【会员下载】“史诗狂怒行动”中的AI Agents 作战分工模式

2026年3月23日，《国防安全双周刊》刊登文章《"史诗狂怒行动"中的AI Agents 作战分工模式》。本文以2026年美以针对伊朗的“史诗狂怒行动”为背景，深度剖析了AI智能体在现代战争中的作战分工与协同模式。

此次行动中，美军深度整合了星盾通信、Claude大模型、Maven决策平台及LUCAS无人机等前沿系统，成功构建了从情报收集、目标生成到精准打击的闭环“杀伤链”。各系统依托低轨卫星与边缘计算，通过“推理-数据检索-行动-持续优化”的循环机制，将传统集中式指挥转变为分布式决策网络，极大压缩了作战决策周期。

文章指出，生成式AI正从“问答式”辅助工具向具备自主执行能力的“任务型智能体”演进。这一趋势加速了民用科技向军事领域的转化，推动未来战场向以数据和算法为核心的智能化体系发展。这不仅重塑了未来实战形态，也对全球地缘博弈及网络空间安全防务与监管提出了全新的挑战与战略启示。

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关键词：史诗狂怒行动;AI智能体;杀伤链;分布式决策网络;跨平台数据融合;集群式无人系统;任务型AI;网络空间安全

这是蓝军开源情报的第 564 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

转载请联系授权（微信号：19118805880）

一、前言

2026年2月28日，美国与以色列对伊朗发动高强度空袭行动，美方代号为“史诗狂怒行动”。行动除以定点清除伊朗最高领袖哈梅内伊为主要目标外，亦打击伊朗伊斯兰革命卫队的指挥控制设施、防空系统、导弹与无人机发射场及军事机场等关键目标，以削弱伊朗的安全体系。此次行动不仅具有重大战略意义，亦展现了人工智能在真实战争情境下的作战成熟度。

在此背景下，本文尝试分析人工智能在“史诗狂怒行动”中的运作角色，并梳理其作战分工模式。此次行动整合多个AI相关系统平台，包括SpaceX的Starshield与MILNET卫星通信系统、Anthropic的Claude人工智能模型、Palantir的Maven Smart System作战决策支持平台、Anduril的Lattice自主作战管理系统、Shield AI的Hivemind自主飞行系统，以及SpektreWorks的LUCAS无人攻击系统，使各系统在情报收集、目标识别与作战决策等环节各司其职，形成AI Agents协同运作的作战工作流。这一模式已显示AI逐步成为现代从情报到打击“杀伤链”的核心运作要素。

二、安全意涵

1.人工智能系统的作战分工与功能应用

在此次行动中，人工智能系统被广泛运用（如表1所示）。首先，低轨卫星网络成为关键通信基础，提供“永远在线”的通信能力。 SpaceX的Starshield与MILNET卫星星座在地面通信受干扰时仍能维持低延迟与加密连接，使Maven系统的数据分析、Claude的推理计算及无人机协同指令得以实时传输，这种分布式卫星通信架构降低了对地面站的依赖，使战场指挥与控制由传统集中式模式转变为支持“联合全域指挥与控制”的分布式决策网络，并实现“决策压缩”，将军事计划周期从数周缩短至分钟级。

在稳定的通信与数据传输基础上，AI系统进一步承担战场信息分析与决策支持功能。其中，Palantir的Maven Smart System负责整合卫星影像、无人机侦察与各类传感器数据，构建实时战场态势图；而Anthropic的Claude则作为核心推理模型，对大量情报数据进行语义解析与模式识别。通过AI推理与算法分析，系统可自动生成潜在目标清单，并依威胁程度与作战优先顺序进行排序，同时提供多种打击方案与风险评估。这种AI驱动的目标生成与决策支持机制，大幅缩短了原本依赖人工分析的作战流程，进一步提升“杀伤链”中目标识别与决策环节的效率。

表1、史诗狂怒行动中AI系统角色与功能概览

数据来源：本表由作者综合整理。

在完成通信基础与生成式AI导入后，战场系统仍须确保各来源信息能持续流通并实时整合，使分析结果能在前线迅速转化为作战行动。为此，美军通过Anduril的Lattice操作系统与Palantir的Maven平台建立跨平台数据融合架构，将卫星、无人机、地面雷达与信号情报设备整合为统一的传感器网络，以支持战场信息的实时共享与协同运作。同时，借助部署边缘计算，前线设备如无人机、战术中继站与野战指挥所可在本地实时处理数据，完成目标分类、跟踪与优先排序，确保前后方部队信息的一致性与协同效能。

