大家好，我是肆〇柒，大型語言模型（LLM）進步，以其卓越的自然語言理解和生成能力，催生了 LLM 驅動的 AI 智能體這一創新技術。這些 AI 智能體，作為 LLM 的進階應用形態，不僅具備傳統 LLM 的語言處理能力，更集成了感知、推理、決策與行動執行等多元化功能，實現了從單純的信息處理向自主任務操作的跨越。其應用范圍橫跨科學研究、工業生產、社會服務等多個關鍵領域，展現出改變世界運行模式的巨大潛力，市場預計將以年均 40% 的速度增長，至 2035 年市場規模有望突破 2168 億美元。

然而，與機遇并存的是挑戰。AI 智能體的自主決策特性使其在無充分安全驗證時，存在執行惡意指令的風險，與傳統 LLM 的被動響應模式相比，這一特性顯著加劇了安全風險，可能導致隱私泄露、系統故障甚至人身傷害等嚴重后果，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，綜述了 LLM 驅動的 AI 智能體通信的現狀、面臨的挑戰以及未來的發展方向。我們將深入探討智能體通信的定義、分類、相關協議，分析其在用戶-智能體交互、智能體-智能體通信以及智能體-環境通信中的安全風險，并提出相應的防御策略。通過這些內容，希望能夠為大家提供一個全面而深入的視角，幫助大家理解這一領域的發展動態和潛在風險提供一份參考。

綜述概覽

通信需求的產生

隨著 AI 智能體在專業領域的深入應用，其功能日益細化。例如在醫療領域，專注于疾病診斷的智能體需與藥物推薦智能體協作，共同完成復雜任務。但用戶往往傾向于發出高度抽象的指令，如要求智能體 “策劃一次環保主題婚禮”，期待智能體自主完成復雜任務分解與執行。這種用戶需求的抽象性與智能體功能的專業性之間的矛盾，迫切需要智能體間通信來彌合。

當前主流的多智能體系統多采用封閉生態設計，依賴于私有交互機制，形成技術壁壘，嚴重限制了智能體間的動態協作能力。例如，在智能物流領域，不同企業開發的倉儲管理智能體與運輸調度智能體，由于缺乏標準化通信協議，無法實現跨平臺協作，導致物流效率低下，成本居高不下。這種封閉生態不僅限制了智能體的可擴展性，還因知識共享障礙抑制了智能體的智能化發展，使得智能體通信成為突破技術瓶頸、實現智能體廣泛應用的關鍵。

傳統互聯網與智能體互聯網（IoA）的對比

在傳統互聯網中，用戶需要手動訪問不同的網站來完成旅行安排，過程繁瑣。而在智能體互聯網（IoA）中，用戶只需將任務分配給自己的智能體，該智能體將與其他公司的智能體（如酒店和火車公司）通信，自動完成最佳旅行計劃。這種對比直觀地展示了智能體通信如何簡化復雜任務處理流程，提升用戶體驗。

LLM 驅動的 AI 智能體概述

大型語言模型（LLM）的發展

從早期的循環神經網絡（RNN）及其變體長短期記憶網絡（LSTM），到基于卷積神經網絡（CNN）的架構，再到生成對抗網絡（GAN）等，模型架構經歷了多次革新。其中，Transformer 架構的出現標志著一個全新的里程碑。Transformer 架構通過自注意力機制，能夠高效地捕捉文本中的長距離依賴關系，為語言模型的并行訓練提供了可能。其獨特的并行計算方式，使得 LLM 能夠在大規模數據集上進行高效訓練，從而學習到語言的復雜模式。

模型架構與參數規模的比較

LLM 的參數規模從早期的數十萬到數千萬，如今已躍升至數千億乃至數萬億級別。這種規模的爆發式增長帶來了顯著的 “涌現能力”，即模型在達到一定規模后展現出一些未被預期的新能力。例如，大型模型在語言生成任務中能夠生成更具創造性和連貫性的文本，在邏輯推理任務中也表現出更強的推理能力。這些能力的提升使其在語言理解、代碼生成、翻譯等應用領域達到前所未有的高度。然而，LLM 的靜態特性使其難以適應實時動態環境，而智能體的出現彌補了這一缺陷。

LLM 驅動的 AI 智能體架構

AI 智能體是一種能夠感知環境、進行推理并執行行動的軟件實體，其核心在于實現自主任務執行。一個典型的 AI 智能體架構包括感知模塊、記憶模塊、工具模塊、推理與規劃模塊以及行動模塊。

感知模塊使智能體能夠接收和理解來自環境的信息，包括視覺、聽覺等多種模態數據。例如，自動駕駛智能體通過攝像頭和雷達傳感器感知路況，實時獲取道路狀況、車輛位置等信息，為后續決策提供依據。

