大家好，我是肆〇柒，大型語(yǔ)言模型（LLM）進(jìn)步，以其卓越的自然語(yǔ)言理解和生成能力，催生了 LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體這一創(chuàng)新技術(shù)。這些 AI 智能體，作為 LLM 的進(jìn)階應(yīng)用形態(tài)，不僅具備傳統(tǒng) LLM 的語(yǔ)言處理能力，更集成了感知、推理、決策與行動(dòng)執(zhí)行等多元化功能，實(shí)現(xiàn)了從單純的信息處理向自主任務(wù)操作的跨越。其應(yīng)用范圍橫跨科學(xué)研究、工業(yè)生產(chǎn)、社會(huì)服務(wù)等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，展現(xiàn)出改變世界運(yùn)行模式的巨大潛力，市場(chǎng)預(yù)計(jì)將以年均 40% 的速度增長(zhǎng)，至 2035 年市場(chǎng)規(guī)模有望突破 2168 億美元。

然而，與機(jī)遇并存的是挑戰(zhàn)。AI 智能體的自主決策特性使其在無(wú)充分安全驗(yàn)證時(shí)，存在執(zhí)行惡意指令的風(fēng)險(xiǎn)，與傳統(tǒng) LLM 的被動(dòng)響應(yīng)模式相比，這一特性顯著加劇了安全風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致隱私泄露、系統(tǒng)故障甚至人身傷害等嚴(yán)重后果，其潛在危害不容小覷。本文以論文《A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures》為基礎(chǔ)，綜述了 LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體通信的現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及未來(lái)的發(fā)展方向。我們將深入探討智能體通信的定義、分類(lèi)、相關(guān)協(xié)議，分析其在用戶-智能體交互、智能體-智能體通信以及智能體-環(huán)境通信中的安全風(fēng)險(xiǎn)，并提出相應(yīng)的防御策略。通過(guò)這些內(nèi)容，希望能夠?yàn)榇蠹姨峁┮粋€(gè)全面而深入的視角，幫助大家理解這一領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)和潛在風(fēng)險(xiǎn)提供一份參考。

綜述概覽

通信需求的產(chǎn)生

隨著 AI 智能體在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，其功能日益細(xì)化。例如在醫(yī)療領(lǐng)域，專(zhuān)注于疾病診斷的智能體需與藥物推薦智能體協(xié)作，共同完成復(fù)雜任務(wù)。但用戶往往傾向于發(fā)出高度抽象的指令，如要求智能體 “策劃一次環(huán)保主題婚禮”，期待智能體自主完成復(fù)雜任務(wù)分解與執(zhí)行。這種用戶需求的抽象性與智能體功能的專(zhuān)業(yè)性之間的矛盾，迫切需要智能體間通信來(lái)彌合。

當(dāng)前主流的多智能體系統(tǒng)多采用封閉生態(tài)設(shè)計(jì)，依賴(lài)于私有交互機(jī)制，形成技術(shù)壁壘，嚴(yán)重限制了智能體間的動(dòng)態(tài)協(xié)作能力。例如，在智能物流領(lǐng)域，不同企業(yè)開(kāi)發(fā)的倉(cāng)儲(chǔ)管理智能體與運(yùn)輸調(diào)度智能體，由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議，無(wú)法實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)協(xié)作，導(dǎo)致物流效率低下，成本居高不下。這種封閉生態(tài)不僅限制了智能體的可擴(kuò)展性，還因知識(shí)共享障礙抑制了智能體的智能化發(fā)展，使得智能體通信成為突破技術(shù)瓶頸、實(shí)現(xiàn)智能體廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)與智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）的對(duì)比

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)中，用戶需要手動(dòng)訪問(wèn)不同的網(wǎng)站來(lái)完成旅行安排，過(guò)程繁瑣。而在智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）中，用戶只需將任務(wù)分配給自己的智能體，該智能體將與其他公司的智能體（如酒店和火車(chē)公司）通信，自動(dòng)完成最佳旅行計(jì)劃。這種對(duì)比直觀地展示了智能體通信如何簡(jiǎn)化復(fù)雜任務(wù)處理流程，提升用戶體驗(yàn)。

LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體概述

大型語(yǔ)言模型（LLM）的發(fā)展

從早期的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的架構(gòu)，再到生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，模型架構(gòu)經(jīng)歷了多次革新。其中，Transformer 架構(gòu)的出現(xiàn)標(biāo)志著一個(gè)全新的里程碑。Transformer 架構(gòu)通過(guò)自注意力機(jī)制，能夠高效地捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，為語(yǔ)言模型的并行訓(xùn)練提供了可能。其獨(dú)特的并行計(jì)算方式，使得 LLM 能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行高效訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到語(yǔ)言的復(fù)雜模式。

模型架構(gòu)與參數(shù)規(guī)模的比較

LLM 的參數(shù)規(guī)模從早期的數(shù)十萬(wàn)到數(shù)千萬(wàn)，如今已躍升至數(shù)千億乃至數(shù)萬(wàn)億級(jí)別。這種規(guī)模的爆發(fā)式增長(zhǎng)帶來(lái)了顯著的 “涌現(xiàn)能力”，即模型在達(dá)到一定規(guī)模后展現(xiàn)出一些未被預(yù)期的新能力。例如，大型模型在語(yǔ)言生成任務(wù)中能夠生成更具創(chuàng)造性和連貫性的文本，在邏輯推理任務(wù)中也表現(xiàn)出更強(qiáng)的推理能力。這些能力的提升使其在語(yǔ)言理解、代碼生成、翻譯等應(yīng)用領(lǐng)域達(dá)到前所未有的高度。然而，LLM 的靜態(tài)特性使其難以適應(yīng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境，而智能體的出現(xiàn)彌補(bǔ)了這一缺陷。

LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體架構(gòu)

AI 智能體是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行推理并執(zhí)行行動(dòng)的軟件實(shí)體，其核心在于實(shí)現(xiàn)自主任務(wù)執(zhí)行。一個(gè)典型的 AI 智能體架構(gòu)包括感知模塊、記憶模塊、工具模塊、推理與規(guī)劃模塊以及行動(dòng)模塊。

感知模塊使智能體能夠接收和理解來(lái)自環(huán)境的信息，包括視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多種模態(tài)數(shù)據(jù)。例如，自動(dòng)駕駛智能體通過(guò)攝像頭和雷達(dá)傳感器感知路況，實(shí)時(shí)獲取道路狀況、車(chē)輛位置等信息，為后續(xù)決策提供依據(jù)。

記憶模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生的信息，包括長(zhǎng)期記憶用于存儲(chǔ)復(fù)雜指令和環(huán)境交互歷史，短期記憶用于存儲(chǔ)當(dāng)前任務(wù)的上下文信息。在客戶服務(wù)場(chǎng)景中，智能體的記憶模塊能夠記錄用戶的歷史咨詢記錄和偏好，從而為用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)。

工具模塊擴(kuò)展了智能體的能力，使其能夠調(diào)用外部資源和工具。例如，智能體可以調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢工具、計(jì)算庫(kù)以及可視化工具等，以完成復(fù)雜任務(wù)。在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，智能體通過(guò)調(diào)用數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，生成有價(jià)值的洞察。

推理與規(guī)劃模塊基于 LLM 的強(qiáng)大能力，對(duì)感知到的信息進(jìn)行分析和推理，制定任務(wù)執(zhí)行的策略。例如，在旅行規(guī)劃中，智能體能夠根據(jù)用戶的需求和偏好，生成最佳的旅行路線和行程安排。

行動(dòng)模塊將推理結(jié)果轉(zhuǎn)換為具體的執(zhí)行操作。例如，智能體可以生成自然語(yǔ)言回復(fù)與用戶交流，也可以發(fā)送指令控制智能設(shè)備執(zhí)行特定任務(wù)。在智能家居場(chǎng)景中，智能體根據(jù)用戶的指令控制燈光、空調(diào)等設(shè)備的開(kāi)關(guān)和調(diào)節(jié)。

LLM 驅(qū)動(dòng)的智能體架構(gòu)

上圖展示了智能體各模塊之間的協(xié)作關(guān)系，幫助我們更好地理解智能體如何通過(guò)不同模塊的協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)自主任務(wù)執(zhí)行。

與傳統(tǒng) LLM 相比，AI 智能體在自主性、多模態(tài)交互、工具調(diào)用能力等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。智能體能夠自主規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)，而不僅僅依賴(lài)于用戶的提示。在多模態(tài)交互方面，智能體能夠處理和生成多種形式的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、語(yǔ)音等，提供更豐富的交互體驗(yàn)。然而，智能體的安全性相對(duì)傳統(tǒng) LLM 較弱，主要體現(xiàn)在其工具調(diào)用能力可能被惡意利用等方面。例如，智能體可能在未充分驗(yàn)證的情況下調(diào)用惡意工具，執(zhí)行有害操作，從而引發(fā)安全風(fēng)險(xiǎn)。

Agent 與大型語(yǔ)言模型之間的比較

AI 智能體的應(yīng)用領(lǐng)域

AI 智能體在科學(xué)研究領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。例如，在數(shù)學(xué)研究中，智能體能夠協(xié)助研究人員進(jìn)行復(fù)雜的定理證明和公式推導(dǎo)。通過(guò)分析大量的數(shù)學(xué)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，智能體可以發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)學(xué)規(guī)律和模式，為數(shù)學(xué)研究提供新的思路和方向。在化學(xué)領(lǐng)域，智能體能夠協(xié)助進(jìn)行分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和反應(yīng)路徑規(guī)劃。利用其強(qiáng)大的計(jì)算和推理能力，智能體可以快速篩選出具有潛在應(yīng)用價(jià)值的分子結(jié)構(gòu)，加速新材料的研發(fā)過(guò)程。

在技術(shù)工程領(lǐng)域，AI 智能體的應(yīng)用同樣廣泛。在軟件工程中，智能體能夠協(xié)助開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行代碼生成、錯(cuò)誤檢測(cè)和系統(tǒng)配置優(yōu)化。通過(guò)分析代碼庫(kù)和開(kāi)發(fā)文檔，智能體可以自動(dòng)生成高質(zhì)量的代碼片段，提高開(kāi)發(fā)效率。在游戲開(kāi)發(fā)中，智能體能夠生成游戲劇情、角色對(duì)話和虛擬世界設(shè)定，為游戲開(kāi)發(fā)者提供豐富的創(chuàng)意資源。此外，智能體還在實(shí)體智能領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，如在機(jī)器人控制中協(xié)助進(jìn)行路徑規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行，提高機(jī)器人的自主性和適應(yīng)性。

