作者：来自 Elastic Desiree Ho
人工智能（AI）正在重塑美国州政府提高运营效率和服务质量的方式。从处理信息请求的聊天机器人到增强危机响应的预测工具，AI 已经在简化日常操作。根据 NASCIO 2025 年州首席信息官（CIO）调查，AI 目前是州政府领导者的首要技术优先事项，也是整体 CIO 优先事项的第二位。虽然聊天机器人目前占据主导地位，AI agent 正成为提升效率、响应能力和服务影响力的下一个机会。
在此势头下，各州开始探索通过 AI agent 改进治理和公共服务的创新方法。今年早些时候，弗吉尼亚州推出了全国首个 agentic AI 工具，用于分析州法规并提出简化监管语言的方法。AI agent 是一种配置了自定义指令和工具的大型语言模型（LLM），能够解释用户请求并执行任务以实现既定目标。
当 CIO 考虑在政府系统中部署 AI agent 时，从一开始就将强有力的数据实践、网络安全和治理结合起来的州，将为负责任、以用户为中心的创新建立全国基准。
数据质量：信任的基础
高质量数据是可信且有效 AI 部署的基础，因为 AI 系统依赖准确、良好管理的数据来生成可靠洞察。尽管近九成 CIO 认为数据质量至关重要，但不到四分之一的州有正式的数据质量计划，这使得数据治理不善成为许多州的长期挑战。不准确或不完整的数据可能被 AI 放大，导致决策失误、资源错配和公众信任下降。
改善数据管理需要在各机构之间保持一致的组织、验证和安全共享。这些实践促进透明度和问责制，同时确保 AI 生成的洞察准确且公正。对干净、结构良好的数据的投资可以为后续每个负责任的 AI 应用提供蓝图。
从数据管理到 AI agent 的规模化
一旦建立了强有力的数据治理，下一步是负责任地在运营中规模化 AI。成功的三个关键因素是：互操作性、安全性和开放标准。
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互操作性：确保系统能够跨机构共享和解释数据，提高协调性、减少行政负担并降低错误发生率。
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安全性：保护敏感数据免遭滥用，符合合规标准，并维持公众信任。
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开放标准：使 AI 系统更易于审计和适应，支持透明、协作及长期创新。
Agent Builder 如何将负责任 AI 落地
工具如 Elastic Agent Builder 使政府能够将这些原则付诸实践。各机构可以使用 Agent Builder 创建自定义 agent，通过开放标准在系统间安全协作。例如，各机构可以自动化案例管理，使不同部门（如卫生与公共服务部、劳动部和教育部）能够共享数据并协调工作流程，同时保持基于角色的访问控制和合规性。在可靠、良好治理的数据基础上，Agent Builder 可以帮助政府工作人员生成洞察、自动化任务，并改善民众服务。
通过公私合作推进负责任 AI
没有任何州可以孤立地推进负责任 AI。公私合作提供了安全有效 AI 采用所需的专业知识、技术框架和问责结构。私营开发者贡献工程能力并识别新兴风险，而政府领导者确保部署符合政策、伦理和公共利益。
合作模式可以包括共同开发互操作性框架、在受控环境中进行试点项目，或建立共享治理结构以强化监管和数据质量。通过协作，各州可以在保持安全、透明和公众信任的同时，加速创新。
承诺清洁数据、开放架构和积极协作的政府，不仅能够现代化运营，还能展示可信、以用户为中心的 AI 实践。Elastic 准备支持各州将这一愿景转化为可操作的模型，为其他州提供借鉴。
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