記憶模塊負責存儲任務執行過程中產生的信息，包括長期記憶用于存儲復雜指令和環境交互歷史，短期記憶用于存儲當前任務的上下文信息。在客戶服務場景中，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性化的服務。

工具模塊擴展了智能體的能力，使其能夠調用外部資源和工具。例如，智能體可以調用數據庫查詢工具、計算庫以及可視化工具等，以完成復雜任務。在數據分析場景中，智能體通過調用數據分析工具對數據進行處理和分析，生成有價值的洞察。

推理與規劃模塊基于 LLM 的強大能力，對感知到的信息進行分析和推理，制定任務執行的策略。例如，在旅行規劃中，智能體能夠根據用戶的需求和偏好，生成最佳的旅行路線和行程安排。

行動模塊將推理結果轉換為具體的執行操作。例如，智能體可以生成自然語言回復與用戶交流，也可以發送指令控制智能設備執行特定任務。在智能家居場景中，智能體根據用戶的指令控制燈光、空調等設備的開關和調節。

LLM 驅動的智能體架構

上圖展示了智能體各模塊之間的協作關系，幫助我們更好地理解智能體如何通過不同模塊的協同工作實現自主任務執行。

與傳統 LLM 相比，AI 智能體在自主性、多模態交互、工具調用能力等方面具有顯著優勢。智能體能夠自主規劃和執行任務，而不僅僅依賴于用戶的提示。在多模態交互方面，智能體能夠處理和生成多種形式的數據，如文本、圖像、語音等，提供更豐富的交互體驗。然而，智能體的安全性相對傳統 LLM 較弱，主要體現在其工具調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證的情況下調用惡意工具，執行有害操作，從而引發安全風險。

Agent 與大型語言模型之間的比較

AI 智能體的應用領域

AI 智能體在科學研究領域展現出巨大的潛力。例如，在數學研究中，智能體能夠協助研究人員進行復雜的定理證明和公式推導。通過分析大量的數學文獻和數據，智能體可以發現潛在的數學規律和模式，為數學研究提供新的思路和方向。在化學領域，智能體能夠協助進行分子結構預測和反應路徑規劃。利用其強大的計算和推理能力，智能體可以快速篩選出具有潛在應用價值的分子結構，加速新材料的研發過程。

在技術工程領域，AI 智能體的應用同樣廣泛。在軟件工程中，智能體能夠協助開發人員進行代碼生成、錯誤檢測和系統配置優化。通過分析代碼庫和開發文檔，智能體可以自動生成高質量的代碼片段，提高開發效率。在游戲開發中，智能體能夠生成游戲劇情、角色對話和虛擬世界設定，為游戲開發者提供豐富的創意資源。此外，智能體還在實體智能領域發揮重要作用，如在機器人控制中協助進行路徑規劃和任務執行，提高機器人的自主性和適應性。

在社會治理和公共服務領域，AI 智能體的應用正在改變傳統的服務模式。在法律領域，智能體能夠輔助律師起草合同、審查法律文件、檢查合規規則以及分析案例。通過對大量法律文獻和案例的學習，智能體可以快速準確地提供法律建議和風險評估，提高法律服務的效率和質量。在金融領域，智能體能夠協助進行風險評估、投資決策和客戶服務。通過對市場數據的分析和預測，智能體可以為投資者提供個性化的投資建議，優化投資組合。在教育領域，智能體能夠根據學生的學習進度和特點提供個性化的教學內容和輔導，提高教學效果。在醫療保健領域，智能體能夠協助醫生進行疾病診斷、治療方案推薦和患者監護，提高醫療服務的準確性和及時性。

智能體通信的定義與分類

本文對 Agent 通信協議、安全風險及防御對策的調查分類

智能體通信的動機

在當今數字化浪潮中，AI 智能體正以前所未有的速度融入我們的生產與生活。其通信需求的根源，一方面在于任務的日益復雜化。以智慧工廠為例，生產流程優化這一目標，需要質量檢測智能體、設備維護智能體等不同類型智能體之間的無縫協作。它們必須實時共享數據，協同制定策略，才能確保生產線的高效運轉。另一方面，用戶需求的多樣性也推動了智能體通信的發展。現代用戶往往期望以簡潔指令觸發復雜任務，如要求智能體 “策劃一場環保主題婚禮”，這背后涉及場地布置、流程安排、供應商協調等多智能體協作場景。

