这是一项具有里程碑意义的举措，标志着公共部门数字化转型发生了重大转变。 Anthropic公司已被选中为政府构建人工智能助手功能。这项计划旨在实现公民与复杂的国家服务互动方式的现代化，从静态的信息门户转向动态的、智能的人工智能系统。

对于公共和私营部门的技术领导者而言，将大型语言模型 (LLM) 集成到面向客户的平台中，往往止步于概念验证阶段。英国科学、创新和技术部 (DSIT) 旨在通过落实其与 Anthropic 公司于 2025 年 2 月签署的谅解备忘录，来克服这一常见障碍。

公共服务领域向智能型人工智能的转变

今天宣布的这项联合项目优先考虑部署 智能体人工智能系统这些功能旨在主动引导用户完成各项流程，而不仅仅是检索静态信息。这代表着数字政府服务在构思和交付方式上的根本性变革。

超越标准聊天机器人界面的决策旨在解决数字服务交付中的一个关键痛点：信息可用性与用户操作之间的差距。虽然政府门户网站数据丰富，但用户需要特定的领域知识才能轻松上手，而许多公民恰恰缺乏这些知识。智能体系统通过充当知识渊博的向导来弥合这一差距。

通过采用由以下方式驱动的代理系统 Claude作为 Anthropic 的旗舰人工智能模型，该计划旨在提供量身定制的支持，并在多次交互中保持上下文关联。这种方法与私营部门客户体验的发展轨迹相呼应，其价值主张越来越体现在执行任务和处理复杂查询的能力上，而不仅仅是处理支持工单。

政府部门需要具备自主能力的AI助手

初步试点项目聚焦于就业领域，这是一个业务量巨大的领域，效率提升能够直接影响经济效益。该系统旨在帮助用户寻找工作、获得培训机会并了解可用的支持机制。对政府而言，其运行逻辑包含一个智能路由系统，能够评估个人情况并高效地引导用户获得所需服务。

对就业服务的这种关注也起到了压力测试的作用。 上下文保留能力与简单的事务性查询不同，求职是一个持续的过程。系统“记住”先前交互的能力允许用户暂停和继续他们的求职之旅，而无需重新输入数据；这项功能对于高摩擦工作流程至关重要。对于企业架构师而言，该政府机构的实施案例为在安全环境中管理有状态人工智能交互提供了一个绝佳的范例。

风险规避型部署策略

在法律框架内实施生成式人工智能需要采取规避风险的部署策略。该项目遵循…… “扫描、试飞、称重” 该框架是一种精心设计的方法，它强制在更广泛推广之前进行迭代测试。这种分阶段的方法使该部门能够在受控环境中验证安全协议和有效性，从而最大限度地减少其他公共部门人工智能项目推出时遇到的合规性问题。

数据主权和用户信任是这一治理模式的基石。Anthropic 明确规定，用户将完全掌控自己的数据，包括选择退出或指定系统记忆内容的权利。通过确保所有个人信息处理均符合英国数据保护法，该举措旨在消除通常会阻碍推广的隐私顾虑。

此外，英国也参与了此次合作。 人工智能安全研究所 对模型进行测试和评估，确保所制定的安全措施能够指导最终部署。这种多层次的安全保障方法对于维护公众对人工智能驱动的政府服务的信任至关重要。

避免依赖：政府技术的新模式

对于企业领导者而言，这种合作关系中最具启发性的方面或许在于其对以下方面的关注： 知识转移与传统的外包交付模式不同，Anthropic 的工程师将与政府数字服务部门的公务员和软件开发人员并肩工作。

此次合作安排的明确目标是培养内部人工智能专业人才，确保英国政府在初始合作结束后能够独立维护该系统。这解决了以下关键问题： 供应商锁定公共机构越来越依赖外部供应商提供核心基础设施。通过在建设阶段优先进行技能转移，政府将人工智能能力视为核心运营资产，而非采购商品。

这一进展是主权人工智能参与这一更广泛趋势的一部分，Anthropic 通过在冰岛和卢旺达开展类似的教育试点项目，扩大了其在公共部门的影响力。这也反映出该公司正在加大对英国市场的投资，其伦敦办事处正在拓展其政策和应用人工智能职能。

更广泛的人工智能行业背景

选择 Anthropic 参与此次试点项目，凸显了企业和政府人工智能领域日益激烈的竞争。随着各机构寻求 OpenAI 和微软之外的替代方案，Anthropic 已将自身定位为安全至上、值得信赖的合作伙伴，尤其擅长敏感部署项目。其“合宪人工智能”理念与公共部门对透明度、公平性和安全性的要求高度契合。

此举也标志着人工智能产业走向成熟。我们正从炒作和实验阶段过渡到实际应用的高价值阶段。世界各国政府不仅竞相监管人工智能，更致力于利用其力量提升效率和服务水平。英国积极主动的做法可为其他面临类似挑战、需要对传统系统进行现代化改造的国家提供借鉴。

此外，将智能体人工智能融入政府服务也引发了关于公共部门未来劳动力的重要问题。虽然人工智能可以处理日常咨询和复杂的路由，但公务员的角色可能会逐渐转向处理特殊情况、提供同理心支持以及监督人工智能系统。这种合作模式预示着未来人类与人工智能将携手合作，为公民带来更优质的服务。

对于关注此次推广的高管而言，这再次表明，成功的AI整合与其说是取决于底层模型，不如说是取决于围绕该模型构建的治理、数据架构和内部能力。从回答问题到引导结果的转变，标志着数字化成熟度的下一个阶段。

随着试点项目的推进，科技行业将密切关注。该项目的成功可能为在其他政府部门（例如医疗保健和税务管理部门）广泛采用智能体人工智能铺平道路，从而从根本上重塑数字时代公民与国家之间的关系。