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。
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。
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。
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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原文：https://www.elastic.co/blog/us-state-government-ai-agents
