作者
北京海鹰科技情报研究所 李铮
2026年6月25日，美国战争部宣布启动“智能体网络”项目，并将其列为《人工智能加速战略》框架下第二个“标杆项目”（PSP 2）。该项目重点利用人工智能智能体持续扫描情报和作战系统，缩短情报发现、目标处理和指挥决策时间，提高战场管理、目标工作和行动方案生成效率。
“智能体网络”项目由美国战争部首席数字与人工智能办公室牵头，联合印太司令部、南方司令部和欧洲司令部共同推进，主要服务于战场管理、决策支持和目标工作，可覆盖从战役筹划到杀伤链执行的不同任务层级。其核心目标是缩短识别关键战场信息并采取行动所需的时间，提高指挥员面对复杂战场环境时的信息处理和决策效率。
从运行方式看，“智能体网络”利用人工智能智能体持续扫描国防情报和作战系统，主动发现重要变化，并在较短时间内将有关发现转化为清晰呈现给指挥员的行动选项。与传统人工智能工具通常需要人员主动调用不同，智能体可以围绕既定任务持续运行，长期关注相关数据和系统变化，并在发现重要情况后主动提示人员，从而减少人工反复检索、比对和汇总信息所需的时间。
从技术组织方式看，该项目并非重新建设一套独立的人工智能系统，而是依托既有指挥控制技术，引入人工智能编排能力，将不同数据、模型、软件工具和任务流程连接起来，使多个智能体能够围绕具体任务持续运行和协同工作。其关注重点在于如何把分散的人工智能能力组织起来，使其真正进入作战流程并持续发挥作用。
同时，“智能体网络”仍强调人类指挥员的最终决策地位。根据美国战争部公开表述，该项目不会自主选择或打击目标，目标选择和行动授权仍由人类掌握。人工智能主要承担持续监测、信息处理和行动选项生成等任务，为指挥员提供决策支持，而不取代人在关键作战决策中的作用。
近年来，美军持续推动人工智能由情报处理和目标识别向战场管理、目标工作和指挥决策等环节延伸，并通过项目建设、系统部署和演训验证不断扩大人工智能在杀伤链中的应用范围。早期“专家计划”主要利用计算机视觉等人工智能技术处理图像、视频等情报监视侦察数据，提高目标发现、识别和情报分析效率，重点解决海量传感器数据依赖人工处理、信息筛选速度难以适应作战节奏的问题。随着应用不断深化，由“专家计划”发展而来的“专家智能系统”逐步突破单一情报处理功能，开始汇聚多源传感器数据，支撑目标管理、战场管理、目标处理、打击审批和战果评估等任务，使人工智能进一步进入目标工作和指挥决策流程。
围绕上述能力，美军又通过“猩红龙”等系列演训以及动态目标相关试验，不断验证人工智能在实际作战环境中的应用效果。在“猩红龙”系列演习中，美军持续探索利用人工智能辅助目标发现、目标优先级排序和数字化目标传递，并将相关目标信息向火力系统推送，以缩短目标从发现、处理到进入火力链路所需的时间。近年来，美空军还通过“动态目标实验”，将人工智能应用引入动态目标团队，由系统实时提供行动建议，并与操作人员形成的方案进行比较，探索人工智能在快速变化目标环境下辅助指挥决策的方式。
图1 美军“猩红龙”演习中的人工智能辅助目标工作
“智能体网络”正是在这一长期建设基础上的进一步深化。与此前侧重目标识别、信息处理或辅助决策的人工智能应用相比，该项目进一步引入智能体和人工智能编排技术，使人工智能可持续扫描情报和作战系统，主动发现关键变化，并将相关发现快速转化为供指挥员使用的行动选项。由此看，美军正在进一步拓展人工智能参与杀伤链的深度和方式，使其由执行特定任务逐步向持续参与作战流程延伸。
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