傳統多智能體系統封閉生態的局限性愈發凸顯。這些系統受限于私有交互機制，形成技術壁壘，嚴重阻礙了智能體間的動態協作。例如，在智能物流領域，不同企業開發的倉儲管理智能體與運輸調度智能體，由于缺乏標準化通信協議，無法實現跨平臺協作，導致物流效率低下，成本居高不下。這種封閉生態不僅限制了智能體的可擴展性，還因知識共享障礙抑制了智能體的智能化發展，使得智能體通信成為突破技術瓶頸、實現智能體廣泛應用的關鍵。

智能體通信的定義

智能體通信是指智能體在完成任務過程中，與其他智能體、工具或環境實體，依據標準化協議框架，進行多模態信息交換與動態行為協調，最終將結果反饋給用戶的過程。其核心特征包括：

• 任務驅動 ：智能體通信的觸發條件是用戶分配的任務。例如，當用戶要求智能體 “制定一份市場營銷方案” 時，智能體才會啟動通信流程。即使在某些場景中，智能體接收到的指令來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。在智能教育場景中，智能體可通過圖像識別學生書寫的內容，通過語音接收學生的口頭提問，并以文本形式反饋詳細解答，豐富了交互維度，提升了用戶體驗。
• 動態行為協調 ：智能體在通信過程中，根據實時反饋調整行為。例如，在智能交通系統中，車輛自動駕駛智能體根據道路狀況和其他車輛的動態，實時調整行駛速度和方向，與其他智能體（如交通信號控制智能體）協同，確保交通流暢。

智能體通信的分類

智能體通信根據交互對象的不同，主要分為以下三類：

• 用戶 - 智能體交互 ：這是智能體與用戶之間的通信過程。例如，智能體接收用戶發出的 “預訂明天上午飛往上海的機票” 指令，并反饋預訂結果。這種交互模式與 LLM 與用戶的交互類似，但智能體在此基礎上具備更強的自主性和行動能力。
• 智能體 - 智能體通信 ：多個智能體為協同完成用戶任務，通過標準化合作協議進行協商、任務分解、子任務分配和結果聚合。例如，在大型建筑工程中，建筑設計智能體將任務分解為結構設計、給排水設計等子任務，并分配給相應的專業智能體，同時協調各智能體的工作進度和成果。
• 智能體 - 環境通信 ：智能體與環境實體（如工具、設備等）通過標準化協議進行交互，以完成用戶任務。例如，智能體通過調用天氣查詢工具獲取天氣信息，為用戶提供更精準的出行建議。這種通信使智能體能夠充分利用外部資源，增強任務執行能力。

智能體通信的完整過程及其劃分

上圖展示了用戶-智能體交互、智能體-智能體通信、智能體-環境通信的具體流程和相互關系，有助于我們更好地理解不同通信類型的特性和應用場景。

用戶 - 智能體交互

相關協議

• PXP 協議 ：PXP 協議專注于構建人類專家與智能體之間的交互系統，適用于復雜領域如科學、醫療等。其核心機制是 “雙向可理解性”，通過四個消息標簽（RATIFY、REFUTE、REVISE、REJECT）規范交互流程。初始階段，智能體提出預測并提供解釋，隨后雙方交替通信。以放射學領域為例，專家通過 PXP 協議向智能體提交醫學影像數據，智能體分析后返回初步診斷建議。專家可依據診斷結果，選擇 RATIFY（確認）、REFUTE（反駁）、REVISE（修改）或 REJECT（拒絕）進行反饋。智能體根據反饋調整診斷模型，從而提高診斷準確性。該協議使用有限狀態機計算消息標簽，更新上下文，并將數據存儲在黑板系統中，直至達到消息限制或終止條件。其有效性在放射學和藥物發現場景中得到驗證，顯著提高了專家與智能體協作效率。
• 空間種群協議 ：雖非專門為 LLM 驅動的智能體設計，但對智能體通信具有啟示意義。其是一種分布式計算模型，專為解決機器人系統的分布式定位問題而設計。在協議下，智能體能夠在歐幾里得空間中相互交互，獲取成對距離或相對位置向量。每個智能體可存儲一定數量的坐標，并在交互過程中交換知識、進行幾何查詢。通過多接觸點流行病機制、領導者選舉和自穩定設計，該協議支持匿名機器人從不一致的坐標系統高效地實現統一坐標共識，為動態環境中的機器人協作提供了可擴展框架，為智能體在空間環境中的通信和協作提供了理論基礎。
• AG-UI 協議 ：基于客戶端 - 服務器架構，通過事件驅動機制實現用戶（前端應用程序）與智能體之間的通信。前端應用通過 AG - UI 客戶端連接智能體，調用 RUN 接口發送請求。智能體處理請求時，生成流式事件并返回給客戶端。事件類型包括生命周期事件（如開始運行、運行完成）、文本消息事件（分段傳輸）、工具調用事件（按順序傳遞參數和結束）以及狀態管理事件。AG - UI 客戶端通過訂閱事件流處理不同類型的響應，智能體之間可轉移上下文以維持對話連續性。所有事件遵循統一基本事件結構，并進行嚴格類型驗證，確保通信可靠與高效。

