随着大模型应用门槛降低，越来越多律师、医生、财税顾问、教师、咨询师和行业专家，开始将自己的专业经验制作成AI Agent。

一个专业Agent可能具备以下能力：

• 根据用户情况连续提问；
• 调用专业知识库；
• 识别风险并进行分类；
• 自动生成报告、方案或者文书；
• 根据不同情形调用搜索、计算、数据库和第三方工具；
• 模拟专家多年形成的判断路径。

但随之而来的问题是：如果一个Agent做出来以后，其他人复制名称、模仿功能、套取提示词、抓取回答，甚至将整个知识库和工作流搬走，开发者是否能够维权？

答案是：可以保护，但不能只依赖一种权利，更不能等到被复制后才开始考虑保护。

目前中国法律并未设立一种统一的“AI Agent权”或者“智能体所有权”。开发者不能仅凭“这个想法是我先提出的”，就禁止其他人制作功能相似的Agent。

真正有效的方式，是从产品设计阶段开始，把Agent拆分为若干可以受到不同法律制度保护的资产，包括：

品牌名称、个人身份、软件代码、提示词与工作流、专业知识库、训练和测试数据、输出模板、用户数据、模型结构参数以及经过长期调试形成的整体竞争优势。

通过商标、著作权、商业秘密、反不正当竞争、合同、人格权和技术措施进行组合保护，才能形成真正的法律护城河。

01

首先要明确：法律保护的不是“做Agent的想法”

很多专业人士容易产生一个误区：

我最早想到把某种专业服务制作成Agent，所以别人不能做类似产品。

这种理解通常不成立。

例如，以下想法原则上很难被某一个人独占：

• 做一个劳动法咨询Agent；
• 做一个企业出海风险评估Agent；
• 通过20个问题判断企业风险；
• 根据客户回答生成法律体检报告；
• 使用大模型分析合同；
• 让Agent先提问、再分类、最后生成建议。

《计算机软件保护条例》明确，软件著作权保护的是计算机程序及有关文档，但不延及开发软件所使用的思想、处理过程、操作方法或者数学概念。也就是说，抽象的业务逻辑、专业方法和产品构想，通常不能仅依靠著作权被垄断。

但是，这并不意味着Agent无法保护。

同样一个“企业法律体检”的想法，开发者可能进一步形成：

• 一套具有独创性的题目体系；
• 特定的问题跳转规则；
• 专业风险分类标准；
• 自行积累的案例知识库；
• 一套内部评分模型；
• 特定报告结构和表达体系；
• Agent调用工具的工作流；
• 长期测试形成的参数和纠错规则；
• 有辨识度的名称、头像和个人IP。

这些具体成果，就可能分别受到法律保护。

因此，Agent保护的第一个原则是：

不要试图垄断一个抽象想法，而应当把想法转化为可以识别、可以固定、可以证明、可以区分来源的具体资产。

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案例一：AI模型即使不属于传统作品，也可能作为竞争利益受到保护

在“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案中，相关企业投入大量资源训练并调校AI漫画特效模型。竞争者随后推出视觉效果高度接近的产品。

法院并未简单讨论最终生成的漫画图片是否构成作品，而是将保护重点放在模型本身。

北京知识产权法院认为，经过数据训练和调校形成的模型结构和参数，为经营者带来了创新优势、经营收益和市场利益，构成反不正当竞争法所保护的竞争利益。

法院综合考察了三方面证据：

第一，对方是否有接触原模型的可能性；

第二，双方模型结构和参数是否高度接近；

第三，对方能否提交完整、可信的自主研发证据。

最终，法院认定被告直接利用他人投入大量人力、物力和算力形成的模型结构及参数，节省了训练成本和研发时间，迅速形成替代性产品，构成不正当竞争。二审维持原判。

这个案例对专业Agent开发者具有非常重要的启示。

一个Agent的竞争价值，未必只体现在某一段代码上，还可能体现在整体系统中：

• 提问顺序；
• 任务拆解方式；
• 提示词链；
• 模型路由规则；
• 工具调用逻辑；
• 参数设置；
• 测试和纠错结果；
• 风险判断规则；
• 回答的稳定性；
• 知识库与工作流的组合关系。