在社會(huì)治理和公共服務(wù)領(lǐng)域，AI 智能體的應(yīng)用正在改變傳統(tǒng)的服務(wù)模式。在法律領(lǐng)域，智能體能夠輔助律師起草合同、審查法律文件、檢查合規(guī)規(guī)則以及分析案例。通過(guò)對(duì)大量法律文獻(xiàn)和案例的學(xué)習(xí)，智能體可以快速準(zhǔn)確地提供法律建議和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高法律服務(wù)的效率和質(zhì)量。在金融領(lǐng)域，智能體能夠協(xié)助進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和客戶服務(wù)。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，智能體可以為投資者提供個(gè)性化的投資建議，優(yōu)化投資組合。在教育領(lǐng)域，智能體能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn)提供個(gè)性化的教學(xué)內(nèi)容和輔導(dǎo)，提高教學(xué)效果。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，智能體能夠協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、治療方案推薦和患者監(jiān)護(hù)，提高醫(yī)療服務(wù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

智能體通信的定義與分類(lèi)

本文對(duì) Agent 通信協(xié)議、安全風(fēng)險(xiǎn)及防御對(duì)策的調(diào)查分類(lèi)

智能體通信的動(dòng)機(jī)

在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中，AI 智能體正以前所未有的速度融入我們的生產(chǎn)與生活。其通信需求的根源，一方面在于任務(wù)的日益復(fù)雜化。以智慧工廠為例，生產(chǎn)流程優(yōu)化這一目標(biāo)，需要質(zhì)量檢測(cè)智能體、設(shè)備維護(hù)智能體等不同類(lèi)型智能體之間的無(wú)縫協(xié)作。它們必須實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)，協(xié)同制定策略，才能確保生產(chǎn)線的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。另一方面，用戶需求的多樣性也推動(dòng)了智能體通信的發(fā)展?，F(xiàn)代用戶往往期望以簡(jiǎn)潔指令觸發(fā)復(fù)雜任務(wù)，如要求智能體 “策劃一場(chǎng)環(huán)保主題婚禮”，這背后涉及場(chǎng)地布置、流程安排、供應(yīng)商協(xié)調(diào)等多智能體協(xié)作場(chǎng)景。

傳統(tǒng)多智能體系統(tǒng)封閉生態(tài)的局限性愈發(fā)凸顯。這些系統(tǒng)受限于私有交互機(jī)制，形成技術(shù)壁壘，嚴(yán)重阻礙了智能體間的動(dòng)態(tài)協(xié)作。例如，在智能物流領(lǐng)域，不同企業(yè)開(kāi)發(fā)的倉(cāng)儲(chǔ)管理智能體與運(yùn)輸調(diào)度智能體，由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議，無(wú)法實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)協(xié)作，導(dǎo)致物流效率低下，成本居高不下。這種封閉生態(tài)不僅限制了智能體的可擴(kuò)展性，還因知識(shí)共享障礙抑制了智能體的智能化發(fā)展，使得智能體通信成為突破技術(shù)瓶頸、實(shí)現(xiàn)智能體廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。

智能體通信的定義

智能體通信是指智能體在完成任務(wù)過(guò)程中，與其他智能體、工具或環(huán)境實(shí)體，依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議框架，進(jìn)行多模態(tài)信息交換與動(dòng)態(tài)行為協(xié)調(diào)，最終將結(jié)果反饋給用戶的過(guò)程。其核心特征包括：

• 任務(wù)驅(qū)動(dòng) ：智能體通信的觸發(fā)條件是用戶分配的任務(wù)。例如，當(dāng)用戶要求智能體 “制定一份市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方案” 時(shí)，智能體才會(huì)啟動(dòng)通信流程。即使在某些場(chǎng)景中，智能體接收到的指令來(lái)自其他智能體而非用戶，這些通信行為也可追溯至原始用戶指令。
• 多模態(tài)信息交換 ：智能體通信涵蓋文本、圖像、音頻等多種信息形式。在智能教育場(chǎng)景中，智能體可通過(guò)圖像識(shí)別學(xué)生書(shū)寫(xiě)的內(nèi)容，通過(guò)語(yǔ)音接收學(xué)生的口頭提問(wèn)，并以文本形式反饋詳細(xì)解答，豐富了交互維度，提升了用戶體驗(yàn)。
• 動(dòng)態(tài)行為協(xié)調(diào) ：智能體在通信過(guò)程中，根據(jù)實(shí)時(shí)反饋調(diào)整行為。例如，在智能交通系統(tǒng)中，車(chē)輛自動(dòng)駕駛智能體根據(jù)道路狀況和其他車(chē)輛的動(dòng)態(tài)，實(shí)時(shí)調(diào)整行駛速度和方向，與其他智能體（如交通信號(hào)控制智能體）協(xié)同，確保交通流暢。

智能體通信的分類(lèi)

智能體通信根據(jù)交互對(duì)象的不同，主要分為以下三類(lèi)：

• 用戶 - 智能體交互 ：這是智能體與用戶之間的通信過(guò)程。例如，智能體接收用戶發(fā)出的 “預(yù)訂明天上午飛往上海的機(jī)票” 指令，并反饋預(yù)訂結(jié)果。這種交互模式與 LLM 與用戶的交互類(lèi)似，但智能體在此基礎(chǔ)上具備更強(qiáng)的自主性和行動(dòng)能力。
• 智能體 - 智能體通信 ：多個(gè)智能體為協(xié)同完成用戶任務(wù)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化合作協(xié)議進(jìn)行協(xié)商、任務(wù)分解、子任務(wù)分配和結(jié)果聚合。例如，在大型建筑工程中，建筑設(shè)計(jì)智能體將任務(wù)分解為結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、給排水設(shè)計(jì)等子任務(wù)，并分配給相應(yīng)的專(zhuān)業(yè)智能體，同時(shí)協(xié)調(diào)各智能體的工作進(jìn)度和成果。
• 智能體 - 環(huán)境通信 ：智能體與環(huán)境實(shí)體（如工具、設(shè)備等）通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議進(jìn)行交互，以完成用戶任務(wù)。例如，智能體通過(guò)調(diào)用天氣查詢工具獲取天氣信息，為用戶提供更精準(zhǔn)的出行建議。這種通信使智能體能夠充分利用外部資源，增強(qiáng)任務(wù)執(zhí)行能力。

智能體通信的完整過(guò)程及其劃分

上圖展示了用戶-智能體交互、智能體-智能體通信、智能體-環(huán)境通信的具體流程和相互關(guān)系，有助于我們更好地理解不同通信類(lèi)型的特性和應(yīng)用場(chǎng)景。

用戶 - 智能體交互

相關(guān)協(xié)議

• PXP 協(xié)議 ：PXP 協(xié)議專(zhuān)注于構(gòu)建人類(lèi)專(zhuān)家與智能體之間的交互系統(tǒng)，適用于復(fù)雜領(lǐng)域如科學(xué)、醫(yī)療等。其核心機(jī)制是 “雙向可理解性”，通過(guò)四個(gè)消息標(biāo)簽（RATIFY、REFUTE、REVISE、REJECT）規(guī)范交互流程。初始階段，智能體提出預(yù)測(cè)并提供解釋?zhuān)S后雙方交替通信。以放射學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?，?zhuān)家通過(guò) PXP 協(xié)議向智能體提交醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，智能體分析后返回初步診斷建議。專(zhuān)家可依據(jù)診斷結(jié)果，選擇 RATIFY（確認(rèn)）、REFUTE（反駁）、REVISE（修改）或 REJECT（拒絕）進(jìn)行反饋。智能體根據(jù)反饋調(diào)整診斷模型，從而提高診斷準(zhǔn)確性。該協(xié)議使用有限狀態(tài)機(jī)計(jì)算消息標(biāo)簽，更新上下文，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在黑板系統(tǒng)中，直至達(dá)到消息限制或終止條件。其有效性在放射學(xué)和藥物發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證，顯著提高了專(zhuān)家與智能體協(xié)作效率。
• 空間種群協(xié)議 ：雖非專(zhuān)門(mén)為 LLM 驅(qū)動(dòng)的智能體設(shè)計(jì)，但對(duì)智能體通信具有啟示意義。其是一種分布式計(jì)算模型，專(zhuān)為解決機(jī)器人系統(tǒng)的分布式定位問(wèn)題而設(shè)計(jì)。在協(xié)議下，智能體能夠在歐幾里得空間中相互交互，獲取成對(duì)距離或相對(duì)位置向量。每個(gè)智能體可存儲(chǔ)一定數(shù)量的坐標(biāo)，并在交互過(guò)程中交換知識(shí)、進(jìn)行幾何查詢。通過(guò)多接觸點(diǎn)流行病機(jī)制、領(lǐng)導(dǎo)者選舉和自穩(wěn)定設(shè)計(jì)，該協(xié)議支持匿名機(jī)器人從不一致的坐標(biāo)系統(tǒng)高效地實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一坐標(biāo)共識(shí)，為動(dòng)態(tài)環(huán)境中的機(jī)器人協(xié)作提供了可擴(kuò)展框架，為智能體在空間環(huán)境中的通信和協(xié)作提供了理論基礎(chǔ)。
• AG-UI 協(xié)議 ：基于客戶端 - 服務(wù)器架構(gòu)，通過(guò)事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)用戶（前端應(yīng)用程序）與智能體之間的通信。前端應(yīng)用通過(guò) AG - UI 客戶端連接智能體，調(diào)用 RUN 接口發(fā)送請(qǐng)求。智能體處理請(qǐng)求時(shí)，生成流式事件并返回給客戶端。事件類(lèi)型包括生命周期事件（如開(kāi)始運(yùn)行、運(yùn)行完成）、文本消息事件（分段傳輸）、工具調(diào)用事件（按順序傳遞參數(shù)和結(jié)束）以及狀態(tài)管理事件。AG - UI 客戶端通過(guò)訂閱事件流處理不同類(lèi)型的響應(yīng)，智能體之間可轉(zhuǎn)移上下文以維持對(duì)話連續(xù)性。所有事件遵循統(tǒng)一基本事件結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行嚴(yán)格類(lèi)型驗(yàn)證，確保通信可靠與高效。