在作战协调与无人系统运用层面，随后将前述决策转化为实际军事行动。其中，Anduril的Lattice与Shield AI的Hivemind形成关键作战架构，使多个无人平台即使在通信受网络电子战干扰或GPS遭拒止的环境下，仍能维持协同作战能力。 Hivemind使无人机无需依赖GPS制导即可自主飞行并执行预设任务，确保在通信中断时仍能维持战术行动的连续性。

在实战中，美军首次大规模部署由SpektreWorks开发的低成本无人攻击系统LUCAS（Low-Cost Unmanned Combat Attack System），单机成本约3.5万美元，主要用于对伊朗防空设施与军事基础设施实施集群式打击。根据现有数据推算，LUCAS可依据Lattice下达的任务数据自主导航至目标区域，并通过机载光电及红外传感器完成目标识别与定位，随即实施攻击。

上述各系统虽各有分工，但并非孤立运作，而是通过AI Agents的协同机制形成连贯的作战流程，以下进一步说明。

2.人工智能Agents的作战流程与协同运作

在前述系统分工的基础上，本节进一步以生成式AI Agents理论框架对“史诗狂怒行动”的实际运作逻辑进行诠释，说明各系统如何在SpaceX的Starshield与MILNET卫星网络提供的通信基础上，形成“推理－数据检索－行动－持续优化”的循环机制（如图1所示），由此推论AI Agents在现代战场的具体样貌。

首先，在推理阶段，Palantir的Maven Smart System整合卫星影像与各类传感器数据构建实时战场态势图，Anthropic的Claude则负责语义解析与目标清单生成，并依威胁程度提出多种打击方案，使情报分析转化为AI辅助的快速决策机制。

在数据检索阶段，Anduril的Lattice与Palantir的Maven平台通过跨平台数据融合，将卫星、雷达、无人机与信号情报整合为统一传感器网络，并借助边缘计算于前线实时完成态势同步，确保推理结果能实时转化为可执行指令。

在行动阶段，Anduril的Lattice与Shield AI的Hivemind协调无人机平台完成任务分配，SpektreWorks的LUCAS则通过“传感器到射手”链路自主导航并实施打击。

在持续优化阶段，作战过程中收集的战场数据实时回传系统，驱动模型更新与战术调整，形成动态优化的作战循环。

通过上述四个阶段的协同运作，“史诗狂怒行动”展示了AI Agents在现代战场的完整作战链，战场决策与作战行动逐渐形成一套可持续运作与动态调整的智能化作战体系。

图1、史诗狂怒行动AI Agents作战流程图

三、趋势研判

1.AI Agents 作战架构的发展趋势与战略启示

从“史诗狂怒行动”中可以观察到，人工智能在现代战场的角色已从单一分析工具，演进为整合作战流程的核心架构。此次行动中，Claude、Maven、Lattice、Hivemind等AI系统依情报分析、决策支持与作战执行等功能分工协作，形成完整的多Agent协同体系，大幅压缩决策与行动之间的时间差。这一趋势意味着未来战场指挥模式将逐步由传统层级式结构，转向以数据整合与算法分析为核心的分布式决策体系。

对中国台湾地区而言，在高度信息化与多域作战环境下，其正整合人工智能、传感器网络与无人系统，建立具备快速决策与实时反应能力的作战架构，这将成为其未来的重要发展方向。特别是在可能面临高密度导弹、无人机与网络信息战等复合威胁情境下，AI Agents 所带来的快速决策与跨系统整合能力，不仅被其视为提升指挥控制效率与整体作战韧性的手段，亦可能成为影响未来战场节奏与制信息权的关键变量。

2.从问答式AI到Agentic AI的作战应用转变

从技术演进的角度来看，“史诗狂怒行动”亦显示生成式AI技术正从传统问答式AI（Chat-based AI）逐步演进为具备自主任务能力的Agentic AI（任务型智能体）。过去以大语言模型为代表的生成式AI，多应用于文件整理、数据摘要与决策辅助等日常工作情境，主要仍由人类主导操作；然而在此次行动中，Claude等生成式AI已被整合至战场系统之中，与Maven、Lattice与Hivemind等平台共同形成AI Agents作战架构，使AI不仅能进行情报分析与目标生成，更能参与任务规划与作战流程运作。

这一转变亦反映出人工智能技术正由“工具型AI”迈向“任务型AI”，并呈现出前沿民用科技向军事领域加速转化的趋势。未来随着生成式AI、传感器网络与无人系统持续整合，AI Agents将可能在情报分析、作战协调与无人系统控制等环节扮演更为关键的角色，并进一步改变现代战争的运作模式，对全球战略稳定与网络空间安全带来深远影响。

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