即使这些内容暂时难以全部纳入传统著作权或者专利保护，只要开发者能够证明自己进行了持续投入，并形成了实际竞争优势，对方又无法说明其高度相似产品的合法来源，就可能通过反不正当竞争法寻求保护。

但这个案例也说明，权利人必须留下研发证据。

如果Agent开发过程没有版本记录、测试记录、代码提交记录、训练日志和成本记录，发生争议时，仅仅声称“对方肯定抄了我”，往往是不够的。

03

案例二：代码、训练数据和算法可以按照商业秘密保护

在（2023）最高法知民终1503号案件中，权利人研发了一款具有指尖识别和点读功能的AI英语阅读产品。

公司前技术人员离职后成立新公司，并在很短时间内向市场提供具有相似功能的产品。权利人主张，对方使用了其训练代码、算法和训练图片数据库。

最高人民法院在二审中重点考察了：

• 权利人的技术信息是否在被诉侵权行为前形成；
• 原员工是否有机会接触相关技术信息；
• 双方产品表现是否高度相似；
• 对方能否证明其产品来自独立研发；
• 对方提交的代码和训练材料是否与实际研发时间相吻合。

权利人通过GitLab代码记录、第三方存储日志、训练图片数量、产品上线时间和内部研发记录，证明了技术形成过程。

相反，被告虽然主张使用了公开代码和自行研发，但其提交的代码、训练数据和时间记录无法合理解释，为什么公司成立不到两个月，就能够提供成熟的指尖识别功能。

最高人民法院最终认定侵害商业秘密，判令相关主体停止披露和使用涉案技术秘密、销毁载体、签署保密及不侵权承诺书，并连带赔偿经济损失和合理费用50万元。对于不履行停止侵害等义务的行为，判决还明确设置了迟延履行金。

这个案例对Agent开发者的意义在于：

法院保护的并不只是最终产品，也可以保护用于训练、调试和形成产品能力的底层材料。

对于专业Agent而言，以下内容可能构成商业秘密：

• 系统提示词；
• 多轮提示词链；
• Agent角色设定；
• 问题跳转条件；
• 风险评分公式；
• 工具调用顺序；
• 模型选择和切换规则；
• 专业案例库；
• 客户问答数据；
• 专家标注数据；
• 测试集；
• 负面案例集；
• 纠错记录；
• 高质量问答样本；
• 尚未公开的产品规划和客户名单。

但商业秘密不会因为信息“很重要”就自动成立。

根据反不正当竞争法，商业秘密应当同时具备三个条件：

一是不为公众所知悉；

二是具有商业价值；

三是权利人采取了相应保密措施。

所以，Agent开发者不能一方面把完整提示词、知识库和工作流公开给所有人，另一方面又在发生纠纷后主张它们属于商业秘密。

04

第一步：先确定Agent到底是谁的

许多Agent在开发阶段就埋下了权属争议。

常见情形包括：

• 专业人士提供知识，由外包团队开发；
• 公司员工利用工作时间开发；
• 几名合伙人共同搭建；
• 使用第三方平台制作，没有自有代码；
• 开发者使用了他人的模型、插件或者知识库；
• 个人IP与公司品牌共同出现；
• 技术团队掌握后台账号和服务器权限。

如果不提前约定，未来可能出现以下问题：

专业内容是你的，代码却属于技术公司；品牌是公司的，个人却掌握核心账号；产品对外称联合开发，但双方都认为自己可以单独使用。

因此，在开始开发前，应当以书面协议确定：

1. 谁是Agent的开发主体和运营主体；
2. 谁拥有名称、Logo、域名和账号；
3. 谁拥有源代码、目标代码和技术文档；
4. 谁拥有系统提示词、工作流和知识库；
5. 谁拥有训练数据、测试数据和用户反馈数据；
6. 外包团队是否可以重复使用相关成果；
7. 后续更新、优化和衍生成果归谁；
8. 合作终止后，谁保留后台和服务器控制权；
9. 是否允许开发人员为竞争者开发类似产品；
10. 是否必须返还、删除并销毁全部资料。

