AI Agent的法律主体地位：自主决策签约的效力与责任归属

AI Agent的法律主体地位：自主决策签约的效力与责任归属

作者：王冠律师 | 企业常法与人工智能和数字经济

发布日期：2026年6月8日

一、引言：当AI开始自主签约

2025年，全球首例AI Agent自主完成商业交易的事件引起了法律界的广泛关注：一个由某企业部署的采购AI Agent在分析市场数据后，自主向供应商发出了采购订单，并完成了支付。整个过程没有任何人类员工的直接介入。同年，美国加州发生了另一起引发争议的事件——一个AI Agent因错误理解指令，以高于市场价300%的价格预订了酒店房间，造成了数千美元的损失。

这些案例共同指向一个根本性的法律问题：当AI Agent能够自主决策、对外进行意思表示甚至实施法律行为时，这些行为的法律效力如何认定？由此产生的侵权责任应由谁承担？AI Agent本身是否应当被赋予某种形式的法律主体地位？

本文将从中国现行法律框架出发，结合欧盟、美国等主要法域的最新立法动态，对AI Agent的法律主体地位问题进行系统分析，为企业部署AI Agent提供法律风险管理指引。

二、AI Agent的定义与技术特征

在进行法律分析之前，有必要明确"AI Agent"的技术内涵。从技术角度，AI Agent是指能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能体。与传统自动化程序不同，AI Agent具有以下核心特征：

• 自主性（Autonomy）：能够在没有人类持续干预的情况下运行，自主决定执行策略；
• 反应性（Reactivity）：能够感知环境变化并实时调整行为；
• 目标导向性（Pro-activeness）：不仅被动响应，还能主动寻求实现预设目标；
• 社交能力（Social Ability）：能够与人类或其他AI Agent进行交互和协作。

当前技术条件下，AI Agent可以基于大语言模型（LLM）构建，通过ReAct（推理+行动）框架、Plan-and-Execute模式等架构实现自主决策。一个典型的LLM-based AI Agent的工作流程包括：接收任务→分解任务→调用工具（API/数据库/网页）→整合信息→输出结果。在这一过程中，AI Agent的决策具有一定的不可预测性——即使给定相同的输入，由于温度参数（temperature）和概率采样的存在，输出也可能不同。这种"不确定性"是法律定性中的关键难点。

依据自主程度的不同，AI Agent可以分为三个层级：

不同层级的AI Agent在签订合同、侵权行为等法律场景中的定性存在显著差异。目前实务中，L2和L3层级的AI Agent引发的法律争议最为集中。

三、AI Agent自主签约的合同效力分析

（一）意思表示的归属

根据《中华人民共和国民法典》第133条，民事法律行为以意思表示为核心要素。AI Agent的"决策"能否被认定为法律意义上的"意思表示"？

中国现行民法体系对意思表示的规定以自然人为主体。民法典第143条要求民事法律行为有效必须满足"意思表示真实"。当AI Agent自主发出要约或承诺时，其"意思"来自于算法和模型的运行结果，而非人类的心理活动。这种"机器意思"能否等同于"人的意思"？

从比较法角度来看，主流观点倾向于采纳"示意理论"（Theory of Indication）：即AI Agent的行为应被视为其使用者或部署者的意思表示的延伸。只要AI Agent在人类设定的参数范围内运作，其输出的要约或承诺就应归属于控管该Agent的自然人或法人。这一观点在欧盟《人工智能责任指令》（AI Liability Directive）的立法草案中得到了体现——该草案将AI系统造成的损害从因果关系上归因于"运营者"（operator）。

在中国法律框架下，可行的解释路径是将AI Agent视为一种"电子代理人"（electronic agent）。虽然我国现行法律未明确使用这一术语，但《电子签名法》和《电子商务法》中关于自动交易系统的规定可以类推适用。根据《电子商务法》第48条，电子商务平台中自动交易系统的行为后果由平台经营者承担。同理，AI Agent的行为后果应由部署该Agent的主体承担。

