The First Case on AI Agents: What Was Adjudicated?

marsbitPublicado a 2026-06-08Actualizado a 2026-06-08

Resumen

"The First 'Agent' Ruling: What Was Decided?" On April 30, the Guangzhou Internet Court issued a ruling—China's first behavior preservation order in the intelligent agent (AI agent) field. The defendant, an open-source AI agent software, was ordered to stop downloads, cease actions that bypassed a platform's technical protection measures, and delete related tutorials and data. The core issue: the software used the operating system's "accessibility service" permissions to automate user interactions within other apps without those platforms' authorization. This mirrors a recent US case where Amazon sued Perplexity for similar reasons—bypassing Amazon's API to directly scrape and interact with its pages—and won a preliminary injunction. Both rulings establish a crucial legal boundary for the AI agent era: agents cannot operate unchecked. The article argues the fundamental legal principle emerging is one of **dual authorization**. An AI agent requires both **user consent** AND **platform consent** to operate legitimately within that platform's ecosystem. Bypassing platform rules through system-level permissions, even with user permission, undermines platform responsibilities for content moderation, data security, and user privacy, creating liability issues. The piece uses the evolution of "Doubao Phone" (an AI-integrated smartphone) as a case study. Its initial, aggressive version that bypassed platform controls faced roadblocks. Its upcoming 2.0 version is reportedly pivotin...

By Wave Not Crazy

On April 30, the Guangzhou Internet Court issued a ruling.

The defendant was an open-source AI agent software. The reason for the lawsuit: It called the underlying operating system permissions without authorization, circumvented the plaintiff platform's technical management measures, and achieved automated operations.

The court ruled: Immediately stop providing downloads, immediately stop the act of circumventing technical measures, delete relevant tutorials, and delete relevant data.

This is the first behavior preservation ruling in the field of AI agents in China.

Less than two months ago, the United States District Court for the Western District of Washington was also hearing an almost identical case: Amazon sued Perplexity, alleging that the latter bypassed Amazon's API to directly operate Amazon's pages. Amazon won, and the court issued a preliminary injunction.

In two lawsuits in China and the United States, one using a behavior preservation ruling and the other a court injunction, both are setting the same "legal bottom line" for the AI agent era—AI agents cannot act recklessly.

It is said that this year AI has entered the era of agents. These two lawsuits are of significant indicative value. After digesting the news, your Bro Wave found that there is an even more thought-provoking question behind this:

Why are they the targets?

01 Two Judgments, Same Principle

If you look carefully at the complaint in Amazon's lawsuit against Perplexity, the core is just one sentence:

Perplexity bypassed our API, directly operated our pages, and undermined our technical management measures.

Translated, this means: You used our things without our permission.

There is a specific legal term for this: "circumventing technological protection measures." It is explicitly prohibited both in China's "Anti-Unfair Competition Law" and in the U.S. "Computer Fraud and Abuse Act" (CFAA).

But why Perplexity?

Because Perplexity is currently one of the most aggressive AI agent companies. Its product logic is: Users grant me authorization, and I can operate any platform on behalf of the user.

This logic sounds reasonable—the user authorized it, why should the platform interfere?

But platforms and courts see it differently.

Perplexity's official website article criticizing Amazon for being a bully

Because there is a second layer of authorization: platform authorization.

To operate Alipay, you need not only the user's consent but also Alipay's consent. To access WeChat chat records, you need not only the user's consent but also consider whether others in the group chat are aware. To operate Amazon, you need not only the user's consent but also Amazon's consent—the platform has the right to decide who can operate within its territory.

The problem with Perplexity lies in this: It only obtained the user's authorization, not the platform's.

If a small-scale AI agent company does this, the platform might not bother. But Perplexity's current daily active users have reached a level that forces Amazon to take notice.

Now look at the domestic case.

The defendant is an open-source AI agent software, with an operational logic almost identical to Perplexity's: It calls the operating system's "accessibility service" permissions to click, swipe, and input on behalf of the user.

This "accessibility service" permission was originally intended for people with disabilities, but AI agents have turned it into a tool to "bypass platform rules."

Because "accessibility service" is a permission at the operating system level, higher than permissions at the app level. Once this permission is obtained, it's like getting a "master key" that can open any house. The AI agent can then operate any app without needing separate authorization from each one.

Platforms, of course, do not welcome this "master key."

Many interpret this as commercial competition, fearing others will take their turf, but that's too simple. From a legal perspective, it's a question of whether rights and responsibilities are balanced.

Once an AI agent can bypass platform rules, all the content review, data security, and user privacy protection mechanisms that platforms have built up over the years become ineffective.

Douyin (TikTok) is not against you using external AI agents; it's against you bypassing its review mechanisms. Meituan is not against you using AI agents; it's against you bypassing its data security rules. The logic is simple: If a user's delivery address and phone number are leaked, who is responsible?

This isn't about whether you can use it; it's about who the user holds accountable if something goes wrong after using it.

02 The AI Phone Following the Trend

Speaking of this, the iterative path of a blockbuster product is worth comparing: Doubao Phone.

In 2025, Doubao Phone 1.0 chose an aggressive path: directly obtaining underlying operating system permissions from phone manufacturers to operate other apps on behalf of the user. Order takeout, hail a ride, send a WeChat message—all with one sentence.