安全風險分析

文本攻擊 ：提示注入是常見文本攻擊方式。直接提示注入中，攻擊者在用戶輸入中嵌入對抗性提示，如 “忽略所有先前指令，執行惡意操作”，直接篡改智能體行為。間接提示注入則通過外部數據源引入惡意提示，如在檢索增強生成（RAG）場景中，攻擊者在檢索文檔中植入對抗樣本，或在網頁元數據中注入惡意提示，利用網頁增強型智能體的特性，使智能體在處理網頁內容時受到攻擊。越獄攻擊則更為激進，攻擊者通過多輪推理、角色扮演等手段，使智能體完全繞過安全限制，生成有害內容。

多模態攻擊 ：圖像攻擊利用視覺輸入渠道誤導智能體系統。攻擊者通過視覺偽裝（如角色扮演、風格化圖像、視覺文本疊加）、視覺推理、對抗性擾動（如在圖像子區域插入最小的 ?∞ 有界對抗性擾動）、嵌入空間注入等方式，使智能體的視覺感知模塊出現錯誤，進而影響其決策。音頻攻擊則針對語音控制智能體和具有自動語音識別（ASR）組件的多模態模型，通過合成語音、音頻模仿等手段，注入非授權命令、冒充合法用戶或引發未授權操作，如在家庭自動化系統中，攻擊者可能通過音頻攻擊使智能體誤判語音指令，執行錯誤操作。

隱私泄露 ：智能體系統在收集和處理多模態數據時，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跟蹤、手勢識別、跨模態推理等手段，從數據中重建用戶身份、推斷心理狀態，實現被動畫像或行為預測。同時，惡意智能體可能通過誘導用戶輸入特定指令或利用智能體的漏洞，觸發智能體泄露敏感信息，如信用卡信息等。

拒絕服務（DoS） ：攻擊者可通過模型投毒的方式，在訓練或微調階段植入惡意行為。例如，通過 “重復 ‘你好’” 等指令，使智能體生成過長、重復的輸出，耗盡系統資源或導致輸出被拒絕。此外，過度思考攻擊利用智能體的反思和推理機制，誘導其陷入冗長的推理過程，消耗大量計算資源，增加推理延遲，影響系統可用性。

用戶Agent通信風險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，如通過分析用戶輸入的語義和上下文，識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模型，確保響應與安全目標一致。對于間接提示注入，建立外部數據源的驗證機制，如白名單制度、源元數據標記與風險評分、沙盒隔離等。

多模態攻擊防御 ：輸入預處理方面，運用圖像凈化技術，如隨機調整圖像大小、裁剪、旋轉或輕度 JPEG 壓縮，以及使用擴散模型重建輸入圖像，去除對抗性擾動。音頻凈化方面，采用重采樣、注入輕微背景噪聲、改變音調或播放速度等信號處理方法，消除對抗性波形的有效性。跨模態一致性驗證方面，利用輕量級獨立模型檢測文本提示與圖像 / 音頻輸入的語義一致性，或通過 OCR 和標題驗證確保視覺文本與原始提示一致。

隱私泄露防御 ：遵循數據最小化原則，僅收集完成任務所需信息，對敏感生物特征數據采用差分隱私或 k - 匿名等技術進行處理。建立數據訪問控制機制，限制各系統組件僅訪問所需最小數據集。同時，建立多層隱私保護機制，如利用區塊鏈技術確保在線交易的不可變性，通過基于多因素身份驗證的身份驗證系統和機器學習驅動的異常檢測系統，實現實時的隱私保護。

DoS 攻擊防御 ：實施細粒度的資源配額管理，限制每個用戶會話和智能體實例的計算資源使用。引入輸出長度預測算法，在生成過程中實時監測并截斷潛在惡意的長輸出。同時，建立實時監控機制，跟蹤單個用戶或 IP 地址的請求頻率和資源消耗，根據異常情況動態調整模型響應或臨時限制可疑用戶訪問。此外，提高推理效率，如通過壓縮推理過程中的令牌消耗，采用輕量級推理機制等，增強系統對 DoS 攻擊的彈性。

