★张家口市政府、市公安局赵强

当AI技术从“高效执行标准化指令”迈向“自主解决复杂问题”，智能体在复杂场景中的不足逐渐显现—有的聚焦单一任务流程，在动态需求响应上有提升余地；有的依托固定数据来源，多维度协同能力待拓展；有的推理过程可追溯性不足，决策可信度需进一步强化。在此背景下，“思维体”应运而生。它以“认知推理”为核心，融合多技术内核与协议标准，构建起“主动思考、动态协同、高效执行”的新型AI范式，在智能体基础上升级了公安行业的智能应用逻辑。

1　从“智能体”到“思维体”：AI为何需要“升级”？

智能体是思维体的基础形态，多依托单一模型或固定工作流完成特定任务。比如公安领域的身份核验智能体，能根据输入信息匹配户籍库完成基础验证；警情登记智能体，可高效录入警情要素-这些智能体已在标准化、重复性警务场景中发挥重要作用，为公安智能应用奠定了基础。但随着公安业务复杂度提升，面对大型活动安保实时调整警力调配方案、案件研判同步处理监控图像与涉案录音、跨境专案侦办整合多警种碎片化数据等需求，智能体在动态响应速度、多模态协同强度、复杂推理深度上的提升空间逐渐凸显。

为进一步释放AI价值，“思维体”概念应运而生。它推动AI从“固化配置”转向“认知选择”，就像从“按图索骥”的导航仪，升级为能自主分析现场态势、警力分布、风险等级的“智能警务顾问”，在智能体原有能力基础上，新增自主思考、动态规划、高效执行的特性，可适配千变万化的公安实战场景。

2　思维体的核心理论：四大理论撑起“主动思考”能力

思维体的构建并非空中楼阁，而是基于四大核心理论，为其提供从“数据处理”到“决策输出”的全链路技术支撑。

2.1　神经网络式构建：像“拆分积木”般精准调用资源

借鉴人类大脑神经元网络机制，思维体将数据库切分为更小颗粒度的“神经细胞”，把工具链比作“神经传导通道”，以应用为导向反向制作“小工具”，形成精密的工具链网。

案例：公安接报“盗窃案”时，思维体将“公安数据库”拆分为“前科人员库”“监控资源库”“周边卡口数据库”等小库，工具链拆分为“监控检索工具”“人员比对工具”和“轨迹分析工具”，仅调用对应小库与工具快速定位嫌疑人及轨迹，无需检索全量数据。

2.2　自动工厂式组合：像“现代化工厂”般拆解复杂任务

以工厂生产为范式，将复杂任务分解为多流线操作，各“专业车间”分工协作，通过标准化接口与自动化调度，实现“数据输入→方案输出”全流程自主编排。

案例：公安“大型活动安保”场景，思维体构建“人流分析车间”“风险评估车间”“警力调度车间”和“应急处置车间”。接到“演唱会安保”任务后，各车间依次拆解需求、核算风险、确认警力负荷、匹配应急资源，最终自动生成一体化安保计划，无需人工逐环节协调。

2.3　分层解耦式驱动：像“精密仪器”般实现动态协同

遵循“感知-推理-决策-执行-反馈”五层架构，各层通过消息队列异步协作，模块可独立升级、“可插拔改造”，提升系统对复杂任务的适应性。

案例：公安分析“电信诈骗团伙”时，感知层捕捉资金流、信息流、人员关系；推理层预判团伙层级与作案链路；决策层确定优先推送内容；执行层调用对应分析工具与研判模块；反馈层根据新数据调整研判方向。升级单一模块时，不影响其他环节运行。

2.4　专家分诊式调用：像“分级诊疗”般精准匹配资源

按任务复杂度分级调用工具，实现“最小路径、最快速度、最准精度”的资源匹配，避免算力与时间浪费。

案例：公安警务处理中，简单任务（身份核验）由轻量级工具秒级响应；中等任务（单起盗窃案分析）调用“案件要素提取模块”；复杂任务（跨境电信诈骗侦办）联动刑侦专家模型、经侦资金查控模型协同作战，适配不同警务需求。

3　思维体的五大突破性特征：让AI更懂需求、更易用

思维体以“理解用户意图”为核心，而非机械执行指令，具体呈现五大特征，覆盖从“调用”到“输出”的全流程优化。

3.1　自适应自动生成：从“被动执行”到“主动思考”

通过“输入-关联-互动”闭环，主动拆解需求、构建知识背景、探询用户意图。（1）输入式调动：动态映射资源，无需关键词检索。如接报“商场有人闹事”，系统自动拆解需求，调用监控调取警力分布、处置模板等资源，无需民警手动选工具。（2）关联式思索：先构建知识图谱再推理。如分析“涉黑团伙线索”，自动关联团伙成员前科、涉案行为、资金往来、社交关系，形成完整画像后推理活动规律。（3）互动式推出：多轮对话探询需求。如民警查询“车辆信息”，系统主动询问检索时段、关注重点，提供检索范围选项，确保结果贴合侦办需求。