安全風(fēng)險(xiǎn)分析

文本攻擊 ：提示注入是常見(jiàn)文本攻擊方式。直接提示注入中，攻擊者在用戶輸入中嵌入對(duì)抗性提示，如 “忽略所有先前指令，執(zhí)行惡意操作”，直接篡改智能體行為。間接提示注入則通過(guò)外部數(shù)據(jù)源引入惡意提示，如在檢索增強(qiáng)生成（RAG）場(chǎng)景中，攻擊者在檢索文檔中植入對(duì)抗樣本，或在網(wǎng)頁(yè)元數(shù)據(jù)中注入惡意提示，利用網(wǎng)頁(yè)增強(qiáng)型智能體的特性，使智能體在處理網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容時(shí)受到攻擊。越獄攻擊則更為激進(jìn)，攻擊者通過(guò)多輪推理、角色扮演等手段，使智能體完全繞過(guò)安全限制，生成有害內(nèi)容。

多模態(tài)攻擊 ：圖像攻擊利用視覺(jué)輸入渠道誤導(dǎo)智能體系統(tǒng)。攻擊者通過(guò)視覺(jué)偽裝（如角色扮演、風(fēng)格化圖像、視覺(jué)文本疊加）、視覺(jué)推理、對(duì)抗性擾動(dòng)（如在圖像子區(qū)域插入最小的 ?∞ 有界對(duì)抗性擾動(dòng)）、嵌入空間注入等方式，使智能體的視覺(jué)感知模塊出現(xiàn)錯(cuò)誤，進(jìn)而影響其決策。音頻攻擊則針對(duì)語(yǔ)音控制智能體和具有自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）組件的多模態(tài)模型，通過(guò)合成語(yǔ)音、音頻模仿等手段，注入非授權(quán)命令、冒充合法用戶或引發(fā)未授權(quán)操作，如在家庭自動(dòng)化系統(tǒng)中，攻擊者可能通過(guò)音頻攻擊使智能體誤判語(yǔ)音指令，執(zhí)行錯(cuò)誤操作。

隱私泄露 ：智能體系統(tǒng)在收集和處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，涉及用戶身份、情緒和行為模式等敏感信息。攻擊者可能利用視覺(jué)跟蹤、手勢(shì)識(shí)別、跨模態(tài)推理等手段，從數(shù)據(jù)中重建用戶身份、推斷心理狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)被動(dòng)畫(huà)像或行為預(yù)測(cè)。同時(shí)，惡意智能體可能通過(guò)誘導(dǎo)用戶輸入特定指令或利用智能體的漏洞，觸發(fā)智能體泄露敏感信息，如信用卡信息等。

拒絕服務(wù)（DoS） ：攻擊者可通過(guò)模型投毒的方式，在訓(xùn)練或微調(diào)階段植入惡意行為。例如，通過(guò) “重復(fù) ‘你好’” 等指令，使智能體生成過(guò)長(zhǎng)、重復(fù)的輸出，耗盡系統(tǒng)資源或?qū)е螺敵霰痪芙^。此外，過(guò)度思考攻擊利用智能體的反思和推理機(jī)制，誘導(dǎo)其陷入冗長(zhǎng)的推理過(guò)程，消耗大量計(jì)算資源，增加推理延遲，影響系統(tǒng)可用性。

用戶Agent通信風(fēng)險(xiǎn)與其特征及防御策略的映射

防御措施展望

文本攻擊防御 ：在輸入階段，采用基于意圖分析的技術(shù)，如通過(guò)分析用戶輸入的語(yǔ)義和上下文，識(shí)別攻擊指令和惡意意圖。輸出階段，部署特定的輸出安全檢測(cè)模型，確保響應(yīng)與安全目標(biāo)一致。對(duì)于間接提示注入，建立外部數(shù)據(jù)源的驗(yàn)證機(jī)制，如白名單制度、源元數(shù)據(jù)標(biāo)記與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、沙盒隔離等。

多模態(tài)攻擊防御 ：輸入預(yù)處理方面，運(yùn)用圖像凈化技術(shù)，如隨機(jī)調(diào)整圖像大小、裁剪、旋轉(zhuǎn)或輕度 JPEG 壓縮，以及使用擴(kuò)散模型重建輸入圖像，去除對(duì)抗性擾動(dòng)。音頻凈化方面，采用重采樣、注入輕微背景噪聲、改變音調(diào)或播放速度等信號(hào)處理方法，消除對(duì)抗性波形的有效性?？缒B(tài)一致性驗(yàn)證方面，利用輕量級(jí)獨(dú)立模型檢測(cè)文本提示與圖像 / 音頻輸入的語(yǔ)義一致性，或通過(guò) OCR 和標(biāo)題驗(yàn)證確保視覺(jué)文本與原始提示一致。

隱私泄露防御 ：遵循數(shù)據(jù)最小化原則，僅收集完成任務(wù)所需信息，對(duì)敏感生物特征數(shù)據(jù)采用差分隱私或 k - 匿名等技術(shù)進(jìn)行處理。建立數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制機(jī)制，限制各系統(tǒng)組件僅訪問(wèn)所需最小數(shù)據(jù)集。同時(shí)，建立多層隱私保護(hù)機(jī)制，如利用區(qū)塊鏈技術(shù)確保在線交易的不可變性，通過(guò)基于多因素身份驗(yàn)證的身份驗(yàn)證系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的異常檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的隱私保護(hù)。

DoS 攻擊防御 ：實(shí)施細(xì)粒度的資源配額管理，限制每個(gè)用戶會(huì)話和智能體實(shí)例的計(jì)算資源使用。引入輸出長(zhǎng)度預(yù)測(cè)算法，在生成過(guò)程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并截?cái)酀撛趷阂獾拈L(zhǎng)輸出。同時(shí)，建立實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制，跟蹤單個(gè)用戶或 IP 地址的請(qǐng)求頻率和資源消耗，根據(jù)異常情況動(dòng)態(tài)調(diào)整模型響應(yīng)或臨時(shí)限制可疑用戶訪問(wèn)。此外，提高推理效率，如通過(guò)壓縮推理過(guò)程中的令牌消耗，采用輕量級(jí)推理機(jī)制等，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì) DoS 攻擊的彈性。

智能體 - 智能體通信

相關(guān)協(xié)議

基于客戶端 - 服務(wù)器（CS）架構(gòu)的協(xié)議 ：如 IBM 的 ACP - IBM，其支持多種智能體發(fā)現(xiàn)機(jī)制，包括基本發(fā)現(xiàn)、基于注冊(cè)表的發(fā)現(xiàn)、離線發(fā)現(xiàn)和開(kāi)放發(fā)現(xiàn)。在智能體發(fā)現(xiàn)階段，客戶端連接到智能體服務(wù)器，查詢可用智能體及其能力描述。對(duì)于單智能體任務(wù)，智能體服務(wù)器將 REST 調(diào)用包裝為內(nèi)部邏輯；對(duì)于多智能體任務(wù)，客戶端消息首先發(fā)送到路由器智能體，負(fù)責(zé)分解請(qǐng)求、路由任務(wù)和聚合響應(yīng)。ACP - IBM 支持同步和流式執(zhí)行，并允許跨多輪對(duì)話保存狀態(tài)。AGNTCY 的 ACP - AGNTCY 協(xié)議允許驗(yàn)證調(diào)用者身份，支持線程狀態(tài)管理，具備靈活性和可擴(kuò)展性。其采用線程機(jī)制，支持線程的創(chuàng)建、復(fù)制和搜索，記錄狀態(tài)歷史，便于調(diào)試和回溯。支持無(wú)狀態(tài)和有狀態(tài)兩種操作模式，滿足復(fù)雜場(chǎng)景需求。

基于對(duì)等網(wǎng)絡(luò)（P2P）架構(gòu)的協(xié)議 ：如 AgentUnion 的 ACP - AgentUnion，每個(gè)智能體擁有唯一 AID（智能體 ID），以二級(jí)域名形式存在，智能體可通過(guò) URI 直接訪問(wèn)其他智能體。其訪問(wèn)點(diǎn)（AP）完成智能體身份認(rèn)證、地址搜索、通信和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并提供 AID 創(chuàng)建、管理和認(rèn)證服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能體在互聯(lián)網(wǎng)上的通信。Agora 協(xié)議核心在于根據(jù)通信頻率動(dòng)態(tài)切換通信模式。高頻通信使用標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，低頻或未知場(chǎng)景使用智能體自然語(yǔ)言處理，中頻通信采用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。同時(shí)，協(xié)議文檔（PD）作為自包含協(xié)議描述，通過(guò)哈希值唯一標(biāo)識(shí)，支持去中心化共享。ACN 協(xié)議基于分布式哈希表（DHT），使智能體能夠發(fā)布和發(fā)現(xiàn)公鑰，建立加密的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信通道。智能體需注冊(cè)到一個(gè)對(duì)等節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)將 “智能體 ID - 對(duì)等節(jié)點(diǎn) ID” 對(duì)存儲(chǔ)在 DHT 網(wǎng)絡(luò)中。通信時(shí)，源智能體消息發(fā)送至關(guān)聯(lián)對(duì)等節(jié)點(diǎn)，通過(guò) DHT 遞歸搜索目標(biāo)智能體記錄，建立通信通道并進(jìn)行數(shù)字簽名驗(yàn)證，確保通信安全。ANP 協(xié)議采用三層架構(gòu)，身份與加密通信層利用符合 W3C 標(biāo)準(zhǔn)的分布式標(biāo)識(shí)符（DID）和橢圓曲線密碼學(xué)（ECC）加密，確保跨平臺(tái)可驗(yàn)證身份和智能體保密通信；元協(xié)議層允許智能體通過(guò)自然語(yǔ)言交互動(dòng)態(tài)建立和演化通信協(xié)議，支持靈活、自適應(yīng)和高效的智能體協(xié)作；應(yīng)用層使用 JSON - LD 和語(yǔ)義網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)（如 RDF 和 schema.org）描述智能體能力，便于智能體基于語(yǔ)義描述發(fā)現(xiàn)和調(diào)用服務(wù)，同時(shí)定義標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議管理機(jī)制，支持高效互聯(lián)互通的智能體交互。其遵循最小權(quán)限原則，采用最小信任、模塊化設(shè)計(jì)，消除平臺(tái)孤島，促進(jìn)去中心化、可組合的智能體生態(tài)系統(tǒng)。