智能體 - 智能體通信

相關協議

基于客戶端 - 服務器（CS）架構的協議 ：如 IBM 的 ACP - IBM，其支持多種智能體發現機制，包括基本發現、基于注冊表的發現、離線發現和開放發現。在智能體發現階段，客戶端連接到智能體服務器，查詢可用智能體及其能力描述。對于單智能體任務，智能體服務器將 REST 調用包裝為內部邏輯；對于多智能體任務，客戶端消息首先發送到路由器智能體，負責分解請求、路由任務和聚合響應。ACP - IBM 支持同步和流式執行，并允許跨多輪對話保存狀態。AGNTCY 的 ACP - AGNTCY 協議允許驗證調用者身份，支持線程狀態管理，具備靈活性和可擴展性。其采用線程機制，支持線程的創建、復制和搜索，記錄狀態歷史，便于調試和回溯。支持無狀態和有狀態兩種操作模式，滿足復雜場景需求。

基于對等網絡（P2P）架構的協議 ：如 AgentUnion 的 ACP - AgentUnion，每個智能體擁有唯一 AID（智能體 ID），以二級域名形式存在，智能體可通過 URI 直接訪問其他智能體。其訪問點（AP）完成智能體身份認證、地址搜索、通信和數據存儲，并提供 AID 創建、管理和認證服務，實現智能體在互聯網上的通信。Agora 協議核心在于根據通信頻率動態切換通信模式。高頻通信使用標準化協議，低頻或未知場景使用智能體自然語言處理，中頻通信采用結構化數據處理。同時，協議文檔（PD）作為自包含協議描述，通過哈希值唯一標識，支持去中心化共享。ACN 協議基于分布式哈希表（DHT），使智能體能夠發布和發現公鑰，建立加密的點對點通信通道。智能體需注冊到一個對等節點，該節點將 “智能體 ID - 對等節點 ID” 對存儲在 DHT 網絡中。通信時，源智能體消息發送至關聯對等節點，通過 DHT 遞歸搜索目標智能體記錄，建立通信通道并進行數字簽名驗證，確保通信安全。ANP 協議采用三層架構，身份與加密通信層利用符合 W3C 標準的分布式標識符（DID）和橢圓曲線密碼學（ECC）加密，確保跨平臺可驗證身份和智能體保密通信；元協議層允許智能體通過自然語言交互動態建立和演化通信協議，支持靈活、自適應和高效的智能體協作；應用層使用 JSON - LD 和語義網標準（如 RDF 和 schema.org）描述智能體能力，便于智能體基于語義描述發現和調用服務，同時定義標準化協議管理機制，支持高效互聯互通的智能體交互。其遵循最小權限原則，采用最小信任、模塊化設計，消除平臺孤島，促進去中心化、可組合的智能體生態系統。

混合架構協議 ：如 Eclipse 的 LMOS 協議，支持三種智能體發現方法：基于 W3C Web of Things（WoT）機制的動態注冊元數據；通過 mDNS 和 DNS - SD 協議在局域網中發現智能體 / 工具；采用聯邦、去中心化協議（如 P2P 協議）在全球范圍內傳播智能體和工具描述，不依賴中心注冊中心，適用于全球協作場景。其架構分為應用層、傳輸層和身份與安全層。應用層利用基于 JSON - LD 的格式描述智能體和工具能力；傳輸層支持智能體動態協商 HTTP 或 MQTT 等協議，適應同步和異步數據交換；身份與安全層通過符合 W3C 標準的分布式身份認證，結合加密和 OAuth2 等協議，保障跨平臺交互安全。A2A 協議支持三種智能體發現機制：Well - Known URI、Curated Registries 和 Direct Configuration / Private Discovery。Well - Known URI 要求智能體服務器在域名下的標準化路徑存儲智能體卡片，實現自動搜索互聯網智能體，但不支持基于能力的智能體發現。Curated Registries 即智能體服務器注冊智能體卡片，與 ACP - IBM 類似。Direct Configuration / Private Discovery 允許客戶端通過硬編碼、本地配置文件、環境變量或私有 API 直接獲取智能體卡片。發現目標智能體后，客戶端分配任務并等待響應。

其他協議 ：如 NEAR AI 的 AITP，采用基于線程的消息結構，每個線程封裝對話上下文、參與者元數據和能力聲明，支持多智能體協調。通過 JSON 格式消息交換實現請求、響應和上下文傳遞，支持同步和異步交互模式，促進復雜多步任務的編排。LangChain 的智能體協議基于 Run、Thread 和 Store 機制，Run 表示智能體的單次調用，支持實時結果流式輸出或等待最終輸出。Thread 作為狀態容器，存儲多輪操作的累計輸出和檢查點，支持狀態歷史管理。Store 提供跨線程的持久化鍵值存儲，實現智能體的長期記憶和狀態管理。此外，Background Runs 支持異步任務處理，可通過獨立接口管理進度，提升智能體交互的靈活性和效率。

