近日，三六零数字安全科技集团有限公司（以下简称“360数字安全集团”）与天津泰达数字科创有限公司（以下简称“泰达数科”）签署战略合作协议。本次合作在天津经开区工业和信息化局的统筹指导与政策支持下推进，双方将围绕人工智能创新、数字安全保障、产业生态建设等方向展开深度合作，共同推动天津经开区数智化转型与数字经济高质量发展。

根据协议，双方将依托各自优势资源，共同推动新一代人工智能开放创新实验室建设，打造集技术研发、产业孵化与场景应用于一体的AI创新载体，同时联合建设区域网络安全运营体系，提升重点数字基础设施安全保障能力，并围绕云安全、终端安全及AI安全等方向深化协同，推动区域数字安全能力升级。

此外，双方还将加强AI及网络安全人才培养与产业生态合作，通过技术、平台与服务能力联动，助力区域形成覆盖“建设、运营、安全、服务”的数智化发展体系。

报告显示，基于对CISA KEV等公开数据的研究，高关注漏洞从披露到出现可用PoC的窗口正在持续压缩，部分高价值漏洞场景已进入24至72小时区间。与此同时，许多政企组织的漏洞修复、审批和处置流程仍以“周”甚至“月”为单位运行，这种攻防两端的速度错配，正在成为AI时代新的安全代差。

值得关注的是，"AI安全时间差"在国家关键信息基础设施行业体现更为明显。这些行业普遍存在资产规模大、系统链路长、第三方组件复用广、业务连续性要求高等特点，漏洞修复往往还需经历影响评估、补丁测试、变更审批等多个环节。

报告具体指出，党政机构面临终端、OA、邮件、门户等入口风险，资产排查范围广；央国企的供应链、业务中台、云平台等系统关联复杂，单点漏洞牵动多系统多部门联动处置，修复决策与变更成本显著上升；金融、能源、交通等行业对系统高可用性要求极高，修复窗口直接影响业务稳定性与数据安全。一旦AI进一步压缩漏洞发现、验证与武器化利用周期，高危漏洞将更易从单点技术风险演变为影响关键业务系统稳定运行的现实威胁。

面对这一趋势，报告认为，政企单位需建立起持续发现、动态评估、优先处置、快速闭环的安全体系，以推动安全处置模式从人工排队处理，向智能体辅助研判与响应升级。

作为国内较早布局AI安全领域的企业，360近年来围绕安全智能体体系、智能体安全、AI漏洞挖掘等方向构建AI时代全链路安全能力体系，覆盖支撑告警研判、风险验证、处置编排、AI应用治理和漏洞前置发现等关键环节，帮助企业提升“发现—判断—处置”效率。

其中，360漏洞挖掘智能体承担漏洞前置发现角色，在攻击者完成武器化前，帮助企业更早识别潜在安全风险。公开数据显示，360漏洞挖掘智能体已累计发现近千个漏洞，覆盖操作系统、办公软件、AI工具、国产系统、物联网设备等核心场景，是AI在复杂漏洞发现和未知风险前置识别中的重要成果。

AI时代的安全竞争，本质上是一场与时间的赛跑。持续压缩“AI安全时间差”，将成为政企安全能力的新分水岭。未来，谁能在更短时间内完成发现、研判与处置，谁就能在机器速度对抗中赢得先机。

点击【阅读原文】，获取报告原文

近日，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》（以下简称《实施意见》），从发展基础、安全底线、应用牵引、创新生态和保障措施等方面，对智能体发展作出系统部署。其中，“守牢安全底线”被列为智能体规范应用与创新发展的重要内容。

360认为，这一政策信号表明，智能体产业正在从早期能力探索进入规模化落地阶段。随着智能体加速进入政企办公、研发运维、客户服务、数据分析、金融风控、工业生产等真实业务场景，安全能力将不再是后置补充，而是智能体能否进入核心业务、实现长期稳定运行的关键前提。

《实施意见》明确，智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，正在加速与网络空间、物理世界深度融合，深刻改变人类生产生活方式和社会治理模式。

与传统AI应用相比，智能体最大的变化在于，它不仅能够回答问题、生成内容，还能够调用工具、连接系统、操作数据、执行任务。也就是说，智能体正在从“辅助生成”走向“自主执行”，从单点应用走向业务流程。