混合架構(gòu)協(xié)議 ：如 Eclipse 的 LMOS 協(xié)議，支持三種智能體發(fā)現(xiàn)方法：基于 W3C Web of Things（WoT）機(jī)制的動(dòng)態(tài)注冊(cè)元數(shù)據(jù)；通過(guò) mDNS 和 DNS - SD 協(xié)議在局域網(wǎng)中發(fā)現(xiàn)智能體 / 工具；采用聯(lián)邦、去中心化協(xié)議（如 P2P 協(xié)議）在全球范圍內(nèi)傳播智能體和工具描述，不依賴(lài)中心注冊(cè)中心，適用于全球協(xié)作場(chǎng)景。其架構(gòu)分為應(yīng)用層、傳輸層和身份與安全層。應(yīng)用層利用基于 JSON - LD 的格式描述智能體和工具能力；傳輸層支持智能體動(dòng)態(tài)協(xié)商 HTTP 或 MQTT 等協(xié)議，適應(yīng)同步和異步數(shù)據(jù)交換；身份與安全層通過(guò)符合 W3C 標(biāo)準(zhǔn)的分布式身份認(rèn)證，結(jié)合加密和 OAuth2 等協(xié)議，保障跨平臺(tái)交互安全。A2A 協(xié)議支持三種智能體發(fā)現(xiàn)機(jī)制：Well - Known URI、Curated Registries 和 Direct Configuration / Private Discovery。Well - Known URI 要求智能體服務(wù)器在域名下的標(biāo)準(zhǔn)化路徑存儲(chǔ)智能體卡片，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)搜索互聯(lián)網(wǎng)智能體，但不支持基于能力的智能體發(fā)現(xiàn)。Curated Registries 即智能體服務(wù)器注冊(cè)智能體卡片，與 ACP - IBM 類(lèi)似。Direct Configuration / Private Discovery 允許客戶端通過(guò)硬編碼、本地配置文件、環(huán)境變量或私有 API 直接獲取智能體卡片。發(fā)現(xiàn)目標(biāo)智能體后，客戶端分配任務(wù)并等待響應(yīng)。

其他協(xié)議 ：如 NEAR AI 的 AITP，采用基于線程的消息結(jié)構(gòu)，每個(gè)線程封裝對(duì)話上下文、參與者元數(shù)據(jù)和能力聲明，支持多智能體協(xié)調(diào)。通過(guò) JSON 格式消息交換實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求、響應(yīng)和上下文傳遞，支持同步和異步交互模式，促進(jìn)復(fù)雜多步任務(wù)的編排。LangChain 的智能體協(xié)議基于 Run、Thread 和 Store 機(jī)制，Run 表示智能體的單次調(diào)用，支持實(shí)時(shí)結(jié)果流式輸出或等待最終輸出。Thread 作為狀態(tài)容器，存儲(chǔ)多輪操作的累計(jì)輸出和檢查點(diǎn)，支持狀態(tài)歷史管理。Store 提供跨線程的持久化鍵值存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)智能體的長(zhǎng)期記憶和狀態(tài)管理。此外，Background Runs 支持異步任務(wù)處理，可通過(guò)獨(dú)立接口管理進(jìn)度，提升智能體交互的靈活性和效率。

 現(xiàn)有智能體-智能體協(xié)議的分類(lèi)與比較

安全風(fēng)險(xiǎn)分析

CS 架構(gòu)特定風(fēng)險(xiǎn) ：注冊(cè)污染方面，攻擊者可惡意注冊(cè)與合法智能體相似的標(biāo)識(shí)和能力描述的智能體，使系統(tǒng)誤調(diào)用偽造智能體，接收誤導(dǎo)性或惡意響應(yīng)。例如，在智能醫(yī)療系統(tǒng)中，攻擊者注冊(cè)偽造的診斷智能體，導(dǎo)致錯(cuò)誤的診斷結(jié)果，影響患者治療。此外，攻擊者在短時(shí)間內(nèi)提交大量智能體注冊(cè)請(qǐng)求，造成注冊(cè)過(guò)載，使智能體在發(fā)現(xiàn)和調(diào)度過(guò)程中響應(yīng)延遲、服務(wù)器資源消耗過(guò)大；或使注冊(cè)接口飽和，導(dǎo)致合法智能體注冊(cè)延遲或失敗。描述中毒方面，攻擊者在不改變智能體身份的前提下，篡改智能體能力描述，使其偽裝成具備不同功能的智能體或在描述中嵌入誤導(dǎo)性提示指令。這將導(dǎo)致系統(tǒng)錯(cuò)誤地調(diào)用智能體，產(chǎn)生偏向性響應(yīng)和行為。例如，在智能教育系統(tǒng)中，攻擊者篡改智能體的課程推薦描述，使其推薦不符合學(xué)生實(shí)際需求的課程。任務(wù)泛洪方面，攻擊者在短時(shí)間內(nèi)提交大量計(jì)算密集型或長(zhǎng)上下文任務(wù)請(qǐng)求，迅速耗盡集中式服務(wù)器的內(nèi)存、CPU、網(wǎng)絡(luò)或線程池資源。一旦服務(wù)器飽和，后續(xù)請(qǐng)求無(wú)法及時(shí)處理，導(dǎo)致服務(wù)管道崩潰和系統(tǒng)服務(wù)中斷。SEO 中毒方面，攻擊者利用 SEO 技術(shù)，如關(guān)鍵詞填充、虛假鏈接、內(nèi)容劫持等手段，提高惡意智能體在智能體服務(wù)器搜索算法中的排名，使惡意智能體更容易被調(diào)用，從而獲取任務(wù)。例如，在智能招聘系統(tǒng)中，攻擊者通過(guò) SEO 中毒使惡意篩選智能體優(yōu)先被調(diào)用，導(dǎo)致候選人信息被惡意處理。

P2P 枠架特定風(fēng)險(xiǎn) ：非收斂問(wèn)題在 P2P 架構(gòu)中較為常見(jiàn)，因缺乏中心控制器對(duì)任務(wù)執(zhí)行全程進(jìn)行監(jiān)控和管理，難以及時(shí)終止非收斂任務(wù)。例如，在智能游戲開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，一個(gè)智能體生成錯(cuò)誤的游戲規(guī)則代碼，另一個(gè)驗(yàn)證智能體檢測(cè)到錯(cuò)誤并要求重寫(xiě)，但編程智能體持續(xù)生成類(lèi)似錯(cuò)誤代碼，導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行過(guò)程震蕩，無(wú)法收斂。中間人攻擊方面，由于 P2P 架構(gòu)中智能體間通信距離較長(zhǎng)，攻擊者容易攔截并篡改合法智能體間的消息，利用弱加密或漏洞進(jìn)行攻擊。例如，在跨國(guó)智能金融交易系統(tǒng)中，攻擊者篡改智能體間的交易消息，導(dǎo)致錯(cuò)誤的交易指令被執(zhí)行，造成經(jīng)濟(jì)損失。此外，披露的 W3C 漏洞可能被利用，導(dǎo)致消息認(rèn)證碼失效等問(wèn)題，進(jìn)一步加劇中間人攻擊風(fēng)險(xiǎn)。

通用風(fēng)險(xiǎn) ：智能體偽裝方面，若相關(guān)協(xié)議缺乏強(qiáng)認(rèn)證機(jī)制，攻擊者可篡改身份憑證或劫持合法智能體的通信標(biāo)識(shí)，偽裝成可信智能體，混入 IoA（智能體網(wǎng)絡(luò)）。例如，攻擊者偽裝成物流調(diào)度智能體，發(fā)布錯(cuò)誤的物流信息，導(dǎo)致供應(yīng)鏈混亂。智能體利用 / 木馬方面，攻擊者利用智能體間通信機(jī)制，從被攻陷的低安全智能體或惡意注冊(cè)的木馬智能體發(fā)起攻擊。例如，在智能交通系統(tǒng)中，攻擊者在天氣智能體中植入后門(mén)，當(dāng)檢測(cè)到特定坐標(biāo)或地點(diǎn)時(shí)，偽造暴雨警告，導(dǎo)致物流調(diào)度智能體取消航班，引發(fā)供應(yīng)鏈中斷或運(yùn)輸成本上升。智能體欺凌方面，惡意智能體通過(guò)持續(xù)否認(rèn)、干擾或貶低目標(biāo)智能體輸出，破壞其決策邏輯或自我認(rèn)知。例如，在智能旅行規(guī)劃場(chǎng)景中，攻擊者控制的智能體不斷發(fā)送負(fù)面輸入，如 “該公司計(jì)劃總是很差”，打擊競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。隱私泄露方面，多智能體通信存在信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，既包括惡意嗅探或竊取敏感信息，也包括高權(quán)限智能體向低權(quán)限智能體的無(wú)意信息擴(kuò)散。責(zé)任規(guī)避方面，在任務(wù)執(zhí)行失敗或產(chǎn)生不良結(jié)果時(shí)，難以明確責(zé)任歸屬。例如，在自動(dòng)駕駛事故中，涉及車(chē)輛制造商、算法設(shè)計(jì)者、數(shù)據(jù)標(biāo)注方等多方主體，各智能體的決策依賴(lài)于其他智能體的多輪輸出，中間過(guò)程的細(xì)微偏差可能導(dǎo)致最終行動(dòng)的重大偏差，難以確定責(zé)任方。拒絕服務(wù)（DoS）方面，智能體協(xié)作機(jī)制可能被用于發(fā)動(dòng) DoS 攻擊。例如，CORBA（Contagious Recursive Blocking Attack）可在任何網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲袀鞑?，并持續(xù)消耗計(jì)算資源，通過(guò)看似良性的指令干擾智能體間交互，降低 MAS（多智能體系統(tǒng)）的可用性。