尤其是外包开发合同中，不应只写“乙方负责开发一款Agent”，而应当明确：

项目中形成的源代码、目标代码、技术文档、界面设计、提示词、工作流、知识库结构、接口配置、测试数据、模型调试记录、账号及衍生成果，除第三方依法享有权利的内容外，均归委托方所有。

否则，Agent即使上线，也可能缺乏完整的权利基础。

05

第二步：为Agent建立独立的品牌身份

对于专业Agent而言，最容易被模仿的通常不是后台技术，而是名称、头像和“官方身份”。

例如，有人可能制作一个功能并不相同的产品，但使用：

• 相同或者近似的Agent名称；
• 相似Logo和头像；
• 专业人士姓名；
• 律所、医院或者机构名称；
• “官方版”“授权版”“联合开发”等表述；
• 相似的公众号、域名或者小程序名称。

这种行为可能造成用户误认为两个产品存在授权、投资、合作或者关联关系。

2025年修订的《反不正当竞争法》明确禁止擅自使用他人有一定影响的商品名称、姓名、网名、域名主体部分、网站名称、新媒体账号名称、应用程序名称或者图标等，造成市场混淆。

“小度”智能产品案件也具有参考意义。被告在其他智能产品上使用“xiaodu xiaodu”语音指令。法院认为，该语音指令经过持续使用，已经与“小度”产品建立稳定联系，其他经营者的擅自使用容易造成混淆，构成不正当竞争。

因此，Agent在命名时不宜只使用通用名称，例如：

• 法律助手；
• 合同审查Agent；
• 企业顾问AI；
• 劳动法机器人。

这些名称显著性较弱，不容易形成排他性的品牌保护。

更好的方式是采用：

独创品牌名称＋专业功能说明。

名称确定后，应当尽早完成：

• 商标查询和注册；
• 域名注册；
• 公众号、视频号和小程序名称占位；
• Logo和标准字体设计；
• 中英文名称统一；
• 官方网站和官方账号公示；
• 官方产品版本和运营主体说明。

对于以个人专业能力为基础的Agent，还应当明确姓名、肖像、声音、执业身份和机构名称的授权边界，避免合作方在合作终止后继续使用个人形象运营产品。

06

第三步：把代码和文档固定下来

如果Agent包含自行开发的程序，应当对以下内容进行系统留存：

• 前端和后台源代码；
• API调用程序；
• 工作流编排代码；
• 知识库管理程序；
• 用户权限程序；
• 风险评分和报告生成程序；
• 设计说明书；
• 流程图；
• 用户手册；
• 测试报告；
• 版本更新说明。

《计算机软件保护条例》将计算机程序及有关文档纳入软件保护范围，软件登记证明可以作为登记事项的初步证明。

因此，具备一定独立开发内容的Agent，可以考虑申请软件著作权登记。

但是，软件著作权登记并不意味着可以保护Agent的所有功能。

软件著作权主要保护具体代码和具有独创性的文档，不保护抽象思想、操作方法和业务流程。

所以，登记时不能只提交一个简单聊天页面，而应尽可能形成完整的软件资产包，包括：

程序代码＋技术文档＋流程图＋版本说明＋测试材料。

同时，应使用代码管理工具保留：

• 首次创建时间；
• 每次提交时间；
• 提交人员；
• 修改内容；
• 分支和版本；
• 发布记录；
• 测试记录；
• 故障修复记录。

这些记录不仅用于证明著作权，也可以在反不正当竞争或者商业秘密案件中证明研发投入和形成过程。

07

第四步：不要直接公开核心提示词和工作流

有些Agent开发者为了展示能力，会公开完整系统提示词、知识库结构和工作流。

这可能迅速削弱商业秘密保护。

对于核心能力，应当实行前后台分离。

用户可以看到的是：

• Agent能够完成什么任务；
• 用户需要输入哪些信息；
• Agent最终输出什么结果。

不宜直接暴露的是：

• 完整系统提示词；
• 内部判断标准；
• 风险分数权重；
• 问题跳转逻辑；
• 模型路由规则；
• 内部案例筛选标准；
• 工具调用参数；
• 后台知识库目录；
• 负面测试集；
• 内部纠错规则。