这种能力变化带来效率提升，也改变了安全风险的发生方式。过去，AI安全更多关注模型输出是否合规、内容是否可信；而在智能体场景下，安全治理需要进一步延伸到应用层、数据层、权限层、工具层和运行层。智能体能访问哪些数据、能调用哪些工具、能执行哪些操作，异常行为能否及时发现，风险动作能否阻断，执行链路能否追溯，都会直接影响业务连续性、数据安全和合规管理。

因此，智能体安全的重点，已不只是防止模型“说错话”，更要防止智能体“做错事”“越权做事”以及“被诱导做事”。

对于政企机构而言，智能体一旦进入核心业务场景，就不再是一个孤立工具，而是会与内部系统、数据资产、接口服务和业务流程深度连接。其风险也会沿着模型、应用、插件、接口、权限、数据和工作流持续传导。

在智能体规模化应用前，政企客户首先需要回答几个现实问题：组织内部到底部署了多少智能体，是否存在未授权、未备案、不可见的“影子智能体”；智能体接入了哪些系统、调用了哪些数据、使用了哪些插件和工具；智能体权限边界是否清晰，运行行为是否可监测，异常操作是否可审计、可处置。

这些问题本质上指向同一个方向：智能体安全不能停留在上线前测试，也不能依赖人工审批和事后补救，而要贯穿建设、接入、运行、监测、审计和处置全过程。

从政企客户视角看，智能体产业真正落地，不只是让智能体“能用”，更要让其“可信、可控、可管、可审计”。只有建立清晰的安全边界和治理机制，智能体才能从外围辅助工具，真正进入核心业务流程。

面对智能体带来的新型安全挑战，360提出“以模治模”理念，并在智能体安全领域形成体系化能力，覆盖智能体资产发现、风险检测、运行防护、权限管控、行为审计和安全运营等关键环节，为政企客户智能体可信应用提供安全支撑。

在智能体资产治理方面，360智能体安全防护与管理系统可帮助政企机构摸清智能体资产底数，识别未授权、未备案、不受管控的“影子智能体”，形成统一资产台账和风险视图，解决智能体“看不见、管不住”的问题。

在智能体应用防护方面，360大模型卫士可围绕大模型和智能体应用运行过程中的提示词注入、敏感数据泄露、越权调用、模型滥用等风险进行防护，帮助企业在智能体接入业务系统、调用内部数据和执行任务时建立安全边界。

在Skill和插件可信准入方面，360沙箱云-SKILLS分析平台可对智能体所依赖的Skill文件、插件组件、外部工具和调用链路进行安全检测，识别恶意代码、异常外联、数据窃取、远程下载执行、提示词投毒等风险，推动智能体生态从“先使用后治理”转向“先检测、再准入、后运行”。

同时，面向智能体应用背后的软件系统、AI组件、开源框架和工具链风险，360漏洞挖掘智能体可进一步提升漏洞发现、验证和修复建议能力，将安全能力前置到智能体建设和应用全过程，帮助政企客户更早识别潜在风险，降低智能体规模化应用中的系统性安全隐患。

随着智能体加速进入千行百业，智能体安全将成为AI安全治理的重要入口，也将成为政企AI应用规模化落地的重要基础设施。未来，360将持续深耕智能体安全领域，助力政企单位构建可用、可信、可控的安全底座，推动AI在核心业务场景中稳健落地。

航空产业链条长、专业知识密集，对安全、标准和协同要求极高。如何将分散在手册、制度、工单和专家经验中的知识转化为可复用、可支撑决策的知识资产，正成为航空企业智能化升级的关键。本次报告也指出，航空产业数字化需从单点系统建设走向平台化协同，推动产业链资源高效联动与生态重塑。

围绕这一趋势，360AI知识库已在航空领域形成多类应用实践。面向航司智能化建设需求，360提出“1套AI基础设施 + 1套安全保障体系 + N个成熟AI应用”的建设思路，覆盖飞行运行与航班运控、飞机维修与工程技术、地面服务与旅客服务、货运物流、安全管理与合规风控等业务域，助力航司构建可持续演进的AI能力底座。

其中，航司企业级AI知识库平台是航空AI能力落地的重要基础。该平台面向航空行业多源异构数据与复杂知识管理需求，提供从多源数据采集、多模态解析、RAG知识沉淀，到标准化知识服务与全链路安全管控的能力，帮助航司将分散的业务资料转化为可信、可用、可复用的知识资产。