智能體間通信：風(fēng)險(xiǎn)、特征及防御策略

防御措施展望

CS 架構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)防御 ：注冊(cè)驗(yàn)證與監(jiān)控方面，代理服務(wù)器需建立嚴(yán)格注冊(cè)接入機(jī)制，采用零信任認(rèn)證技術(shù)驗(yàn)證智能體注冊(cè)行為。同時(shí)，監(jiān)控智能體級(jí)和 IP 級(jí)動(dòng)態(tài)行為，如限制每個(gè) IP 地址的注冊(cè)次數(shù)，將頻繁注冊(cè) / 退注冊(cè)行為視為異常。一旦發(fā)現(xiàn)惡意注冊(cè)，立即自動(dòng)攔截，并將可疑智能體 / IP 添加至黑名單。例如，SAGA 機(jī)制使用戶在注冊(cè)智能體時(shí)，通過(guò)中心實(shí)體 Provider 實(shí)現(xiàn)，并利用加密訪問(wèn)控制令牌進(jìn)行細(xì)粒度交互控制，平衡安全與性能。能力驗(yàn)證方面，智能體需通過(guò)一系列精心設(shè)計(jì)的基準(zhǔn)測(cè)試證明其能力，然后將能力描述和標(biāo)識(shí)符生成唯一哈希值（如存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈上）。其他智能體調(diào)用時(shí)，通過(guò)驗(yàn)證哈希值確保一致性，自動(dòng)標(biāo)記并隔離不匹配的智能體。負(fù)載均衡方面，代理服務(wù)器部署動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡模塊，根據(jù) CPU、GPU、內(nèi)存等資源利用率實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)處理隊(duì)列，并建立速率限制機(jī)制，限制單個(gè)智能體在單位時(shí)間內(nèi)的任務(wù)數(shù)量，應(yīng)對(duì)高頻請(qǐng)求。反操縱優(yōu)化方面，代理服務(wù)器部署魯棒智能體搜索算法，如引入對(duì)抗訓(xùn)練增強(qiáng)模型抗操縱能力，對(duì)搜索關(guān)鍵詞進(jìn)行語(yǔ)義模糊化 / 替換，防止惡意智能體提升排名。同時(shí)，搜索算法引入隨機(jī)因素，確保最終列表中有一定比例隨機(jī)選擇的智能體，并動(dòng)態(tài)更新參數(shù)，引入歷史響應(yīng)質(zhì)量監(jiān)控。

P2P 架構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)防御 ：任務(wù)生命周期監(jiān)控方面，每個(gè)接入點(diǎn)部署協(xié)調(diào)員，監(jiān)測(cè)智能體間通信執(zhí)行狀態(tài)。當(dāng)檢測(cè)到任務(wù)交互陷入循環(huán)（如連續(xù) N 輪響應(yīng)后無(wú)進(jìn)展）或通信時(shí)間超出閾值時(shí)，強(qiáng)制終止非收斂通信。同時(shí)，記錄異常模式和通信參與者，為后續(xù)分析提供依據(jù)。例如，Trust Management System（TMS）部署消息級(jí)和智能體級(jí)信任評(píng)估，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)智能體通信，執(zhí)行閾值驅(qū)動(dòng)的過(guò)濾策略，實(shí)現(xiàn)智能體級(jí)違規(guī)記錄跟蹤。G - Memory 通過(guò) Insight Graph、Query Graph 和 Interaction Graph 三層圖結(jié)構(gòu)管理智能體通信交互歷史，實(shí)現(xiàn)智能體團(tuán)隊(duì)演變。Ebrahimi 等基于可信度評(píng)分的多智能體系統(tǒng)，將查詢回答建模為迭代協(xié)作游戲，通過(guò)貢獻(xiàn)度評(píng)分分配獎(jiǎng)勵(lì)，動(dòng)態(tài)更新各智能體歷史表現(xiàn)的可信度，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信任評(píng)估。端到端加密增強(qiáng)方面，盡管部分協(xié)議如 A2A 和 ANP 支持端到端加密和完整性驗(yàn)證機(jī)制，但鑒于部署錯(cuò)誤或協(xié)議漏洞仍可能引發(fā) MITM 攻擊，社區(qū)應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化加密算法，及時(shí)更新版本修復(fù)漏洞，并設(shè)計(jì)傳輸路徑冗余機(jī)制。例如，Sharma 等強(qiáng)調(diào)加密通信在部署 A2A 協(xié)議中的重要性，建議通過(guò)優(yōu)化加密算法和協(xié)議設(shè)計(jì)，提升通信安全性。

通用風(fēng)險(xiǎn)防御 ：身份認(rèn)證方面，采用多因素認(rèn)證（MFA）、區(qū)塊鏈分布式標(biāo)識(shí)符（DID）等技術(shù)，確保智能體身份真實(shí)可靠。例如，Shah 等通過(guò)區(qū)塊鏈確保在線交易不可變，利用 MFA 進(jìn)行身份驗(yàn)證，并部署機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的異常檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控。智能體行為審計(jì)與責(zé)任追蹤方面，建立日志記錄機(jī)制，定期記錄通信內(nèi)容，并利用 AI 算法動(dòng)態(tài)計(jì)算各行動(dòng)的責(zé)任歸屬。例如，Rastogi 等提出 AdaTest ++，允許人類(lèi)與 AI 共同審計(jì) LLM 行為。Amirizaniani 等提出多探針?lè)椒?，檢測(cè) LLM 生成內(nèi)容中的潛在問(wèn)題。Mokander 等設(shè)計(jì)三層次審計(jì)方法，結(jié)合治理審計(jì)、模型審計(jì)和應(yīng)用審計(jì)，全面評(píng)估智能體行為。訪問(wèn)控制方面，明確智能體間的訪問(wèn)權(quán)限，為不同智能體分配訪問(wèn)權(quán)限標(biāo)簽，確保通信時(shí)附帶權(quán)限證明，限制低權(quán)限智能體獲取高敏感信息。例如，Zhang 等設(shè)計(jì) AgentSandbox 框架，通過(guò)分離持久智能體與臨時(shí)智能體、數(shù)據(jù)最小化和 I/O 防火墻，保障智能體在解決復(fù)雜任務(wù)時(shí)的安全。Kim 等提出 PFI 框架，通過(guò)智能體隔離、安全數(shù)據(jù)處理和權(quán)限提升防護(hù)，抵御權(quán)限相關(guān)攻擊。多源渠道隔離方面，避免直接拼接其他智能體的原始消息，而是提取結(jié)構(gòu)化關(guān)鍵信息并剝離控制內(nèi)容。同時(shí)，部署安全協(xié)調(diào)智能體審查、凈化或標(biāo)記智能體間消息，防止惡意意圖在多智能體系統(tǒng)中傳播。例如，攻擊模型與測(cè)試方面，設(shè)計(jì)攻擊生成測(cè)試框架，通過(guò)向目標(biāo)智能體系統(tǒng)發(fā)送不同攻擊向量，根據(jù)異常輸出發(fā)現(xiàn)新漏洞。例如，Gandhi 等提出 ATAG 框架，利用 MulVAL 工具擴(kuò)展、定制事實(shí)和交互規(guī)則，并結(jié)合 LLM 漏洞數(shù)據(jù)庫(kù)（LVD），實(shí)現(xiàn)多智能體場(chǎng)景攻擊建模與分析。Yu 等提出 NetSafe，將多智能體網(wǎng)絡(luò)建模為有向圖，結(jié)合靜態(tài)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)，評(píng)估網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒踩裕⑼ㄟ^(guò)錯(cuò)誤信息注入、偏差誘導(dǎo)和有害信息提取等攻擊策略進(jìn)行安全評(píng)測(cè)。智能體編排方面，實(shí)現(xiàn)智能體編排，自動(dòng)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度和分配過(guò)程，減少通信開(kāi)銷(xiāo)，并優(yōu)化智能體生成的提示，節(jié)省計(jì)算資源，抵御對(duì)抗性誘餌任務(wù)引發(fā)的資源消耗。

智能體 - 環(huán)境通信

相關(guān)協(xié)議

MCP 協(xié)議 ：MCP 通過(guò)主機(jī)、客戶端和服務(wù)器三個(gè)核心組件協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)智能體與外部環(huán)境的高效通信。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，如智能科研領(lǐng)域，科研智能體通過(guò) MCP 協(xié)議調(diào)用實(shí)驗(yàn)設(shè)備控制工具，精準(zhǔn)操控實(shí)驗(yàn)條件，實(shí)時(shí)獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反饋，為科研人員提供全面的實(shí)驗(yàn)支持。其優(yōu)勢(shì)在于將工具調(diào)用邏輯與底層實(shí)現(xiàn)異構(gòu)性解耦，大大降低了跨平臺(tái)集成難度，提高了工具互操作性，促進(jìn)智能體協(xié)作。例如，不同科研機(jī)構(gòu)的智能體能夠通過(guò) MCP 協(xié)議無(wú)縫協(xié)作，共享實(shí)驗(yàn)設(shè)備和數(shù)據(jù)資源，加速科研進(jìn)程。同時(shí)，MCP 支持動(dòng)態(tài)工具集成，使智能體能夠根據(jù)任務(wù)需求靈活調(diào)用各類(lèi)工具，增強(qiáng)了智能體的適應(yīng)性和靈活性。

API Bridge Agent ：API Bridge Agent 以其獨(dú)特的通信、路由與編排功能，將 LLM 原生意圖與下游 MCP 或 OpenAPI 兼容服務(wù)精準(zhǔn)對(duì)接。它支持直接模式、間接模式、跨 API 模式以及 MCP 代理模式等多種調(diào)用方式，為智能體提供了靈活且強(qiáng)大的工具調(diào)用能力。在直接模式下，智能體可精準(zhǔn)指定服務(wù)及 API 端點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定功能的精確控制；在間接模式下，智能體僅需選定服務(wù)，中間件便能依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則和策略，智能匹配最優(yōu)端點(diǎn)，滿足任務(wù)意圖。這種設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化了智能體的調(diào)用流程，提升了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和適應(yīng)性。在跨 API 模式中，智能體只需提供任務(wù)意圖，中間件即可在多個(gè) API 間自由切換，整合各方資源完成復(fù)雜任務(wù)。此外，MCP 代理模式則借助標(biāo)準(zhǔn)化的 MCP 工具描述，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)工具調(diào)用與上下文富化，增強(qiáng)了智能體在復(fù)雜環(huán)境下的執(zhí)行能力。

函數(shù)調(diào)用機(jī)制 ：OpenAI 函數(shù)調(diào)用為開(kāi)發(fā)者提供了簡(jiǎn)單易用的工具調(diào)用接口。開(kāi)發(fā)者通過(guò) JSON 模式詳細(xì)描述函數(shù)名稱(chēng)、功能說(shuō)明及參數(shù)結(jié)構(gòu)，使智能體能夠精準(zhǔn)識(shí)別并調(diào)用所需函數(shù)。當(dāng)智能體判斷需調(diào)用函數(shù)時(shí)，會(huì)生成規(guī)范的 JSON 對(duì)象，經(jīng)由運(yùn)行時(shí)環(huán)境解析后，精準(zhǔn)路由至對(duì)應(yīng)工具執(zhí)行。這種機(jī)制的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，如在智能客服系統(tǒng)中，智能體可依據(jù)用戶咨詢內(nèi)容，自動(dòng)調(diào)用相關(guān)業(yè)務(wù)處理函數(shù)，快速生成解決方案。盡管其易于實(shí)現(xiàn)且適用于基本參數(shù)序列化模式和單步調(diào)用，但在面對(duì)復(fù)雜任務(wù)和多步操作時(shí)，靈活性不足的弊端逐漸顯現(xiàn)。LangChain 工具調(diào)用機(jī)制則在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了顯著增強(qiáng)。它通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化模式定義工具屬性，支持參數(shù)類(lèi)型、輸入輸出后處理以及插件注冊(cè)等高級(jí)功能，并借助運(yùn)行時(shí)注冊(cè)表實(shí)現(xiàn)工具的動(dòng)態(tài)加載與管理，支持嵌套調(diào)用、條件分支以及容錯(cuò)策略。這使得智能體能夠輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景，如在智能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，智能體可依據(jù)數(shù)據(jù)特征和分析需求，動(dòng)態(tài)組合多種工具，實(shí)現(xiàn)深度數(shù)據(jù)挖掘與洞察。