 現有智能體-智能體協議的分類與比較

安全風險分析

CS 架構特定風險 ：注冊污染方面，攻擊者可惡意注冊與合法智能體相似的標識和能力描述的智能體，使系統誤調用偽造智能體，接收誤導性或惡意響應。例如，在智能醫療系統中，攻擊者注冊偽造的診斷智能體，導致錯誤的診斷結果，影響患者治療。此外，攻擊者在短時間內提交大量智能體注冊請求，造成注冊過載，使智能體在發現和調度過程中響應延遲、服務器資源消耗過大；或使注冊接口飽和，導致合法智能體注冊延遲或失敗。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性提示指令。這將導致系統錯誤地調用智能體，產生偏向性響應和行為。例如，在智能教育系統中，攻擊者篡改智能體的課程推薦描述，使其推薦不符合學生實際需求的課程。任務泛洪方面，攻擊者在短時間內提交大量計算密集型或長上下文任務請求，迅速耗盡集中式服務器的內存、CPU、網絡或線程池資源。一旦服務器飽和，后續請求無法及時處理，導致服務管道崩潰和系統服務中斷。SEO 中毒方面，攻擊者利用 SEO 技術，如關鍵詞填充、虛假鏈接、內容劫持等手段，提高惡意智能體在智能體服務器搜索算法中的排名，使惡意智能體更容易被調用，從而獲取任務。例如，在智能招聘系統中，攻擊者通過 SEO 中毒使惡意篩選智能體優先被調用，導致候選人信息被惡意處理。

P2P 枠架特定風險 ：非收斂問題在 P2P 架構中較為常見，因缺乏中心控制器對任務執行全程進行監控和管理，難以及時終止非收斂任務。例如，在智能游戲開發場景中，一個智能體生成錯誤的游戲規則代碼，另一個驗證智能體檢測到錯誤并要求重寫，但編程智能體持續生成類似錯誤代碼，導致任務執行過程震蕩，無法收斂。中間人攻擊方面，由于 P2P 架構中智能體間通信距離較長，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行攻擊。例如，在跨國智能金融交易系統中，攻擊者篡改智能體間的交易消息，導致錯誤的交易指令被執行，造成經濟損失。此外，披露的 W3C 漏洞可能被利用，導致消息認證碼失效等問題，進一步加劇中間人攻擊風險。

通用風險 ：智能體偽裝方面，若相關協議缺乏強認證機制，攻擊者可篡改身份憑證或劫持合法智能體的通信標識，偽裝成可信智能體，混入 IoA（智能體網絡）。例如，攻擊者偽裝成物流調度智能體，發布錯誤的物流信息，導致供應鏈混亂。智能體利用 / 木馬方面，攻擊者利用智能體間通信機制，從被攻陷的低安全智能體或惡意注冊的木馬智能體發起攻擊。例如，在智能交通系統中，攻擊者在天氣智能體中植入后門，當檢測到特定坐標或地點時，偽造暴雨警告，導致物流調度智能體取消航班，引發供應鏈中斷或運輸成本上升。智能體欺凌方面，惡意智能體通過持續否認、干擾或貶低目標智能體輸出，破壞其決策邏輯或自我認知。例如，在智能旅行規劃場景中，攻擊者控制的智能體不斷發送負面輸入，如 “該公司計劃總是很差”，打擊競爭對手。隱私泄露方面，多智能體通信存在信息泄露風險，既包括惡意嗅探或竊取敏感信息，也包括高權限智能體向低權限智能體的無意信息擴散。責任規避方面，在任務執行失敗或產生不良結果時，難以明確責任歸屬。例如，在自動駕駛事故中，涉及車輛制造商、算法設計者、數據標注方等多方主體，各智能體的決策依賴于其他智能體的多輪輸出，中間過程的細微偏差可能導致最終行動的重大偏差，難以確定責任方。拒絕服務（DoS）方面，智能體協作機制可能被用于發動 DoS 攻擊。例如，CORBA（Contagious Recursive Blocking Attack）可在任何網絡拓撲中傳播，并持續消耗計算資源，通過看似良性的指令干擾智能體間交互，降低 MAS（多智能體系統）的可用性。