在飞机维修与工程技术场景中，AI知识库的价值尤为突出。航空维修涉及大量手册、标准、工序、故障案例和专业术语，传统依赖人工经验的知识获取方式，已难以支撑高强度、高可靠性和高安全性的业务需求。

在报告中，360重点分享了依托360AI知识库为国内某大型航空公司构建飞机维修助手的案例实践。该实践通过汇聚历史故障问题清单、维修手册、机型关键词汇等资料，建设统一的维修知识库，并结合大模型能力进行语义理解、混合检索与重排优化，可帮助维修工程师通过自然语言描述快速获取故障处理措施、注意事项和后续处理步骤，推动维修场景从“经验驱动”向“知识驱动、智能辅助”升级。

除维修辅助外，360AI知识库还可进一步支撑航司多个核心业务场景的智能化落地。

360AI知识库不仅是文档管理工具，更是航司智能体建设的知识底座。通过连接大模型、企业知识与业务系统，可支撑维修问答、运行研判、旅客服务、合规管理、经营分析等场景，让AI从“能问答”走向“能辅助判断、能嵌入流程、能支撑业务执行”。

未来，360将持续以数字安全、AI知识库和智能体等能力，助力航空企业沉淀知识资产、提升业务协同效率，为航空产业高质量数智化发展提供支撑。

✈️ 如需了解360AI知识库在航空、制造、能源、政企等行业的更多落地方案，欢迎点击【阅读原文】咨询交流。

指南重点指出，智能体AI的安全风险集中体现在五个方面。

首先是权限蔓延。智能体一旦被授予过高权限，就可能在被攻击、被诱导或误执行时，直接触达核心系统和敏感数据。对政企机构来说，这意味着一个部门级智能体的失控，可能影响整个业务链条。

其次是设计与配置缺陷。智能体的目标设定、触发条件、工具调用接口、外部系统连接方式，如果在上线前缺乏安全评估，就可能把漏洞埋进系统底层。

第三是行为偏差。智能体可能以设计者未预期的方式完成任务，例如绕过规则、误解指令、执行越界操作。这类风险并不总是来自攻击者，有时也来自系统自身的不确定行为。

第四是级联失效。当多个智能体相互协作、相互调用，一个环节的异常可能迅速传导，形成连锁反应，速度远超人工响应能力。

第五是问责困难。当智能体删除文件、修改权限、触发错误操作后，如果没有完整日志和可审计机制，组织很难还原过程、定位责任、快速处置。

这些风险共同指向一个核心问题：我们正在把越来越多的自主权交给AI系统，但与之匹配的安全治理体系还没有同步建立。

当前，智能体AI正在加速进入我国政务服务、金融运营、能源管理、工业生产、办公协同、运维处置等场景。政务问答助手、合规审核机器人、自动化运维平台、数据分析智能体、供应链调度系统……在提升效率的同时，也把新的攻击面带进了业务系统。

