AI Agent 的監管討論在 2024-2025 年從學術圈和政策圈迅速進入了每個 AI 開發者的日常語境。歐盟 AI Act 開始強制執行、美國行政令推進 AI 安全框架、中國發布 AI 生成內容的管理規定——這些發展不只是頭條新聞，它們正在改變 AI Agent（包括 Onchain Agent）的開發和部署的法律環境。
這篇文章不是法律建議。它的目標是讓 Onchain Agent 開發者對 2025 年全球 AI Agent 監管的整體格局有一個基礎認識，理解「哪些法規已經在影響你的開發決策、哪些還在形成中」，以及在不確定的監管環境下應該如何謹慎行事。
從全球格局看，2025 年的 AI Agent 監管呈現「碎片化但加速收斂」的態勢：各個主要管轄區的監管路徑不同，但都在向同一個方向移動——對 AI 自主決策系統（Agent 的核心能力）的可解釋性、責任歸屬、和風險管理提出更明確的要求。
當前全球監管的三個核心趨勢：第一，從「對 AI 模型的監管」轉向「對 AI 系統行為和影響的監管」。傳統的 AI 監管（尤其是 2021-2023 年的早期框架）主要關注「模型有沒有偏見、訓練數據是否合規」。2024-2025 年的監管重點明顯轉向了「AI 做了什麼、誰負責、怎麼解釋和審計」——這直接和 Agent 的自主行為、工具使用、和決策鏈可追溯性相關。第二，「高風險應用」概念的擴展。金融應用（包括 DeFi Agent）在幾乎所有主要監管框架裡都被劃定為「高風險 AI 應用」，要求更嚴格的透明度和責任機制。第三，跨境數據流動和算法透明度的新要求正在影響 AI Agent 的部署架構選擇。
美國的 AI 監管在 2024-2025 年進入了一個快速演進但仍然高度碎片化的階段。聯邦層面沒有統一的 AI 監管法案通過，但幾個重要的行政行為和機構指引在塑造實際的合規邊界：
2023 年 10 月拜登政府的《AI 行政令》為聯邦政府 AI 應用設定了透明度和安全要求，並要求 NIST 發布 AI 風險管理框架（AI RMF）。雖然行政令本身主要針對聯邦機構，NIST AI RMF 已經成為私人部門 AI 部署的事實參考標準。2025 年初特朗普政府上台後，部分拜登時期的 AI 行政令被撤銷，聯邦層面的監管預計短期內更傾向「輕監管、促創新」。
然而，州層面的監管在聯邦真空期間快速填補——加州、科羅拉多、伊利諾伊等州已通過或提出針對 AI 決策系統的透明度和責任法案。加州 SB 1047（AI 安全法案，2024 年被州長否決，但引發了廣泛的行業討論）和 AB 2013（AI 訓練數據透明度要求）代表了美國州層面監管的趨勢。
對 Onchain Agent 最直接相關的美國監管動態：SEC（證券交易委員會）在 2024-2025 年加強了對 AI 驅動的投資建議和自動化交易工具的監管——如果你的 Onchain Agent 執行的操作在法律上被認定為「投資建議」或「自動化投資決策」，可能需要遵守投資顧問相關法規。這個邊界目前仍然模糊，但值得持續關注。
歐盟 AI Act（人工智能法案）是目前全球最全面的 AI 監管框架，於 2024 年 8 月正式生效，分階段實施。AI Act 對 Onchain Agent 開發者的影響是最直接和最清晰的。
AI Act 的核心監管邏輯是「基於風險的分級監管」：依照 AI 應用的潛在風險，分為不可接受的風險（禁止）、高風險（嚴格監管）、有限風險（透明度義務）、和最低風險（基本無監管）四個等級。
對 Onchain Agent 最相關的條款：AI Act 把「用於信用評分、金融服務、和投資決策的 AI 系統」明確列為「高風險 AI 應用」，要求：建立透明的風險管理系統；保持詳細的技術文檔；確保 AI 決策的可解釋性（用戶有權了解 AI 決策的主要影響因素）；保留至少 6 個月的詳細操作日誌；提供「人類監督機制」（讓用戶能夠在適當情況下覆蓋 AI 決策）。
對一個面向歐盟用戶的 Onchain Agent 服務，這些要求意味著：你的 Agent 的決策過程需要有可解釋的文檔（Thought Log 就是一種可解釋性機制）；需要有機制讓用戶了解 Agent 做了什麼決策以及為什麼（告警通知、執行報告）；需要保留至少 6 個月的詳細操作記錄（這和良好的 Agent 日誌實踐高度重合）。
AI Act 的執法從 2025 年 8 月開始對高風險 AI 系統生效，違規處罰最高可達全球年營業額的 3%（對大公司）。對個人開發者或早期創業公司，執法優先級相對較低，但隨著 AI Agent 應用的規模化，監管注意力會快速提高。
亞洲主要管轄區的 AI 監管呈現出截然不同的路徑，但 2025 年都在明顯加速：
中國：走在全球前列的生成式 AI 監管實踐者。2023 年的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》要求生成式 AI 服務提供者：進行安全評估、算法備案；確保生成內容不含有違法信息；對用戶進行實名制身份驗證。2024-2025 年，中國的 AI 監管進一步擴展到 AI Agent 的應用層面，特別是在金融領域的 AI 自主決策工具。在中國部署 Onchain Agent 服務面臨最複雜的合規挑戰，包括數據本地化要求和算法備案要求。
日本：相對開放的 AI 監管環境。日本政府以「促進 AI 創新」為政策基調，沒有出台強制性的 AI 監管法規，主要依靠自願性的 AI 倫理指引和行業自律。但日本金融廳（FSA）在 2024-2025 年開始對自動化投資工具的監管加強，這對 Onchain Agent 在日本市場的服務有間接影響。
新加坡：亞洲最 AI 友好的監管環境之一。MAS（新加坡金融管理局）採用了「監管沙盒」方式，鼓勵 FinTech 和 AI 創新，同時在沙盒期間提供監管豁免。對 DeFi 和 Onchain Agent 開發者，新加坡是目前亞洲最適合合規部署的管轄區之一。MAS 的 FEAT（公平性、道德、問責制和透明度）原則雖然不是強制性的，但代表了監管期望的方向。
對大多數個人 Onchain Agent 開發者，當前的監管環境的實際影響有限——執法資源主要集中在大型機構，對個人開發者的直接監管壓力很小。但有幾個實際的考量你現在就應該做：
第一，保持詳細的操作日誌（這和安全設計實踐高度重合）。歐盟 AI Act 要求高風險 AI 系統保留 6 個月的詳細操作記錄。即使你目前不在歐盟市場，良好的日誌實踐既是安全需要，也是未來合規的基礎。第二，設計人類監督機制（Human Override）。能讓用戶暫停或覆蓋 Agent 決策的機制，既是安全設計的最佳實踐，也越來越成為監管預期的基本要素。第三，如果你的 Agent 服務在商業上增長到一定規模（服務有 EU 用戶、年收入超過某個閾值），認真評估是否需要法律諮詢，理解 AI Act 對你具體業務的影響。第四，關注金融監管動態。在美國，Onchain Agent 是否被認定為「投資顧問工具」在法律上仍然模糊，但這個問題隨著 AI Agent 在 DeFi 領域的規模化使用，將會越來越清晰，也越來越重要。