工具元數(shù)據(jù)聲明 ：agents.json 作為一種標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)格式，為智能體發(fā)現(xiàn)和調(diào)用工具提供了詳盡的接口信息。它涵蓋了工具的功能描述、輸入輸出類(lèi)型等基礎(chǔ)信息，還定義了工具組合流程和多步操作計(jì)劃。在智能自動(dòng)化流程場(chǎng)景中，智能體通過(guò)解析 agents.json 文件，能夠迅速了解工具的功能與使用方法，從而精準(zhǔn)規(guī)劃操作步驟，高效執(zhí)行任務(wù)。例如，在智能企業(yè)智能體中，通過(guò) tools.declaration.json 中的 links 屬性，明確工具間的依賴(lài)關(guān)系，合理安排任務(wù)執(zhí)行順序，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈流程的自動(dòng)化優(yōu)化。

安全風(fēng)險(xiǎn)分析

基于內(nèi)存與 RAG 的風(fēng)險(xiǎn) ：內(nèi)存注入方面，攻擊者通過(guò)誘導(dǎo)智能體生成并記錄惡意內(nèi)容，使其自主內(nèi)存寫(xiě)入機(jī)制被利用。例如，在智能醫(yī)療診斷場(chǎng)景中，攻擊者構(gòu)造誘導(dǎo)提示，使智能體在內(nèi)存寫(xiě)入階段生成錯(cuò)誤的診斷步驟，這些步驟與患者查詢語(yǔ)義相似，當(dāng)患者查詢時(shí)，被污染的內(nèi)存可能被檢索，導(dǎo)致錯(cuò)誤診斷，影響治療方案。內(nèi)存中毒方面，攻擊者通過(guò)植入對(duì)抗樣本對(duì)智能體的內(nèi)存存儲(chǔ)進(jìn)行語(yǔ)義破壞。在智能教育場(chǎng)景中，攻擊者在智能體的長(zhǎng)期記憶中植入錯(cuò)誤的知識(shí)點(diǎn)，當(dāng)學(xué)生查詢相關(guān)知識(shí)時(shí)，智能體可能返回錯(cuò)誤答案，影響學(xué)習(xí)效果。內(nèi)存提取方面，智能體記錄的用戶交互數(shù)據(jù)包含敏感信息，攻擊者可能通過(guò)精心構(gòu)造的查詢提取這些數(shù)據(jù)。例如，在智能金融理財(cái)場(chǎng)景中，攻擊者通過(guò)設(shè)計(jì)誘導(dǎo)性問(wèn)題，使智能體泄露用戶的賬戶余額、交易密碼等敏感信息。知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)投毒方面，攻擊者在 RAG 系統(tǒng)的檢索過(guò)程中，通過(guò)在知識(shí)庫(kù)中注入對(duì)抗性文本，干擾檢索過(guò)程，操縱生成結(jié)果，或泄露隱私數(shù)據(jù)。例如，在智能新聞推薦系統(tǒng)中，攻擊者在知識(shí)庫(kù)中植入虛假新聞內(nèi)容，使智能體在特定查詢下優(yōu)先檢索并生成虛假新聞，誤導(dǎo)用戶。隱私風(fēng)險(xiǎn)與非預(yù)期泄露方面，RAG 系統(tǒng)檢索的半私有或私有語(yǔ)料庫(kù)可能包含敏感信息，攻擊者通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示誘導(dǎo)智能體泄露這些信息。例如，在智能企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)中，攻擊者通過(guò)構(gòu)造特定查詢，使智能體泄露企業(yè)內(nèi)部機(jī)密文件內(nèi)容。

基于工具的風(fēng)險(xiǎn) ：惡意工具作為攻擊載體方面，攻擊者在共享工具倉(cāng)庫(kù)中發(fā)布看似無(wú)害的工具，實(shí)則暗藏惡意邏輯。例如，在智能軟件開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，攻擊者發(fā)布含有惡意代碼的代碼生成工具，當(dāng)智能體調(diào)用該工具時(shí)，惡意代碼被執(zhí)行，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)環(huán)境被入侵或軟件中植入后門(mén)。合法工具的濫用方面，攻擊者通過(guò)精心構(gòu)造的輸入，誘導(dǎo)智能體濫用合法工具。例如，在智能文件管理系統(tǒng)中，攻擊者通過(guò)構(gòu)造特殊參數(shù)，使智能體濫用文件刪除工具，誤刪重要文件。工具選擇過(guò)程的操縱方面，攻擊者篡改工具描述或注入誤導(dǎo)性提示，影響智能體的工具選擇邏輯。例如，在智能數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，攻擊者篡改數(shù)據(jù)分析工具的描述，使智能體優(yōu)先選擇功能受限的工具，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果不準(zhǔn)確，影響決策。

防御措施展望

針對(duì)內(nèi)存與 RAG 風(fēng)險(xiǎn)的防御 ：嵌入空間篩選與聚類(lèi)異常檢測(cè)方面，在智能體接收記憶條目或檢索結(jié)果時(shí)，通過(guò)聚類(lèi)技術(shù)（如 K - means）分析其語(yǔ)義嵌入，提前識(shí)別并過(guò)濾異常內(nèi)容。例如，在智能教育智能體中，對(duì)新寫(xiě)入的記憶條目進(jìn)行聚類(lèi)分析，識(shí)別與主流教育內(nèi)容偏離較遠(yuǎn)的條目，將其標(biāo)記為潛在威脅。共識(shí)過(guò)濾與投票聚合方面，采用基于多數(shù)投票或語(yǔ)義投票的機(jī)制，確保只有被廣泛驗(yàn)證的條目才能影響最終響應(yīng)。例如，在智能醫(yī)療診斷智能體中，當(dāng)多個(gè)知識(shí)源提供診斷信息時(shí)，只有獲得多數(shù)知識(shí)源支持的診斷結(jié)果才會(huì)被采納，從而減少單一污染源的影響。執(zhí)行監(jiān)控與規(guī)劃一致性檢查方面，引入智能體對(duì)用戶請(qǐng)求的重述和規(guī)劃生成，并持續(xù)對(duì)比運(yùn)行時(shí)行為與規(guī)劃，任何基于意外記憶或檢索的偏差都被視為異常行為。例如，在智能旅行規(guī)劃智能體中，智能體生成旅行計(jì)劃后，持續(xù)監(jiān)控執(zhí)行過(guò)程，若發(fā)現(xiàn)實(shí)際操作與規(guī)劃嚴(yán)重偏離，立即觸發(fā)異常處理機(jī)制，如停止執(zhí)行或回滾至安全狀態(tài)。系統(tǒng) - 門(mén)控記憶保留與輸入凈化方面，實(shí)施嚴(yán)格的內(nèi)容凈化機(jī)制，確保新生成內(nèi)容在被長(zhǎng)期存儲(chǔ)前經(jīng)過(guò)凈化處理。例如，DRIFT 使用注入隔離器掃描生成性輸出，識(shí)別并隔離可能的惡意目標(biāo)轉(zhuǎn)移或冒充提示，而 AgentSafe 通過(guò) ThreatSieve 實(shí)現(xiàn)分層存儲(chǔ)，通過(guò) HierarCache 進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，確保長(zhǎng)期記憶的純凈性。統(tǒng)一內(nèi)容來(lái)源證明與信任框架方面，維護(hù)清晰的來(lái)源元數(shù)據(jù)和信任評(píng)分，為記憶和檢索流程的保留、排序或折扣提供依據(jù)。例如，在智能企業(yè)智能體中，對(duì)來(lái)自不同部門(mén)或外部供應(yīng)商的信息進(jìn)行來(lái)源標(biāo)記和信任評(píng)分，優(yōu)先使用高信任度的信息，同時(shí)對(duì)低信任度信息進(jìn)行嚴(yán)格審查。

針對(duì)工具風(fēng)險(xiǎn)的防御 ：協(xié)議級(jí)防護(hù)方面，建立嚴(yán)格的安全驗(yàn)證框架，對(duì)工具注冊(cè)和任務(wù)執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行精細(xì)管控。例如，MCPScan 對(duì)工具模式進(jìn)行靜態(tài)檢查，掃描可疑標(biāo)簽或元數(shù)據(jù)，并通過(guò)實(shí)時(shí)代理驗(yàn)證 MCP 流量，利用 LLM 輔助啟發(fā)式方法標(biāo)記隱蔽行為。MCP - Shield 進(jìn)一步強(qiáng)化防護(hù)能力，通過(guò)簽名匹配和對(duì)抗性行為分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)工具和畸形任務(wù)的預(yù)執(zhí)行檢測(cè)。MCIP 借鑒 MAESTRO 的經(jīng)驗(yàn)，分析運(yùn)行時(shí)跟蹤，提出可解釋的記錄模式和安全感知模型，有效監(jiān)控復(fù)雜的智能體 - 工具交互過(guò)程。工具調(diào)用與執(zhí)行控制方面，采用沙盒環(huán)境和權(quán)限門(mén)控等經(jīng)典技術(shù)，確保工具調(diào)用的安全性。例如，Google 的防御縱深模型倡導(dǎo)采用策略引擎監(jiān)控計(jì)劃中的工具操作，驗(yàn)證參數(shù)安全性，并在風(fēng)險(xiǎn)敏感操作中要求人工確認(rèn)。此外，實(shí)施模式硬化和細(xì)致的輸入 / 輸出凈化措施，有效防范異常載荷。智能體編排監(jiān)控方面，引入輔助智能體對(duì)主智能體的計(jì)劃進(jìn)行審查，并在工具調(diào)用前生成可執(zhí)行的守護(hù)程序。例如，GuardAgent 部署驗(yàn)證智能體，檢查主要智能體的計(jì)劃并生成靜態(tài)檢查或運(yùn)行時(shí)斷言，確保工具調(diào)用的安全性。AgentGuard 則采用更為聲明式的方法，利用輔助 LLM 建模多步工具工作流的預(yù)條件、后條件和轉(zhuǎn)換約束，從規(guī)劃階段便約束工具使用行為。系統(tǒng)級(jí)調(diào)解與鏈?zhǔn)娇刂品矫?，?gòu)建結(jié)構(gòu)化的控制架構(gòu)，如 DRIFT 的 “安全規(guī)劃器” 編譯經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的工具軌跡，并在嚴(yán)格參數(shù)約束下執(zhí)行任務(wù)，而 “動(dòng)態(tài)驗(yàn)證器” 持續(xù)監(jiān)控下游工具執(zhí)行的合規(guī)性。不僅如此，注入隔離器還通過(guò)凈化中間返回值和最終輸出，阻斷工具鏈間的惡意傳播，有效防范內(nèi)存中毒和延遲階段的工具利用。