可以将Agent信息划分为三层：

第一层是公开信息，包括名称、功能、使用说明和示例结果；

第二层是限制信息，包括用户登录后可以使用但不能批量导出的内容；

第三层是核心秘密，包括提示词、算法、知识库、评分规则和测试数据，只允许极少数人员访问。

商业秘密保护的关键，不是写一句“本资料属于商业秘密”，而是采取与信息价值相适应的真实措施，包括：

• 签订保密协议；
• 建立信息分级制度；
• 对文件添加保密标识；
• 限制访问人员；
• 设置账号和权限；
• 保存下载、复制和修改日志；
• 禁止使用私人邮箱和网盘传输；
• 离职时返还和删除资料；
• 外包人员只接触必要模块；
• 定期检查异常访问行为。

法院在商业秘密案件中，会审查这些措施是否真实存在，而不是只看合同中是否出现“保密”两个字。

08

第五步：把知识库做成可证明的资产

专业Agent最有价值的部分，往往不是基础模型，而是专家长期积累形成的知识库。

例如，律师Agent的知识库可能包括：

• 法律法规；
• 司法解释；
• 类案裁判规则；
• 自行整理的案件标签；
• 诉讼策略；
• 风险分类；
• 合同条款库；
• 问卷和访谈提纲；
• 内部办案经验；
• 报告模板；
• 专家修正记录。

其中，公开法律法规本身当然不能被某一个人垄断。

但开发者对公开材料进行筛选、分类、标注、评价、关联和持续更新后，形成的知识体系，可能具有独立的商业价值。

因此，不要只是把大量文件上传到知识库，而应当建立：

• 资料来源记录；
• 收录时间；
• 分类标签；
• 专家批注；
• 风险等级；
• 适用条件；
• 失效和更新时间；
• 修改人员；
• 版本号；
• 原始文件与加工结果的对应关系。

这样做的价值在于：

第一，可以证明知识库不是简单复制公开材料，而是包含持续的专业加工；

第二，可以证明知识库的形成时间和投入；

第三，可以发现对方是否整体复制了你的分类错误、标签结构、特殊表述和更新顺序；

第四，可以在诉讼中明确指出被侵害的具体内容，而不是笼统声称“我的知识被偷了”。

商业秘密案件中最常见的失败原因之一，就是权利人无法明确说明自己要求保护的“秘密点”到底是什么。

所以，Agent开发者应当提前制作《核心知识资产清单》，逐项说明：

信息名称、具体内容、形成时间、存储位置、接触人员、商业价值、保密等级和保护措施。

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第六步：用合同限制抓取、套取和反向训练

即使Agent面向公众提供服务，也不意味着用户可以任意复制其全部能力。

应当通过用户协议明确使用边界。

协议至少应当禁止：

• 使用爬虫批量获取内容；
• 通过自动化程序高频调用；
• 通过提示词攻击套取系统提示词；
• 逆向分析工作流和接口；
• 绕过访问、次数和付费限制；
• 将输出批量用于训练竞争性Agent；
• 删除水印、来源信息和版权说明；
• 冒用Agent名称、Logo或者个人身份；
• 转售账号或者服务；
• 对外宣称获得官方授权。

用户协议还应明确：

• 账号归属；
• 使用许可范围；
• 输出内容的使用边界；
• 用户上传内容的授权范围；
• 用户不得上传违法或者侵权信息；
• 平台对异常调用的处置权；
• 证据日志的保存规则；
• 违约责任；
• 争议解决方式。