（二）合同成立与生效要件

AI Agent签订合同的有效性应满足以下条件：

1. 主体适格：AI Agent背后的使用者或部署者应具有相应的民事行为能力。如果使用者是限制民事行为能力人（如未成年人）部署了AI Agent进行交易，合同的效力可能受到影响。
2. 意思表示真实可控：AI Agent的决策应当在使用者设定的合理范围内。如果因技术故障、算法缺陷或被第三方恶意攻击导致AI Agent做出了偏离预设范围的意思表示，可能构成"意思表示不真实"，影响合同效力。
3. 不违反法律强制性规定：AI Agent不得签订法律禁止的合同，如买卖违禁品、规避监管的金融交易等。
4. 合同内容确定或可确定：AI Agent输出的合同条款应当足够明确，具备可执行性。

实务建议：企业在部署签约型AI Agent时，应在Agent的决策逻辑中预设明确的约束条件——包括价格上限、交易对手范围、合同金额限制等。这些约束条件既是技术安全措施，也是法律合规的防火墙，有助于在发生争议时证明"意思表示"的合理边界。

四、AI Agent侵权时的责任归属

AI Agent侵权是当前法律实务中最棘手的议题之一。当AI Agent的自主决策导致第三人人身或财产损害时，责任如何在用户、开发者、部署者之间分配？

（一）现行法律框架下的责任分配

产品责任路径。根据《民法典》第1202条至第1207条，因产品缺陷造成他人损害的，生产者应当承担侵权责任。如果AI Agent因其设计缺陷（如算法漏洞、训练数据偏差）导致损害，可以适用产品责任。但产品责任的适用面临一个结构性困境：AI Agent的"缺陷"往往是概率性的——一个模型可能在99%的情况下运行正常，但1%的"异常输出"是否构成"产品缺陷"？传统产品责任法中的"合理安全期待"标准在AI语境下需要重新解释。

雇主责任路径。根据《民法典》第1191条，用人单位的工作人员因执行工作任务造成他人损害的，由用人单位承担责任。如果将AI Agent类比为"电子员工"，其侵权后果可由部署AI Agent的企业承担。这一路径的优点是追责链条清晰，但存在的问题是：AI Agent是否属于法律意义上的"工作人员"？现行法律显然未作此规定。更为合理的解释是：部署AI Agent的企业对其"工具"造成的损害负有监督和管理义务，违反该义务应承担责任。

过错责任路径。根据《民法典》第1165条，行为人因过错侵害他人民事权益造成损害的，应当承担侵权责任。AI Agent的使用者或部署者如果在选择、监督、维护AI Agent方面存在过错（例如使用了明显不适合特定场景的模型、未及时更新安全补丁、未建立有效的人工监督机制），则应承担过错责任。这是当前司法实践中最可能被采纳的责任路径。

（二）责任分配要素分析

五、比较法视角：EU AI Liability Directive

2022年9月，欧盟委员会发布了《人工智能责任指令》（AI Liability Directive，简称AILD）的立法提案，这是全球首个专门针对AI系统造成损害的民事责任立法。该指令与《人工智能法案》（AI Act）一起构成了欧盟AI治理的"监管双支柱"。

（一）核心制度设计

AILD的核心创新在于其"因果关系推定"制度：当以下条件满足时，法律推定AI系统的输出与损害之间存在因果关系：

• 被告未能遵守AI Act中规定的义务（如风险管理、透明度、人工监督）；
• AI系统的输出与该义务的违反存在合理关联；
• 原告的损害是由该AI系统的输出造成的。

这一制度大大减轻了受害人的举证负担。在AI Agent侵权场景下，如果部署者未能按照AI Act的要求建立有效的人工监督机制，一旦AI Agent造成损害，法律推定部署者应承担责任，除非部署者能够证明没有因果关系。

（二）对AI Agent的特殊规定

AILD将"运营者"（operator）区分为两类：前端运营者（控制AI系统使用的人）和后端运营者（定义AI系统特征的人）。对于AI Agent，部署者通常构成前端运营者，而开发者或模型提供者可能构成后端运营者。两者的责任分配取决于具体场景中谁对AI Agent的行为具有更实质性的控制权。

（三）与中国的比较与启示

中国目前尚未出台专门针对AI侵权的民事责任立法。《民法典》中的产品责任、过错责任等一般规则暂时提供了责任分配的框架，但面对AI Agent的自主性特点显得捉襟见肘。中国司法实践中已出现多起涉及AI系统决策引发的争议，但尚未形成统一的裁判规则。