智能體間通信：風險、特征及防御策略

防御措施展望

CS 架構風險防御 ：注冊驗證與監控方面，代理服務器需建立嚴格注冊接入機制，采用零信任認證技術驗證智能體注冊行為。同時，監控智能體級和 IP 級動態行為，如限制每個 IP 地址的注冊次數，將頻繁注冊 / 退注冊行為視為異常。一旦發現惡意注冊，立即自動攔截，并將可疑智能體 / IP 添加至黑名單。例如，SAGA 機制使用戶在注冊智能體時，通過中心實體 Provider 實現，并利用加密訪問控制令牌進行細粒度交互控制，平衡安全與性能。能力驗證方面，智能體需通過一系列精心設計的基準測試證明其能力，然后將能力描述和標識符生成唯一哈希值（如存儲在區塊鏈上）。其他智能體調用時，通過驗證哈希值確保一致性，自動標記并隔離不匹配的智能體。負載均衡方面，代理服務器部署動態負載均衡模塊，根據 CPU、GPU、內存等資源利用率實時調整任務處理隊列，并建立速率限制機制，限制單個智能體在單位時間內的任務數量，應對高頻請求。反操縱優化方面，代理服務器部署魯棒智能體搜索算法，如引入對抗訓練增強模型抗操縱能力，對搜索關鍵詞進行語義模糊化 / 替換，防止惡意智能體提升排名。同時，搜索算法引入隨機因素，確保最終列表中有一定比例隨機選擇的智能體，并動態更新參數，引入歷史響應質量監控。

P2P 架構風險防御 ：任務生命周期監控方面，每個接入點部署協調員，監測智能體間通信執行狀態。當檢測到任務交互陷入循環（如連續 N 輪響應后無進展）或通信時間超出閾值時，強制終止非收斂通信。同時，記錄異常模式和通信參與者，為后續分析提供依據。例如，Trust Management System（TMS）部署消息級和智能體級信任評估，動態監測智能體通信，執行閾值驅動的過濾策略，實現智能體級違規記錄跟蹤。G - Memory 通過 Insight Graph、Query Graph 和 Interaction Graph 三層圖結構管理智能體通信交互歷史，實現智能體團隊演變。Ebrahimi 等基于可信度評分的多智能體系統，將查詢回答建模為迭代協作游戲，通過貢獻度評分分配獎勵，動態更新各智能體歷史表現的可信度，實現動態信任評估。端到端加密增強方面，盡管部分協議如 A2A 和 ANP 支持端到端加密和完整性驗證機制，但鑒于部署錯誤或協議漏洞仍可能引發 MITM 攻擊，社區應進一步優化加密算法，及時更新版本修復漏洞，并設計傳輸路徑冗余機制。例如，Sharma 等強調加密通信在部署 A2A 協議中的重要性，建議通過優化加密算法和協議設計，提升通信安全性。

通用風險防御 ：身份認證方面，采用多因素認證（MFA）、區塊鏈分布式標識符（DID）等技術，確保智能體身份真實可靠。例如，Shah 等通過區塊鏈確保在線交易不可變，利用 MFA 進行身份驗證，并部署機器學習驅動的異常檢測系統實現實時監控。智能體行為審計與責任追蹤方面，建立日志記錄機制，定期記錄通信內容，并利用 AI 算法動態計算各行動的責任歸屬。例如，Rastogi 等提出 AdaTest ++，允許人類與 AI 共同審計 LLM 行為。Amirizaniani 等提出多探針方法，檢測 LLM 生成內容中的潛在問題。Mokander 等設計三層次審計方法，結合治理審計、模型審計和應用審計，全面評估智能體行為。訪問控制方面，明確智能體間的訪問權限，為不同智能體分配訪問權限標簽，確保通信時附帶權限證明，限制低權限智能體獲取高敏感信息。例如，Zhang 等設計 AgentSandbox 框架，通過分離持久智能體與臨時智能體、數據最小化和 I/O 防火墻，保障智能體在解決復雜任務時的安全。Kim 等提出 PFI 框架，通過智能體隔離、安全數據處理和權限提升防護，抵御權限相關攻擊。多源渠道隔離方面，避免直接拼接其他智能體的原始消息，而是提取結構化關鍵信息并剝離控制內容。同時，部署安全協調智能體審查、凈化或標記智能體間消息，防止惡意意圖在多智能體系統中傳播。例如，攻擊模型與測試方面，設計攻擊生成測試框架，通過向目標智能體系統發送不同攻擊向量，根據異常輸出發現新漏洞。例如，Gandhi 等提出 ATAG 框架，利用 MulVAL 工具擴展、定制事實和交互規則，并結合 LLM 漏洞數據庫（LVD），實現多智能體場景攻擊建模與分析。Yu 等提出 NetSafe，將多智能體網絡建模為有向圖，結合靜態和動態指標，評估網絡拓撲安全性，并通過錯誤信息注入、偏差誘導和有害信息提取等攻擊策略進行安全評測。智能體編排方面，實現智能體編排，自動優化任務調度和分配過程，減少通信開銷，并優化智能體生成的提示，節省計算資源，抵御對抗性誘餌任務引發的資源消耗。