合同不能当然约束所有陌生第三人，但可以约束注册用户、付费客户、合作机构、代理商、开发商和员工。

一旦对方先注册使用你的Agent，再通过大量提问复制其能力，合同就可以与著作权、商业秘密和反不正当竞争责任共同适用。

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第七步：设置反抓取措施和内容指纹

2025年修订的《反不正当竞争法》规定，经营者不得以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式，获取、使用其他经营者合法持有的数据，损害其他经营者合法权益并扰乱市场竞争秩序。

这一规定对Agent保护非常重要。

如果竞争者使用大量账号、自动化脚本、接口攻击或者其他方式，绕过次数限制，批量抓取Agent的回答、案例库和报告，就可能构成数据不正当竞争。

但前提是开发者确实设置过合理的技术管理措施。

建议至少设置：

• 登录和实名认证机制；
• 调用频率限制；
• 单日使用上限；
• 异常高频访问预警；
• 设备和IP识别；
• 批量提问检测；
• API密钥管理；
• 下载和导出限制；
• 异常账号冻结；
• 日志长期保存；
• 用户ID水印；
• 输出时间戳；
• 内容编号；
• 隐性数字指纹。

《人工智能生成合成内容标识办法》已经建立显式标识和隐式标识制度，并鼓励在生成内容中加入数字水印等隐式标识。隐式标识可以包含服务提供者信息、内容编号等制作要素。

这些标识主要承担AI内容治理功能，但同时也可以帮助Agent开发者证明：

• 某段内容由哪个系统生成；
• 生成时间是什么；
• 使用了哪个账号；
• 内容经过怎样的传播；
• 对方是否删除或者修改了来源信息。

对于法律报告、风险体检报告等专业输出，可以在不影响使用体验的情况下加入：

Agent名称、报告编号、生成日期、用户编号、版本号和验证二维码。

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第八步：如果存在真正的技术创新，可以评估专利

多数专业Agent的业务逻辑很难直接申请专利。

例如：

• 用十个问题判断合同风险；
• 根据客户情况推荐法律方案；
• 将案件分为高、中、低风险；
• 生成特定格式的咨询报告。

这些内容更接近专业规则、商业方法或者智力活动规则。

但是，如果Agent解决的是具体技术问题，就可能具备专利空间。

国家知识产权局相关审查规则强调，对于包含人工智能算法特征的申请，应当将算法特征与技术特征作为整体考察。如果算法与计算机系统内部结构存在特定技术关联，解决了硬件运行效率、执行效果或者具体应用领域数据分析可靠性等技术问题，并产生相应技术效果，可能构成专利法意义上的技术方案。

例如，可以评估：

• 提高多模型调用效率的方法；
• 降低Token和算力消耗的方法；
• Agent任务失败后的自动恢复机制；
• 多Agent权限隔离技术；
• 敏感信息动态脱敏方法；
• 防止提示词泄露的技术方案；
• 工具调用轨迹验证方法；
• Agent异常行为识别方法；
• 专业知识库的高精度检索技术；
• 在特定硬件环境中提高推理速度的方法。

因此，专利不是每个Agent的必选项，但对于真正具备技术创新的产品，应当在公开发布前进行专利评估。

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第九步：上线前就建立完整证据链

发生侵权以后，最重要的问题往往不是“法律上有没有权利”，而是“能不能证明”。

Agent开发者应当从第一天开始保存以下证据：

1. 形成证据 包括立项文件、产品需求、设计草图、会议记录、源代码、提示词初稿、知识库初稿、测试记录和版本更新记录。
2. 权属证据 包括劳动合同、委托开发合同、知识产权归属协议、保密协议、职务成果制度、股东协议和合作协议。
3. 投入证据 包括开发费用、人员工资、服务器费用、模型调用费用、数据购买费用、标注费用和宣传费用。
4. 使用证据 包括上线时间、用户数量、付费记录、媒体报道、宣传材料、客户评价和市场影响力。
5. 保密证据 包括权限记录、保密标识、访问日志、下载记录、员工培训记录和离职交接记录。
6. 侵权比对证据：包括双方产品测试视频、相同问题的输出结果、特殊错误、特征性表述、工作流路径、响应顺序、发布时间和对方宣传内容。