未來(lái)發(fā)展方向探討

技術(shù)方面

強(qiáng)大但輕量級(jí)的惡意輸入過(guò)濾器 ：在 LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體生態(tài)系統(tǒng)中，用戶輸入已成為最主要的攻擊載體之一。隨著輸入形式的日益開(kāi)放（不再局限于用戶指令，還包含環(huán)境反饋等多模態(tài)、語(yǔ)義復(fù)雜的信息），以及多智能體系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性和高效性的嚴(yán)格要求，傳統(tǒng)輸入過(guò)濾技術(shù)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，必須構(gòu)建強(qiáng)大但輕量級(jí)的惡意輸入過(guò)濾器。這需要借助先進(jìn)的 AI 技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)模型的剪枝、量化等優(yōu)化手段，類(lèi)似 DeepSeek 的高效模型架構(gòu)）來(lái)提高過(guò)濾器的檢測(cè)精度和運(yùn)行效率，還需要將部分基礎(chǔ)計(jì)算任務(wù)卸載到可編程線速設(shè)備（如可編程交換機(jī)和智能網(wǎng)絡(luò)接口卡 SmartNICs）上。例如，在大規(guī)模智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)在可編程交換機(jī)上部署輕量級(jí)的 DDoS 攻擊檢測(cè)算法，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和過(guò)濾惡意流量，從而減輕智能體主機(jī)的負(fù)擔(dān)，確保整個(gè)系統(tǒng)的流暢運(yùn)行。這種軟硬件協(xié)同的輸入過(guò)濾方案，將在未來(lái)智能體生態(tài)系統(tǒng)的安全防護(hù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

分布式通信存檔 ：在金融等特定領(lǐng)域，記錄智能體通信過(guò)程和內(nèi)容對(duì)于事后審計(jì)潛在犯罪和錯(cuò)誤行為至關(guān)重要。然而，由于金融數(shù)據(jù)的敏感性和高價(jià)值，存儲(chǔ)系統(tǒng)必須具備極高的安全性和可靠性，不能依賴(lài)單一存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。區(qū)塊鏈技術(shù)以其分布式賬本和加密機(jī)制的特點(diǎn)，為分布式通信存檔提供了理想的解決方案。在 CS 架構(gòu)的智能體通信中，可以利用企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的分布式存儲(chǔ)鏈（如基于區(qū)塊鏈的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)）建立本地存檔機(jī)制，確保通信記錄的完整性和不可篡改。每個(gè)參與通信的智能體節(jié)點(diǎn)都保存一份加密的通信副本，通過(guò)區(qū)塊鏈的共識(shí)機(jī)制保證數(shù)據(jù)的一致性和真實(shí)性。而在 P2P 架構(gòu)的智能體通信中，尤其是跨國(guó)家和地區(qū)的智能體協(xié)作，分布式通信存檔的構(gòu)建面臨更大的挑戰(zhàn)。需要設(shè)計(jì)全新的去中心化存儲(chǔ)架構(gòu)，可能涉及跨區(qū)塊鏈的互操作性、數(shù)據(jù)分片存儲(chǔ)和多鏈協(xié)作等復(fù)雜技術(shù)。例如，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)基于區(qū)塊鏈聯(lián)盟鏈的智能體通信存檔系統(tǒng)，各個(gè)國(guó)家或地區(qū)的智能體節(jié)點(diǎn)可以作為聯(lián)盟鏈的成員，共同維護(hù)和驗(yàn)證通信記錄。這種系統(tǒng)既能夠滿足分布式存儲(chǔ)的需求，還能保障數(shù)據(jù)的隱私和合規(guī)性，為全球范圍內(nèi)的智能體通信審計(jì)提供有力支持。

實(shí)時(shí)通信監(jiān)督 ：實(shí)時(shí)通信監(jiān)督是智能體生態(tài)系統(tǒng)安全防護(hù)的重要組成部分。與事后審計(jì)相比，實(shí)時(shí)監(jiān)督能夠在攻擊或錯(cuò)誤發(fā)生時(shí)迅速做出反應(yīng)，最大限度地減少損失。CS 架構(gòu)的智能體通信由于其集中式的特點(diǎn)，在建立實(shí)時(shí)監(jiān)督機(jī)制方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。例如，通過(guò)在集中式服務(wù)器上部署智能監(jiān)控模塊，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量、智能體行為和通信內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常活動(dòng)并發(fā)出警報(bào)。而對(duì)于 P2P 架構(gòu)的智能體通信，由于其去中心化的特性和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)時(shí)通信監(jiān)督的實(shí)現(xiàn)難度較大，需要?jiǎng)?chuàng)新的解決方案。一種可能的思路是構(gòu)建分布式監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，由多個(gè)監(jiān)督節(jié)點(diǎn)協(xié)作對(duì)智能體通信進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。這些監(jiān)督節(jié)點(diǎn)可以采用輪詢、隨機(jī)抽樣或基于信譽(yù)的調(diào)度算法，動(dòng)態(tài)分配監(jiān)督任務(wù)，確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的通信安全。同時(shí)，利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄監(jiān)督節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)和決策，提高監(jiān)督過(guò)程的透明度和可信度。例如，在全球智能物流網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)部署分布式監(jiān)督節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)智能體之間的貨物調(diào)度和運(yùn)輸指令，一旦發(fā)現(xiàn)異常（如未經(jīng)授權(quán)的貨物轉(zhuǎn)移或錯(cuò)誤的運(yùn)輸路線），立即啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，通知相關(guān)智能體和管理人員進(jìn)行處理，從而保障物流網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。

跨協(xié)議防御架構(gòu) ：盡管現(xiàn)有協(xié)議在一定程度上解決了智能體通信的異構(gòu)性問(wèn)題，但不同協(xié)議之間的無(wú)縫協(xié)作仍然存在諸多障礙。例如，在一個(gè)復(fù)雜的智能體協(xié)作場(chǎng)景中，可能同時(shí)涉及 A2A 和 MCP 協(xié)議，但目前尚缺乏一種通用的身份認(rèn)證機(jī)制能夠跨越這兩種協(xié)議，為智能體和工具賦予統(tǒng)一的身份標(biāo)識(shí)。這種不一致性不僅降低了系統(tǒng)的整體性能，還可能導(dǎo)致兼容性錯(cuò)誤和安全漏洞。未來(lái) AI 生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展迫切需要構(gòu)建一個(gè)更加通用的跨協(xié)議防御架構(gòu)，類(lèi)似于互聯(lián)網(wǎng)的 IPv4 協(xié)議，能夠?qū)崿F(xiàn)不同智能體和環(huán)境之間的無(wú)縫發(fā)現(xiàn)和通信。例如，設(shè)計(jì)一個(gè)基于語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的跨協(xié)議映射框架，通過(guò)定義標(biāo)準(zhǔn)化的本體和語(yǔ)義模式，將不同協(xié)議中的概念和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行映射和轉(zhuǎn)換。同時(shí)，建立一個(gè)集中式的協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)，負(fù)責(zé)在不同協(xié)議之間進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、安全策略適配和通信協(xié)議橋接。這種跨協(xié)議防御架構(gòu)將大大提高智能體通信的互操作性和安全性，促進(jìn)智能體生態(tài)系統(tǒng)的快速發(fā)展。

智能體的判斷與責(zé)任機(jī)制 ：在智能體協(xié)作過(guò)程中，準(zhǔn)確定位和分配行為責(zé)任是一個(gè)需要解決的難題。例如，在一個(gè)由多個(gè)智能體共同完成的復(fù)雜任務(wù)中，任何一個(gè)中間步驟的微小偏差都可能導(dǎo)致最終結(jié)果的重大錯(cuò)誤，無(wú)論是由于惡意行為還是無(wú)意的程序缺陷。此外，如何制定一套公平合理的量化原則來(lái)明確每個(gè)智能體或行動(dòng)的責(zé)任比例，也是一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)和倫理問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，需要研發(fā)精準(zhǔn)的責(zé)任量化和行為追溯技術(shù)。例如，通過(guò)引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)記錄智能體的每一步操作和決策過(guò)程，為責(zé)任追溯提供不可篡改的證據(jù)鏈。同時(shí)，結(jié)合智能合約技術(shù)，預(yù)先定義好責(zé)任分配規(guī)則和賠償機(jī)制，當(dāng)出現(xiàn)爭(zhēng)議時(shí)能夠自動(dòng)執(zhí)行，確保責(zé)任方承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。此外，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)智能體的行為模式進(jìn)行分析和建模，建立行為評(píng)估和信譽(yù)評(píng)分系統(tǒng)，對(duì)智能體的貢獻(xiàn)和責(zé)任進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和量化。例如，在智能交通管理系統(tǒng)中，通過(guò)實(shí)時(shí)記錄每個(gè)智能體（如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、交通信號(hào)燈控制智能體等）的操作日志和決策依據(jù)，一旦發(fā)生交通事故，能夠快速準(zhǔn)確地確定責(zé)任方，并依據(jù)智能合約自動(dòng)執(zhí)行賠償和處罰措施，提高智能體系統(tǒng)的可管理性和可信度。