3.2　傻瓜式后台操作：自然语言就能用

面向用户零门槛，通过“小库、工具、协议、场景”的灵活组合，让前沿AI技术“人人可用”。

（1）小库做支撑：构建专题化数据库与记忆库。如“刑侦专题库”“交管专题库”及“上下文记忆库”，民警询问“嫌疑人前科”时自动关联此前案情，无需重复输入；还可依据岗位建立“用户偏好库”，贴合使用习惯。

（2）工具做模块：工具封装为统一单元，可灵活调用、独立升级。如警情分析场景，“警情分类”、“人员比对”等工具封装为模块，优化单一工具不影响整体运行。

（3）协议做联通：以协议（模型上下文协议）统一交互规范，实现“一次封装，多处调用”，避免工具间“沟通障碍”。

（4）按需做场景：动态组合资源适配场景。如“大型活动安保”调用人流分析、警力调度等工具生成方案；“社区警务”调用关注人员库、纠纷调解工具输出建议，实现“一场景一方案”。

3.3　定制化混合输出：打破单一局限，实现“精准+多样”

通过“小模型+大模型+混搜索”协同，支持多模态输入输出，满足不同场景需求。

（1）调优小智能体：轻量专用模型，速度快、成本低。如为治安民警打造“日常警情处置智能体”，输入“醉酒闹事警情”，直接推送执法指引、处置模板与联动资源。

（2）智能协同大模型：统筹复杂任务，“大模型搭骨架，小模型填血肉”。如处置“突发事件”，大模型拆解任务后，为各子任务匹配对应小模型，整合结果生成完整方案。

（3）支持混合搜索：兼容多格式、多模态输入。如案件研判时，图像识别工具分析车辆特征，录音转文字后做语义理解，实现多类型信息无缝融合。

3.4　多层级灵活调用：“云-脑-端”架构，全场景覆盖

构建分工明确的“云-脑-端”架构，通过统一入口、基座与模式，实现快速调用与全警共享。

（1）一个基座：核心算力与存储集中部署，边缘节点处理简单事务。如市级部署核心数据库，派出所终端处理身份核验、简单警情登记，数据实时回传云端。

（2）一个入口：统一多模态交互界面，隐藏后台复杂度。民警输入自然语言需求，系统自动调度资源，无需操作复杂界面。

（3）一个模式：“集中部署、全警共享”。如某警种研发的“涉毒人员研判思维体”上传平台后，其他警种可直接调用，打破数据孤岛。

3.5　省算力降低成本：四大策略，让AI“更经济”

通过精准检索、复用计算、轻量模型、筛选工具，大幅压缩算力消耗。

（1）切分小库节省算力：仅检索对应数据库。如查询“涉毒人员”时，仅调用“禁毒专题库”，而非全量公安数据。

（2）中间计算节省算力：复用重复计算结果。如分析“犯罪团伙关系”时，缓存已生成的“人员关系图谱”，后续追问资金流向可直接复用。

（3）轻量模型节省算力：按复杂度匹配模型。如“跨区域线索关联”由小模型完成基础匹配，“犯罪趋势预测”由大模型构建框架、小模型优化参数。

（4）选择工具节省算力：按“效果、成本、可行性”筛选工具。如查看清晰监控用轻量工具，分析模糊图像才调用专业增强工具。

4　思维体的技术基石：五大技术融合，撑起“认知能力”

思维体的强大能力，源于Agentic架构、RAG技术、思维链引擎、A2A协议与MCP协议的深度融合，五者共同构成技术底座。

4.1　Agentic架构：AI的“大脑中枢”

提供“思考-行动-观察-反思”闭环，赋予自主决策能力。核心组件包括：LLM本体（负责意图理解、任务规划）、长短时记忆模块（存储上下文）、工具接口层（对接外部工具）。

案例：基层派出所接“商铺被盗报警”，Agentic架构驱动思维体：思考（判断案件类型与需调用资源）→行动（调用周边监控与前科库）→观察（发现嫌疑人匹配线索）→反思（验证是否有同伙），最终生成抓捕建议方案。

4.2　RAG技术：AI的“知识源泉”

提供“实时、准确、全面”的知识来源，实现多源检索、动态策略、信息过滤。

案例：民警查询“寻衅滋事案件办案规范”，RAG技术联动“办案手册库”“判例库”“司法解释库”，通过“多跳检索”追溯流程修订历史，筛选高质量结果，确保办案依据最新、最准。

4.3　思维链引擎：AI的“推理笔记本”

通过“逐步推理”构建逻辑链，实现“多轮迭代+可追溯推理”，每个结论都能对应证据与逻辑。

案例：分析“车辆涉嫌作案”，思维链引擎分三轮推理：首轮锁定车辆轨迹与套牌信息；次轮验证车辆与其他案件的关联；三轮判断嫌疑人逃跑方向，最终构建完整推理链，并标注每步证据来源。

