在讨论人工智能对城市治理的影响时，不少居民和地方官员担忧，技术应用可能导致监控泛滥、公共服务空洞化，以及依赖存在偏见训练数据的自动化决策，削弱问责机制。部分公共管理和学术界人士则提出另一种路径，认为在有明确目标和制度约束的前提下，尤其是随着具代理性人工智能的发展，地方政府可以借此提升服务效率，并重塑城市履行社会契约的方式。

这些观点来自长期从事公共服务并在高校推动政府创新的一批人士。他们指出，许多城市当前仍依赖建立于上世纪的行政“操作系统”，以科层制、纸质档案、部门孤岛和刚性层级为特征，与居民在电商和流媒体平台上形成的服务预期存在明显落差。在财政压力、基础设施老化和民众期望提升的背景下，他们提出“具代理性城市”概念，主张通过具代理性人工智能重新设计城市运作流程。

代理人与市政员工、市民协同

相关设想认为，在“具代理性城市”中，部分复杂的官僚流程可由智能代理承担，使日常事务更为顺畅，复杂任务也更易处理。例如，居民在发现学校附近人行道破损后，通过拍照向市政府报告，人工智能代理可对问题进行分类，分派至相应维修团队，跨部门跟踪处理进度，并主动向居民反馈直至修复完成，同时向其他居民提示类似风险。

在基础设施维护方面，支持者设想，系统可在路面出现坑洞前识别并修补裂缝，在路灯熄灭前完成更换，在水管发生明显漏水前进行检修，从而实现更为前置的维护模式。

他们认为，这类应用不仅是流程优化，还可为更大范围的组织调整提供工具支撑。通过具代理性系统，地方政府可在不进行大规模机构重组的情况下，跨部门整合数据和职能。例如，交通管理中，人工智能交通代理可以在既定规则下综合考虑安全、通行时间和排放等因素，自动调整信号灯，而不再完全依赖人工实时调度。

在服务界面上，相关设想提出“具代理性前门”概念，即居民以目标导向方式与政府交互，例如提出“想在第十街和主街开一家理发店”，由代理引导其完成许可、合规等流程，甚至代为办理部分环节。人工工作人员则负责监控结果、处理异常和复杂个案。

在社会保障领域，支持者设想，系统可在掌握资格条件的前提下，主动识别符合条件的居民，推送住房券、租金援助或物业税减免等政策，而非完全依赖居民自行申请，以减少程序负担。

需要系统性领导与协同

上述构想的提出者同时强调，实现这一模式需要地方层面较强的政治和行政领导力，以应对想象力不足、技能缺口和员工焦虑等问题，并确保技术变革与民主价值相一致。

他们认为，地方领导者需要采取系统性方法：一方面围绕服务改进形成清晰叙事，另一方面运用政治和法律手段，与市议会、工会及员工代表就相关改革进行谈判和协商。

按照这一思路，人工智能驱动的转型应由一个跨部门领导团队牵头，并获得本地高校及其他专业机构支持。该团队需要了解城市现有技术能力、法律和数据约束，同时推动习惯于既有流程的官僚体系探索新模式。

在具体任务上，这一团队被寄望于：为员工和居民设计新的服务入口，如“具代理性前门”；识别可外包给人工智能的重复性职能；为员工释放更多时间，用于分析问题根源、深入社区和行使专业判断。同时，团队还应推动将具代理性功能嵌入日常工作流程，帮助员工通过更便捷的数据访问识别反复出现的问题模式和成因。

在劳资关系方面，相关观点强调，市政劳动力是关键利益相关方。提出者认为，市长等行政首长需要明确表态，人工智能将用于补充而非简单替代现有岗位。“具代理性城市”方案应包括与工会和员工的持续沟通，围绕新工作方式设定协议边界，使一线人员能够利用数据洞察提升生产率，并通过薪酬等方式分享效率收益。同时，数据素养培训和数据治理框架被视为必要配套，以便在减少重复性任务的同时，引导公共员工向更高附加值工作转移。

数据架构成为关键基础

在技术层面，相关设想将数据基础视为“具代理性城市”的前提条件。提出者认为，城市需要投资建设不仅“机器可读”且“机器可理解”的数据管道，即在结构化数据基础上，配套丰富元数据、共享本体和业务逻辑上下文，使人类和人工智能代理都能理解数据的含义、边界和适用场景。

他们提到，诸如“模型上下文协议（MCPs）”等新兴方法，通过标准化人工智能系统访问结构化数据和操作工具的方式，被视为有助于代理理解数据存在及其使用方式的一类尝试。在他们看来，如果一个代理只能“看到”许可记录，却不了解背后的监管框架、资格规则或数据质量限制，其表现将难以稳定，并需要频繁人工纠正。

在这一框架下，机器可理解的数据被视为减少摩擦、提升系统可靠性、透明度和可扩展性的关键。相关观点认为，“具代理性城市”的基础不在于单纯更复杂的算法，而在于更合理的数据架构设计。

行动与不行动的权衡

提出“具代理性城市”概念的公共管理人士指出，建设具代理性的市政体系面临技术、组织和治理等多重挑战，但他们认为当前已进入地方领导者需要做出选择的阶段。

在他们的表述中，维持现有模式或被动等待技术发展，可能导致城市在服务响应和内部管理方面进一步落后。他们主张，在审慎设计和配套治理安排的前提下，推动具代理性人工智能应用，有望在提高服务效率的同时，为市政员工提供更具意义的工作内容，并增强城市对居民需求的响应能力。