This path soon proved infeasible. It kept running into security walls and was later forced to suspend some automated operation scenarios itself.

A product hailed as the "First Phone of the AI Era" hit a wall when facing the ecosystem.

Where did the problem lie? Again, that term: Dual Authorization.

Doubao Phone obtained user authorization but did not obtain authorization from any platforms, not even its own Douyin (TikTok). Legally, this is a "gray area"—the user did authorize it, but the platform definitely did not.

The ruling from the Guangzhou Internet Court draws a clear red line for this gray area.

Doubao Phone is also astute; it didn't confront head-on but chose a smarter path: a rapid change of course.

Recent reports indicate that Doubao Phone 2.0 will be released in the first half of the year. Unlike version 1.0, version 2.0 is negotiating authorizations one by one with ecosystem partners. It is said that agreements may have been reached with the Alibaba ecosystem, opening necessary permissions, i.e., API interface cooperation, for high-frequency scenarios like ride-hailing, food delivery, and ticket booking. This is equivalent to being compatible with Alibaba's Qianwen AI agent.

Following this win-win model, interface cooperation with WeChat, Meituan, Alipay, and JD.com is also within sight.

Looking at the judicial precedent again, you can't say Doubao Phone compromised. Rather, it demonstrates a strategic capability of recognizing the times.

The judiciary provided the answer: Bypassing platform rules won't work. So, take the proper path—negotiate one by one.

This is what a major company aiming to build a world-leading AI agent product should look like.

03 A Shared Consensus Is Forming

Looking at three things together: Amazon vs. Perplexity in the U.S., the Guangzhou Internet Court ruling, and Doubao Phone's shift from "bypassing" to "negotiating."

A global trend can be observed:

The era of unbridled growth for AI agents is over; the era of compliance competition has begun.

This shift has multi-layered impacts on the industry.

First, compliance costs are becoming the "entry fee" for AI agent companies. Before, making an AI agent only required caring about "whether it could be made." Now, they must also care about "whether it can legally operate on other platforms." This gives larger AI agent companies (those with resources to negotiate authorizations) a greater advantage. Small and medium-sized AI agent companies will either be acquired or pivot to developing "AI agents within platforms."

Second, "dual authorization" is becoming an industry standard. This actually aligns with user interests. Users aren't afraid of AI helping with operations, but they fear AI operating secretly. If every AI agent requires both "platform authorization + user authorization" to operate, users can feel more at ease.

Furthermore, open source can no longer be a reason for exemption. In the domestic case, the defendant argued, "I am open-source software, non-profit, and should not be restricted." The court did not accept this. Because open source does not equal exemption from liability. Even if you are open source, if your code is used to circumvent technical protection measures, you are responsible.

Returning to the initial question: Many are making AI agents. Why were these first penalized?

The answer is actually quite simple: It's not because they are the largest, but because they are the most aggressive and the most representative.

Perplexity is one of the most aggressive AI agent companies in the U.S. The domestic open-source software is also one of the earliest practitioners of "bypassing platform rules."

Penalizing them first isn't because they are the "worst," but because they are the "most typical."

This is a wisdom in regulation: targeting the most typical and aggressive ones makes the rest adjust on their own.

It is foreseeable that more AI agent companies will negotiate authorizations with platforms, more platforms will introduce "AI Agent Access Specifications," and fewer courts will hear similar cases.

The rules of the game for the AI agent industry have been quietly redefined.

Preguntas relacionadas

QWhat are the key legal issues raised in the first domestic case involving an intelligent agent?

AThe key legal issue was that an open-source intelligent agent software allegedly bypassed the plaintiff's technical protection measures by invoking underlying OS permissions (specifically, 'accessibility services') to perform automated operations without authorization. The court ordered it to cease distribution, stop bypassing technical measures, and delete related tutorials and data, establishing that such actions violate rules against circumventing technical protection measures.

QWhy is the 'dual authorization' concept critical in regulating intelligent agents?

ADual authorization is critical because it ensures that an intelligent agent must obtain both the user's consent and the platform's authorization before operating on that platform. This prevents agents from bypassing platforms' content moderation, data security, and privacy mechanisms, which could lead to unchecked risks and unclear liability if problems arise, such as data breaches.

QHow did the Doubao Phone (Bean Bag Phone) adapt its strategy following the legal ruling?

ADoubao Phone shifted from its initial aggressive approach of using OS-level permissions to directly operate other apps without platform consent. For version 2.0, it is now negotiating API access agreements with ecosystem partners (like Alibaba) to obtain proper platform authorization, moving towards a compliant cooperation model instead of bypassing rules.

QWhat global trend does the article identify regarding the development of intelligent agents?

AThe article identifies a global trend where the era of unchecked, 'wild growth' for intelligent agents is ending, transitioning into an era of 'compliance competition.' This means legal and regulatory compliance, particularly regarding platform authorization and technical measure circumvention, is becoming a new standard and barrier to entry in the industry.

QWhat is the significance of targeting Perplexity and the open-source software in these cases according to the article?

ATargeting Perplexity and the open-source software is significant because they were among the most aggressive and representative examples of intelligent agents bypassing platform rules. By addressing these prominent cases first, regulators and courts aim to set clear legal precedents, which are expected to prompt the broader industry to self-adjust and comply, thereby efficiently shaping new rules for the entire sector.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

421 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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