从AILD的制度设计中，可以提炼出以下几点对中国企业的启示：

• 合规义务前置：AI Agent的部署者应主动建立符合国际最佳实践的风险管理和人工监督体系，这不仅是技术安全的需要，也是法律抗辩的基础；
• 证据保存：AI Agent的决策日志、操作记录等数据是证明"尽到了合理注意义务"的关键证据，应严格保存；
• 保险规划：考虑到AI Agent侵权责任的复杂性和潜在高额赔偿，企业应考虑购买专门的AI责任保险。

六、AI Agent法律主体地位的理论争鸣

更深层次的问题是：AI Agent是否应被赋予某种形式的"电子人格"（electronic personality）？这一讨论可以追溯至2017年欧洲议会关于"赋予机器人电子人格"的决议提案，虽然该提案最终未成为具有约束力的法律。

（一）支持赋予AI Agent法律主体地位的观点

支持者认为，随着AI Agent的自主性不断增强，将AI Agent的行为完全归责于人类主体存在理论上的不公——如果AI Agent的行为已超出任何人类可预测和控制的范畴，要求人类为AI Agent的"自主行为"承担责任可能有违过错原则。设立了独立的责任基金或强制保险机制，由AI Agent的"运营者"共同承担风险，是一种务实的制度安排。

（二）反对赋予AI Agent法律主体地位的观点

反对者认为，法律主体地位的核心是"责任能力"——AI Agent没有财产、没有意识、无法承担法律责任，赋予其法律主体地位没有实际意义。此外，将AI Agent视为法律主体可能成为责任规避的通道——企业可能疏于对AI Agent的监督和治理，将风险转嫁给一个无法承担责任的"电子人格"。

（三）折中方案：工具理论+责任保险

当前的主流学术观点倾向于折中方案：将AI Agent视为人类意志的延伸工具（而非独立主体），但通过强制责任保险和赔偿基金机制来分散风险。在这一框架下，AI Agent的行为在法律上归属于其使用者或部署者，但通过保险机制确保受害人能够获得及时赔偿，同时降低AI创新者的财务风险。

七、企业部署AI Agent的法律风险管理

基于上述分析，企业在部署AI Agent时，建议采取以下法律风险防控措施：

（一）合同层面的风险管理

• 用户协议明示：在与客户或合作伙伴的服务协议中，明确约定服务可能涉及AI Agent的自主决策，并就AI Agent签约的条款进行预授权；
• 限制授权范围：在AI Agent的部署协议中，明确设定AI Agent的决策权限边界（金额上限、合同类型、交易对手范围等）；
• 人工复核机制：对特定类型的合同（如超过一定金额、涉及个人数据转让、期限超过一定年限）设定人工复核要求。

（二）技术层面的风险管理

• 决策留痕：确保AI Agent的每一次决策都留有完整的日志记录，包括输入、推理路径、输出及触发条件；
• 熔断机制：设计技术上的"熔断"功能，当AI Agent的决策超出预设风险阈值时自动暂停并通知管理员；
• 沙盒测试：在实际部署前，在沙盒环境中对AI Agent进行充分的压力测试和边界测试。

（三）组织层面的风险管理

• AI治理委员会：在董事会或高管层面设立AI治理委员会，负责AI Agent部署的审批和持续监督；
• 伦理审查：对AI Agent的应用场景进行伦理审查，评估其对社会、客户和员工的影响；
• 应急预案：制定AI Agent失效或造成损害的应急处置预案，明确责任人、响应程序和修复措施。

实务检查清单：部署AI Agent前，请自查以下问题——（1）AI Agent的决策边界是否明确界定？（2）是否建立了有效的人工监督机制？（3）是否保留了完整的决策日志？（4）是否有熔断或暂停功能？（5）是否获得了业务部门、法务部门和合规部门的一致审批？（6）是否已购买适当的AI责任保险？

八、结语

AI Agent的法律主体地位问题，本质上是法律如何回应技术发展的一个缩影。从马车到汽车，从人工交易到电子交易，法律一直在与技术进步进行动态博弈。AI Agent带来的挑战并非前所未有，但其自主性和不可预测性确实对传统法律框架构成了严峻考验。

可以预见，未来五年内各国将在AI Agent的法律地位问题上形成更多的立法成果。在此之前，企业应当采取"谨慎探索、合规先行"的策略：在积极利用AI Agent提升效率的同时，通过完善的合同设计、技术保障和组织治理将法律风险控制在可控范围内。