360在安全实战中观察到，政企机构在智能体AI落地过程中，普遍面临几类问题：

一是“影子智能体”大量存在。部分部门自行接入AI工具，未统一登记、未纳入审批、未建立权限台账，安全团队无法看见，也无从管理。

二是权限设计滞后。部分智能体以较高权限接入业务系统、数据库、接口平台，管理员并不清楚它能访问哪些数据、执行哪些操作。

三是日志审计不足。智能体的输入、输出、工具调用、权限变更等行为缺乏完整记录，出了问题难以溯源。

四是供应链风险被低估。第三方AI产品背后的模型来源、插件组件、数据流向、权限边界往往不透明，一旦被利用，风险可能沿业务链条扩散。

因此，智能体AI安全不能只靠上线前的一次测评，也不能简单套用传统IT系统的管理流程。它需要一套覆盖资产、权限、行为、审计、供应链和应急处置的全生命周期治理机制。

面向政企机构，360建议从七个方面入手，推动智能体从“快速上线”转向“安全可控”。

第一，摸清家底，建立智能体AI资产清单。

所有已部署、试运行和采购中的智能体AI系统，都应纳入统一登记，明确它接入了哪些系统、访问哪些数据、拥有哪些权限、由谁负责管理。

第二，收紧权限，落实最小必要授权。

对智能体权限进行专项审计，避免授予过宽、过深、过长期限。涉及核心数据库、财务系统、生产系统和关键业务平台的智能体，应设置明确操作边界。

第三，建立围栏，高风险操作必须人在回路。

删除数据、修改权限、变更配置、发起支付、调用关键接口等高影响操作，不应完全交由智能体自主完成，应设置人工确认、二次审批和操作留痕机制。

第四，防范提示词注入，守住智能体入口。

凡是接触外部输入的智能体，包括邮件、文档、网页、客服对话、用户上传内容等，都应部署输入过滤、内容审查和恶意指令识别能力，并将提示词注入纳入常态化演练。

第五，持续监控，让行为日志可审计、可追溯。

智能体的输入内容、工具调用、权限使用、输出结果、异常行为都应形成完整日志，并与现有安全运营平台联动，确保风险可发现、事件可复盘、责任可追溯。

第六，核查供应链，把安全能力纳入采购门槛。

采购第三方AI产品和智能体服务时，不能只看功能和效果，还要明确模型来源、权限设计、日志机制、数据使用范围、提示词注入防护能力和安全责任边界。

第七，分级部署，从低风险场景逐步推进。

智能体不宜一上来就接入核心生产系统和关键数据资产，政企机构应建立分级审批机制，从低风险、非敏感、可回滚场景开始，逐步积累治理经验。

事实上，智能体安全的复杂性在于，它并非单一技术问题，而是AI安全与传统数字安全的交汇点。

一方面，要理解大模型的行为机制、提示词注入的攻击方式、智能体自主决策和工具调用逻辑；另一方面，也要具备权限管理、漏洞发现、行为监控、日志审计、应急响应等传统数字安全能力。

这正是360长期布局AI安全的核心方向。

作为长期深耕数字安全的企业，360一方面持续推动“AI赋能安全”，将大模型和智能体能力用于漏洞挖掘、安全运营、威胁研判和攻防对抗；另一方面，也围绕“安全护航AI”，构建面向大模型、智能体应用的安全防护体系。

在漏洞发现层面，360自主研发漏洞挖掘智能体，推动漏洞发现从依赖专家经验，向自动化、规模化、智能化演进，帮助政企机构更早发现潜藏在系统、组件、代码和供应链中的深层风险。

在智能体防护层面，360基于“以模治模”思路，构建面向智能体全生命周期的安全能力，覆盖智能体资产发现、权限管理、提示词注入检测、异常行为监控、漏洞检测与治理、安全审计等关键环节。

不久前，IDC发布《中国智能体威胁检测技术评估，2026》，360凭借在智能体资产管理、漏洞检测与管理等方面的能力入选，体现了360在智能体安全领域的技术积累和实践能力。

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在全球安全产业加速AI原生化的背景下，AI Agent、AI for SOC、AI Security已经成为当前行业最受关注的三大方向。AI智能体正从辅助工具逐步演变为安全运营体系中的核心驱动力，推动安全行业从“人工运营”向“智能运营”升级。

与此同时，AI技术快速发展也正在重塑网络攻防格局。

一方面，AI能够帮助安全行业实现规模化威胁分析、自动化研判与运营提效；另一方面，攻击者同样开始借助AI实施更低门槛、更隐蔽、更智能化的攻击。全球已经出现由AI智能体主导的大规模网络攻击事件，仅需少量人工干预即可完成漏洞扫描、攻击链生成、横向移动与数据窃取等全流程操作。

此外，AI自身安全问题也在持续暴露，包括提示词注入、智能体失控、数据投毒、模型越狱、供应链投毒等新型风险不断出现。此前OpenClaw生态曾因恶意Skill投毒导致十余万智能体实例沦陷，进一步暴露出智能体生态面临的安全挑战。

余凯谈到，传统网络安全、数据安全正在全面演变为“AI网络安全”与“AI数据安全”，AI安全已经成为数字时代必须解决的新命题。

除了AI赋能安全运营，360也在重点布局AI自身安全问题。

大模型与传统软件最大的区别，在于其具备“智能属性”，语言既是信息，也是指令。因此，AI的新安全问题，本质上需要依靠AI能力解决，“以模治模”已经成为AI安全的核心路径。

