。保证跨部门数据一致性，并可实现处理全流程追溯。通过AI员工与人类公务员的协同（如“AI预审+人工复核”），重构了“人机共治”的新型政务服务体系。
政务智能体的进化正从单点能力突破转向系统生态重构，基于此我们可以大胆对未来政务智能体发展方向进行设想。
通过采用时空注意力机制，解析市民拍摄的现场视频。例如：在户外广告审批场景中，通过解析视频中的建筑物属性及广告内容，自动触发规划审批流程。
分层式政务区块链架构实现智能层-数据层解耦：智能层通过智能合约执行业务规定，数据层通过知识证明机制实现跨省核验。例如：在异地医保结算场景中，通过零知识证明技术完成参保信息验证，将跨省业务处理周期缩短至实时结算，数据隐私保护强度大幅提升。
通过语义变化检测算法，实时监控知识库内信息的变动。当检测到关键条款更新时（如税率调整），自动触发知识库版本迭代。