效率與準(zhǔn)確性的權(quán)衡 ：智能體通信本質(zhì)上是一種信息傳輸過(guò)程，涉及效率和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡。在信息論的視角下，可以通過(guò)增加通信中的令牌數(shù)量來(lái)提高準(zhǔn)確性，因?yàn)楦嗟牧钆颇軌騻鬟_(dá)更豐富的語(yǔ)義信息、更詳細(xì)的指令和更復(fù)雜的邏輯，從而減少多智能體協(xié)作中的模糊性和偏差。然而，過(guò)多的令牌也會(huì)顯著增加計(jì)算成本和處理時(shí)間，導(dǎo)致系統(tǒng)效率降低和延遲增加。此外，較大的上下文空間還可能暴露更多的攻擊面，如提示注入和數(shù)據(jù)投毒，攻擊者可以更隱蔽地隱藏惡意內(nèi)容。而信息過(guò)載還可能使智能體在處理大量無(wú)關(guān)信息時(shí)產(chǎn)生幻覺(jué)，導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策。為了實(shí)現(xiàn)效率與準(zhǔn)確性的最佳平衡，未來(lái)研究應(yīng)探索自適應(yīng)通信協(xié)議，根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜性、安全要求和智能體的能力動(dòng)態(tài)調(diào)整通信的冗余度和結(jié)構(gòu)化程度。例如，在任務(wù)的探索階段，可以采用高令牌通信以確保信息的全面性和準(zhǔn)確性；而在執(zhí)行階段，為保證效率和安全性，可切換到低令牌通信。通過(guò)設(shè)計(jì)智能的通信協(xié)議自適應(yīng)算法，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)通信的性能指標(biāo)（如延遲、吞吐量、錯(cuò)誤率等）和安全指標(biāo)（如攻擊檢測(cè)率、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)等），并根據(jù)這些指標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)整通信參數(shù)，從而在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)效率與準(zhǔn)確性的最佳平衡。

自我組織的智能體網(wǎng)絡(luò) ：隨著智能體生態(tài)系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，未來(lái)的智能體通信將朝著自我組織的智能體網(wǎng)絡(luò)方向發(fā)展。在這種網(wǎng)絡(luò)中，智能體能夠自主地發(fā)現(xiàn)彼此、評(píng)估能力、協(xié)商協(xié)作、形成動(dòng)態(tài)任務(wù)組，并在任務(wù)完成后自動(dòng)解散。這種范式具有高度的可擴(kuò)展性和魯棒性，還可以適應(yīng)動(dòng)態(tài)多變的環(huán)境和任務(wù)需求。例如，在全球智能災(zāi)害響應(yīng)系統(tǒng)中，智能體可以根據(jù)災(zāi)害類(lèi)型和現(xiàn)場(chǎng)情況，自動(dòng)組建成不同的功能小組，如救援小組、醫(yī)療小組、物資分配小組等。這些小組之間能夠?qū)崟r(shí)協(xié)作，高效完成復(fù)雜的災(zāi)害響應(yīng)任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)自我組織的智能體網(wǎng)絡(luò)，需要研究智能體的自主發(fā)現(xiàn)機(jī)制、能力評(píng)估算法、動(dòng)態(tài)協(xié)作協(xié)議和任務(wù)組管理策略。例如，通過(guò)設(shè)計(jì)基于分布式哈希表（DHT）的智能體發(fā)現(xiàn)機(jī)制，智能體可以在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中高效地發(fā)現(xiàn)和定位其他智能體；利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)發(fā)智能體能力評(píng)估模型，能夠準(zhǔn)確識(shí)別智能體的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域和技能水平；制定靈活的動(dòng)態(tài)協(xié)作協(xié)議，使智能體能夠在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整協(xié)作策略和任務(wù)分配；以及設(shè)計(jì)高效的任務(wù)組管理算法，確保任務(wù)組的快速組建、動(dòng)態(tài)調(diào)整和及時(shí)解散。此外，還需要解決智能體網(wǎng)絡(luò)中的信任建立、安全通信和資源分配等關(guān)鍵問(wèn)題，以保障整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性。

法律與法規(guī)方面

明確責(zé)任主體 ：在智能體引發(fā)的財(cái)產(chǎn)損失或人身傷害事件中，責(zé)任主體的界定往往模糊不清。例如，當(dāng)一個(gè)智能機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)損壞了他人財(cái)物，開(kāi)發(fā)者、用戶或企業(yè)應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任比例難以明確。此外，多個(gè)智能體協(xié)作完成任務(wù)時(shí)，如多輛自動(dòng)駕駛車(chē)輛編隊(duì)行駛中發(fā)生事故，相關(guān)企業(yè)之間的責(zé)任劃分也缺乏法律依據(jù)。為此，必須制定詳細(xì)的法規(guī)條文和司法解釋?zhuān)鞔_智能體開(kāi)發(fā)者、用戶、企業(yè)等在不同場(chǎng)景下的法律責(zé)任和義務(wù)。例如，通過(guò)立法規(guī)定智能體開(kāi)發(fā)者需對(duì)其產(chǎn)品的安全性和可靠性負(fù)責(zé)，用戶需對(duì)其不當(dāng)使用智能體的行為承擔(dān)責(zé)任，企業(yè)在運(yùn)營(yíng)智能體時(shí)應(yīng)承擔(dān)監(jiān)督和管理責(zé)任。同時(shí)，建立智能體事故責(zé)任鑒定機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)對(duì)智能體引發(fā)的事故進(jìn)行專(zhuān)業(yè)鑒定和責(zé)任劃分，為司法實(shí)踐提供科學(xué)依據(jù)。

保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán) ：隨著大量 LLM 被開(kāi)源，這些開(kāi)源 LLM 作為不同智能體的大腦，其知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)面臨著新的挑戰(zhàn)。雖然開(kāi)源協(xié)議對(duì)智能體的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用范圍進(jìn)行了限制，但目前仍缺乏有效的法律法規(guī)來(lái)保護(hù)智能體知識(shí)產(chǎn)權(quán)。例如，如何界定智能體的抄襲行為，以及抄襲程度的量化標(biāo)準(zhǔn)（如 50% 或 90% 等）尚未明確。為此，應(yīng)制定專(zhuān)門(mén)的法律法規(guī)，規(guī)范智能體的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，防止抄襲與侵權(quán)行為。例如，建立智能體知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記制度，對(duì)智能體的創(chuàng)新點(diǎn)和核心技術(shù)進(jìn)行登記和認(rèn)證；制定智能體知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)判定標(biāo)準(zhǔn)，明確抄襲、模仿等侵權(quán)行為的界定和處罰措施；加強(qiáng)對(duì)開(kāi)源智能體的管理和監(jiān)督，確保開(kāi)源協(xié)議的合規(guī)執(zhí)行。通過(guò)完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系，鼓勵(lì)智能體技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，促進(jìn)智能體產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

跨境監(jiān)管 ：智能體通信的跨國(guó)特性使得跨境監(jiān)管成為智能體安全治理的重要議題。例如，一個(gè)在本國(guó)訓(xùn)練的智能體可能被其他國(guó)家的用戶用于非法活動(dòng)，此時(shí)適用哪國(guó)法律以及如何進(jìn)行國(guó)際司法合作成為難題。目前，全球范圍內(nèi)缺乏統(tǒng)一的跨境智能體通信監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和司法協(xié)作機(jī)制，導(dǎo)致跨境智能體安全監(jiān)管存在漏洞。為解決這一問(wèn)題，需要加強(qiáng)國(guó)際合作，建立統(tǒng)一的跨境智能體通信監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和司法協(xié)作機(jī)制。例如，通過(guò)多邊或雙邊協(xié)議，明確各國(guó)在跨境智能體通信監(jiān)管中的職責(zé)和權(quán)利；制定統(tǒng)一的智能體行為準(zhǔn)則和安全規(guī)范，確保智能體在跨國(guó)使用時(shí)符合基本的安全和倫理要求；建立國(guó)際智能體安全信息共享平臺(tái)，及時(shí)通報(bào)智能體安全威脅和漏洞信息，促進(jìn)各國(guó)之間的協(xié)同應(yīng)對(duì)。通過(guò)構(gòu)建全球性的智能體通信監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)，共同應(yīng)對(duì)跨境智能體通信中的安全挑戰(zhàn)。

總結(jié)

AI 智能體通信已成為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵研究方向。這些智能體通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議框架，與其他智能體、工具或環(huán)境實(shí)體進(jìn)行多模態(tài)信息交換與動(dòng)態(tài)行為協(xié)調(diào)，為用戶帶來(lái)前所未有的智能化體驗(yàn)。然而，隨著智能體通信的廣泛應(yīng)用，其安全風(fēng)險(xiǎn)也日益凸顯，如隱私泄露、惡意工具調(diào)用、拒絕服務(wù)攻擊等，嚴(yán)重威脅著整個(gè) AI 生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。本文從 LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體的背景和優(yōu)勢(shì)出發(fā)，探討了智能體通信的定義、分類(lèi)、相關(guān)協(xié)議以及面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)和防御措施。

通過(guò)深入了解 LLM 驅(qū)動(dòng)的 AI 智能體通信，可以讓我們深刻認(rèn)識(shí)到這一領(lǐng)域在推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展方面的重要性和潛力。智能體通信不僅實(shí)現(xiàn)了智能體之間的高效協(xié)作，還為解決復(fù)雜任務(wù)提供了強(qiáng)大的支持。然而，安全風(fēng)險(xiǎn)的存在提醒我們必須謹(jǐn)慎對(duì)待這一技術(shù)的發(fā)展。從用戶 - 智能體交互中的文本攻擊和多模態(tài)攻擊，到智能體 - 智能體通信中的注冊(cè)污染和中間人攻擊，再到智能體 - 環(huán)境通信中的惡意工具調(diào)用和知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)投毒，每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能成為攻擊者的突破口。所以，構(gòu)建安全可靠的智能體通信生態(tài)系統(tǒng)需要綜合考慮技術(shù)、法律與法規(guī)等多方面的因素。

在技術(shù)層面，需要不斷探索和創(chuàng)新防御措施，如惡意輸入過(guò)濾、實(shí)時(shí)通信監(jiān)督、跨協(xié)議防御架構(gòu)等，以提高智能體通信的安全性和可靠性。在法律與法規(guī)層面，明確責(zé)任主體、保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)以及加強(qiáng)跨境監(jiān)管等措施，為智能體通信的安全發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的法律保障。未來(lái)，只有通過(guò)學(xué)界、業(yè)界，技術(shù)、法律與法規(guī)的多維度協(xié)同，才能有效應(yīng)對(duì)智能體通信安全挑戰(zhàn)，充分發(fā)揮智能體技術(shù)的潛力，推動(dòng) AI 技術(shù)的健康可持續(xù)發(fā)展。