基于这一思路，360构建了覆盖AI大模型全生命周期的AI Security体系，围绕AI内容安全、基础安全、内部安全与智能体安全四大方向，形成“向善、安全、可信、可控”的完整安全框架。

基于“360大模型卫士”，能够对大模型输入输出、内容生成、行为调用等全链路进行安全防护，有效提升AI应用安全水平。在复杂提示词注入攻击场景演示中，未经防护的原生模型会输出高风险内容，而经过360安全护栏防护的大模型，则能够精准识别危险行为并拒绝生成违规回答。

随着AI加速进入产业深水区，行业对AI安全的需求也正在从“技术尝鲜”转向“业务实用”。可以肯定的是，AI的真正价值不在于单一模型能力，而在于能否真正融入安全运营体系，与数据、工具、流程、知识形成协同联动，推动安全能力实现质变。

中国也需要具备相应能力

相关技术进展不仅影响企业层面，也逐步上升至国家安全维度。

有观点认为，AI在漏洞挖掘方面的突破，已不同于一般技术进步，而是直接关系到国家级网络安全能力。未来，若不具备相应技术能力，可能在网络攻防中处于不利地位。

作为全球网络攻击高发国家之一，中国如何应对这一变化成为关注重点。公开信息显示，360集团已研发AI驱动的“漏洞挖掘智能体”，能够自动发现未知漏洞，目前已挖掘近1000个漏洞，其中50余个为高危漏洞，覆盖操作系统内核、办公软件组件及物联网设备等关键基础设施场景。

这也标志着漏洞发现正进入自动化、规模化的新阶段。

周鸿祎表示，传统漏洞挖掘方式具有较大偶然性，长期以来网络安全对抗主要依赖“黑客发现漏洞、安全专家进行防御”的模式。但随着AI大模型加入，攻防正在从“人与人对抗”，转变为“算法、算力与人力的综合对抗”。

如果攻击方具备类似能力，对常见代码库进行自动扫描，漏洞数量可能呈数百倍增长，防御体系将面临巨大压力，甚至出现“到处可被突破”的局面，网络攻击概率显著提升，攻击门槛却大幅下降，整体规则正在发生变化。

因此，发展基于AI的漏洞挖掘能力已成为必然选择。周鸿祎表示，虽然在大模型技术方面仍存在差距，但可以通过安全领域长期积累进行弥补。相比单纯依赖模型能力，安全公司在漏洞机理、攻防经验等方面具备优势，通过结合大模型与安全知识，可以形成更具实战能力的漏洞挖掘体系。

有研究也指出，人工智能正在从辅助工具演进为可扩展的漏洞研究引擎。

网络安全对抗进入“智能体时代”

随着AI深度参与网络攻防，未来安全体系的发展路径也逐渐清晰。

一方面，可以借助AI能力主动挖掘自身系统漏洞并及时修补；另一方面，在面对大规模攻击时，防御方也需要依靠算力批量生成自动化安全智能体，以“算力对抗算力、智能体对抗智能体”，维持攻防平衡。

周鸿祎指出，AI大模型正在对网络安全产生根本性影响。过去网络攻击能力受限于人才数量，而AI可以将专家经验转化为模型能力，通过“蒸馏”形成可复制的智能体，大规模应用于攻防场景，从而带来不对称优势。

相应地，防御侧也必须构建可复制的安全智能体体系，通过自动化方式完成漏洞筛查、分析与验证，将安全专家从重复性工作中解放出来，使其专注于关键决策。

正因如此，漏洞挖掘智能体被形象地称为AI时代的“网络核武器”。只有掌握这一能力，才能避免网络空间原有平衡被打破，并在未来的攻防对抗中保持主动。

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍攻击持续升温，核心业务系统成主要目标‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍攻击模式演进，勒索攻击进入“体系化阶段”‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍构建全链条防护能力，应对AI时代勒索威胁‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍节前防护建议：提前加固，避免成为攻击目标‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

作为国家网络安全应急技术协作体系的重要组成部分，CNCERT网络安全应急服务支撑单位主要围绕网络安全事件预防、发现、预警和处置等工作提供支撑。本届遴选共吸引157家单位申报，最终遴选出58家单位，并同步遴选6个重点技术领域支撑单位。