在“变身漫画特效案”中，法院比较了接触可能性、模型结构参数和自主研发证据；在AI英语阅读伴侣案中，法院重点审查了代码版本、训练数据、研发周期、产品表现和对方能否说明技术来源。

这说明Agent维权不能只依靠最终输出“看起来相似”。

应当形成完整逻辑：

我的成果何时形成——对方如何接触——双方哪里相似——对方为什么不可能在如此短的时间内独立形成——对方是否能够提供连续、真实的自主研发证据。

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发现仿冒后，应当如何处理？

发现他人仿冒Agent后，不宜立即在社交平台公开指责。

更稳妥的顺序是：

1. 固定侵权页面、账号、宣传内容、付费流程和实际使用过程；
2. 对双方产品使用相同问题进行完整测试；
3. 保留屏幕录像、时间戳、订单记录和付款记录；
4. 核查对方公司、域名、商标、软件著作权和上线时间；
5. 整理己方的在先开发和使用证据；
6. 判断应当主张哪一种权利；
7. 向平台投诉、发送律师函或者申请证据保全；
8. 必要时申请行为保全并提起诉讼。

不同仿冒行为对应的法律路径并不相同：

• 复制名称、Logo和官方身份，重点考虑商标和混淆行为；
• 复制代码和界面，重点考虑软件著作权；
• 窃取提示词、知识库和训练数据，重点考虑商业秘密；
• 批量抓取回答并制作替代产品，重点考虑数据权益和反不正当竞争；
• 冒用专家姓名、头像、声音和身份，重点考虑人格权和虚假宣传；
• 员工或者开发商带走成果，重点考虑合同责任、商业秘密和职务成果规则。

不要试图用一个案由解决所有问题。更有效的方式，通常是根据证据同时构建多层权利基础。

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一个有法律保护的Agent，应当具备什么条件？

一个真正具有法律护城河的Agent，至少应当具备以下结构：

1. 有独立且具有辨识度的名称和品牌；
2. 开发主体、运营主体和权利主体明确；
3. 代码、提示词、知识库和数据有清晰权属；
4. 研发过程有完整版本和时间记录；
5. 核心信息没有被无差别公开；
6. 员工、外包方和合作方承担明确保密义务；
7. 知识库经过专业分类、标注和持续更新；
8. 用户协议禁止抓取、逆向和竞争性训练；
9. 系统设置访问限制、日志和内容水印；
10. 发生侵权时能够明确指出具体被复制的资产。

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结语：不要只做一个能运行的Agent，要做一个能够证明属于你的Agent

AI Agent的法律保护，不是在产品上线后补一份免责声明，也不是申请一个软件著作权证书就结束了。

真正有效的保护，应当贯穿Agent的整个生命周期：

开发前确定权属，开发中保存记录，上线前注册品牌，运营中保护秘密，输出时加入标识，合作时签署合同，发现侵权后迅速取证。

对于专业人士而言，Agent最核心的资产往往不是基础模型，而是多年积累的专业判断能力，以及将这种能力转化为问题体系、知识库、工作流、报告模板和纠错机制的过程。

法律不能禁止别人学习同一个专业，也不能禁止别人开发功能相近的Agent。

但是，法律可以制止他人：

• 冒用你的品牌和身份；
• 复制你的代码和文档；
• 窃取你的提示词和知识库；
• 利用前员工带走你的训练成果；
• 绕过技术措施抓取你的数据；
• 直接使用你的模型、参数和工作流；
• 不投入研发成本，却通过复制迅速获得替代性竞争优势。

因此，Agent的真正法律护城河，不是一张证书，而是一套由以下内容构成的系统：

品牌识别＋权属协议＋软件著作权＋商业秘密制度＋数据和反不正当竞争保护＋用户合同＋技术措施＋完整证据链。

只有当这些内容在Agent开发之初就被同时设计进去，专业能力才能真正从“容易被复制的经验”，转化为“能够持续经营并受到法律保护的数字资产”。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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