4.4　A2A协议：AI的“交通规则”

明确分工、任务分配与冲突解决，让多智能体协同“有序高效”。

案例：“重大案件合成作战”时，核心决策智能体拆解任务后，A2A协议将“人员核查”分配给刑侦智能体、“资金查控”分配给经侦智能体；经侦反馈涉案账户冻结信息后，核心智能体协调抓捕优先级，确保协同有序。

4.5　MCP协议：AI的“通用接口”

标准化模型与工具、数据源的交互，像“AI的USB-C端口”。

案例：分析“电信诈骗案资金链路”时，模型通过MCP协议调用“资金穿透工具”“涉诈账户库”和“银行协查接口”，各工具按统一规范交互，快速生成资金流向图谱，无需手动切换系统。

5   思维体的实现路径：四步走，从“概念”到“落地”

思维体的落地需通过“底层重构-技术升级-实战赋能-安全迭代”四步，逐步实现从“智能体”到“思维体”的跨越。

5.1　底层架构重构：打破“烟囱式”设计

（1）协议层：在标准MCP协议基础上，集成三级权限控制，实现“数据不出域、操作不越权”；外部数据经安全边界过滤（如脱敏）后传输，保障数据安全。

（2）流线层：引入“感知-规划-执行-反思”闭环。如处置“突发事件”时，自动完成态势感知、方案规划、指令执行与效果优化。

（3）底库层：将大数据库升级为专题库。如构建“人员全息档案库”“案件知识库”和“车辆特征库”，实现跨库关联，快速调取关联信息。

5.2　技术路线升级：从“单引擎”到“三引擎”

（1）引擎架构：构建“工具引擎+协议引擎+模型引擎”三引擎。工具引擎对接监控检索、人员比对等实战工具；协议引擎统一MCP/A2A交互规范；模型引擎负责案情分析、风险评估等认知任务。

（2）开发范式：推行容器化部署，可根据实战需求弹性扩容（如重大活动期间增加算力），避免重复开发。

5.3　实战应用重塑：优化工作模式

（1）处理模式：内置“案情分析链”，展示关键思考节点。如案件研判卡壳时，展示“数据检索-原因推理-方案生成”步骤，方便民警理解逻辑、补充经验。

（2）处理能力：强化协同能力。如“电信诈骗案+资金冻结”跨部门业务，思维体自动生成协同方案，无需人工沟通。

5.4　安全与迭代：构建“安全防线+进化机制”

（1）安全策略：“管理-技术-数据-审计”四位一体防御。全流程加密数据，设立多级熔断机制（如异常访问超标暂停账号），定期开展安全审计。

（2）迭代方式：“战训结合、积小成大”。通过“案件复盘-优化模型”循环沉淀经验；灰度上线新模块（如先在分局试点“智能警力调度”），验证无问题后全警推广，降低风险。

6   思维体的未来：向“通用智能”迈进

随着技术迭代，思维体将朝着更智能、更全面的方向发展，逐步逼近“通用智能”目标。

6.1　多模态思维链融合

突破文本局限，融合图像、视频、语音等多模态信息。如分析“暴力犯罪案件”时，将视频画面、报案人语音、笔录文字嵌入推理链，构建“视听+文本”跨模态推理路径，辅助判断犯罪意图。

6.2　自适应推理优化

动态调整推理结构，实现跨领域迁移。如简单警情（普通纠纷）用“线性推理”提升效率，复杂专案（跨境犯罪）用“多路径推理”；将“盗窃案轨迹分析”经验迁移到“抢劫案嫌疑人追踪”，减少模型推理成本。

6.3　人机协同推理增强

实现“人类+AI”思维链融合。如通过可视化工具修改AI推理的故障节点，补充经验知识，模型持续优化，形成“AI初步推理-人类校正-模型升级”的闭环。

7   结语：思维体，开启公安AI“认知智能”新时代

从“被动执行”的智能体，到“主动思考、协同解决”的思维体，公安AI正从“感知智能”迈向“认知智能”。它以Agentic为核，融合五大技术，不仅解决了传统AI动态响应慢、多模态协同弱、复杂推理差的局限，更在公安实战中创造实效—让案件研判更高效、警力调配更精准、安保方案更科学、服务群众更便捷。

未来，随着多模态融合、自适应推理、人机协同的突破，思维体将成为公安民警的“核心协作伙伴”，推动警务模式从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。对于公安部门而言，把握思维体的技术逻辑，深化实战应用，将是提升新质战斗力、赋能现代化社会治理的关键。

作者简介：

赵　强（1972-），男，河北定州人，硕士，现任张家口市政府副市长、市公安局局长。

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摘自《自动化博览》2025年10月刊