与以往相比，本届遴选更加突出实战导向和体系协同能力。面对关键信息基础设施攻击、大规模数据泄露风险以及AI对传统网络安全范式带来的冲击，CNCERT对支撑单位提出了更高要求：不仅要求其在深耕领域具备国内一流水准与核心竞争力，更要能够融入国家网络安全应急技术体系并有效发挥作用。特别是针对甲级支撑单位，本届遴选重点考察申报单位的核心能力、资源投入和实际支撑效果。

360数字安全集团此次获评CNCERT甲级支撑单位，并同时入围网络安全漏洞和网络安全监测两个重点技术领域，体现了其在综合应急支撑、漏洞发现、风险监测、威胁研判、应急处置等方向的长期积累和实战能力。

在网络安全漏洞领域，360长期深耕漏洞研究、漏洞挖掘、漏洞分析与应急响应，形成了从漏洞发现、验证、研判到风险通报和修复建议的闭环能力。近期，360对外披露其漏洞挖掘智能体体系已实现规模化漏洞发现能力。公开信息显示，360漏洞挖掘智能体已累计发现超过1000个漏洞，其中50个被国家漏洞库认定为高危漏洞，涉及操作系统核心组件、办公软件关键模块等基础软件环境，为漏洞风险前置发现和快速处置提供支撑。

在网络安全监测领域，360依托高级威胁情报、高级威胁狩猎、木马检测分析、全网风险感知和安全运营经验，形成了覆盖威胁发现、样本研判、攻击溯源、风险预警和应急处置的综合监测能力。长期以来，360持续跟踪APT攻击、勒索攻击、木马后门、钓鱼攻击、供应链攻击等高级威胁活动，积累了大规模恶意样本库、攻击组织画像、攻击技战术知识和威胁情报数据，能够对复杂攻击行为、新型恶意代码和潜在风险进行快速识别、深度分析和联动处置。面向关键信息基础设施保护、重大活动网络安全保障、政企安全运营等场景，360通过安全智能体蜂群进一步提升网络安全事件发现、攻击研判和预警处置效率，为国家网络安全应急体系建设提供实战化、智能化技术支撑。

未来，360数字安全集团将继续在CNCERT指导下，发挥在漏洞研究、网络安全监测、威胁分析、应急响应、攻防实战和AI安全等方面的能力优势，积极参与网络安全事件预防、发现、预警和处置工作，为保障关键信息基础设施安全、维护公共互联网安全、护航数字经济发展贡献力量。

本次IDC评估是国内智能体安全领域最具专业性、权威性的技术评测，覆盖智能体资产管理、漏洞检测与管理、运行时检测、MCP安全检测、Skills安全风险检测、安全态势管理、创新性七大核心维度，全面衡量厂商技术实力与实战能力。

报告明确指出，生成式AI与智能体正加速产业化落地，安全与道德问题已成为企业部署AI智能体的最大风险，企业生产环境中存在很多未授权“影子智能体”，智能体威胁检测已成为企业智能化转型的刚需能力。

凭借前瞻布局与顶尖攻防实力，360已率先发现多个OpenClaw等智能体高危漏洞，持续为全球智能体生态安全预警、筑牢防御屏障。不久前，360正式发布“安全龙虾”智能体，以安全为核心差异化优势，直击智能体规模化落地的核心安全痛点，推动AI智能体向大众化、产业化安全转型。

未来，360将持续深耕智能体安全赛道，持续破解供应链风险、提示词注入、影子智能体等行业难题，以领军者姿态推动智能体安全技术革新，为企业智能体应用筑牢安全底座，助力中国AI产业安全、可信、可控发展。

目前，360旗下产品360AI知识库已率先接入DeepSeek V4，成为业内首批完成新一代大模型落地的企业级知识管理平台之一。

该能力现已正式上线，面向企业客户开放，并支持私有化部署与平台化接入，帮助企业以更低门槛获取更强的AI知识处理能力。

作为新一代大模型，DeepSeek V4在推理能力、长文本处理及效率优化方面实现全面提升。

在复杂问答、跨文档理解、多轮推理等企业核心场景中，模型能够输出更具逻辑性与准确性的结果，广泛适用于制度查询、技术文档理解及项目经验复用等高复杂度应用场景。

同时，推理成本的进一步优化，使AI能力从“试点应用”走向“规模化部署”，为企业全面落地提供现实基础。