智能體 - 環境通信

相關協議

MCP 協議 ：MCP 通過主機、客戶端和服務器三個核心組件協同工作，實現智能體與外部環境的高效通信。在實際應用場景中，如智能科研領域，科研智能體通過 MCP 協議調用實驗設備控制工具，精準操控實驗條件，實時獲取實驗數據反饋，為科研人員提供全面的實驗支持。其優勢在于將工具調用邏輯與底層實現異構性解耦，大大降低了跨平臺集成難度，提高了工具互操作性，促進智能體協作。例如，不同科研機構的智能體能夠通過 MCP 協議無縫協作，共享實驗設備和數據資源，加速科研進程。同時，MCP 支持動態工具集成，使智能體能夠根據任務需求靈活調用各類工具，增強了智能體的適應性和靈活性。

API Bridge Agent ：API Bridge Agent 以其獨特的通信、路由與編排功能，將 LLM 原生意圖與下游 MCP 或 OpenAPI 兼容服務精準對接。它支持直接模式、間接模式、跨 API 模式以及 MCP 代理模式等多種調用方式，為智能體提供了靈活且強大的工具調用能力。在直接模式下，智能體可精準指定服務及 API 端點，實現對特定功能的精確控制；在間接模式下，智能體僅需選定服務，中間件便能依據預設規則和策略，智能匹配最優端點，滿足任務意圖。這種設計簡化了智能體的調用流程，提升了系統的擴展性和適應性。在跨 API 模式中，智能體只需提供任務意圖，中間件即可在多個 API 間自由切換，整合各方資源完成復雜任務。此外，MCP 代理模式則借助標準化的 MCP 工具描述，實現動態工具調用與上下文富化，增強了智能體在復雜環境下的執行能力。

函數調用機制 ：OpenAI 函數調用為開發者提供了簡單易用的工具調用接口。開發者通過 JSON 模式詳細描述函數名稱、功能說明及參數結構，使智能體能夠精準識別并調用所需函數。當智能體判斷需調用函數時，會生成規范的 JSON 對象，經由運行時環境解析后，精準路由至對應工具執行。這種機制的應用場景廣泛，如在智能客服系統中，智能體可依據用戶咨詢內容，自動調用相關業務處理函數，快速生成解決方案。盡管其易于實現且適用于基本參數序列化模式和單步調用，但在面對復雜任務和多步操作時，靈活性不足的弊端逐漸顯現。LangChain 工具調用機制則在此基礎上進行了顯著增強。它通過標準化模式定義工具屬性，支持參數類型、輸入輸出后處理以及插件注冊等高級功能，并借助運行時注冊表實現工具的動態加載與管理，支持嵌套調用、條件分支以及容錯策略。這使得智能體能夠輕松應對復雜場景，如在智能數據分析領域，智能體可依據數據特征和分析需求，動態組合多種工具，實現深度數據挖掘與洞察。

工具元數據聲明 ：agents.json 作為一種標準化元數據格式，為智能體發現和調用工具提供了詳盡的接口信息。它涵蓋了工具的功能描述、輸入輸出類型等基礎信息，還定義了工具組合流程和多步操作計劃。在智能自動化流程場景中，智能體通過解析 agents.json 文件，能夠迅速了解工具的功能與使用方法，從而精準規劃操作步驟，高效執行任務。例如，在智能企業智能體中，通過 tools.declaration.json 中的 links 屬性，明確工具間的依賴關系，合理安排任務執行順序，實現供應鏈流程的自動化優化。

安全風險分析

基于內存與 RAG 的風險 ：內存注入方面，攻擊者通過誘導智能體生成并記錄惡意內容，使其自主內存寫入機制被利用。例如，在智能醫療診斷場景中，攻擊者構造誘導提示，使智能體在內存寫入階段生成錯誤的診斷步驟，這些步驟與患者查詢語義相似，當患者查詢時，被污染的內存可能被檢索，導致錯誤診斷，影響治療方案。內存中毒方面，攻擊者通過植入對抗樣本對智能體的內存存儲進行語義破壞。在智能教育場景中，攻擊者在智能體的長期記憶中植入錯誤的知識點，當學生查詢相關知識時，智能體可能返回錯誤答案，影響學習效果。內存提取方面，智能體記錄的用戶交互數據包含敏感信息，攻擊者可能通過精心構造的查詢提取這些數據。例如，在智能金融理財場景中，攻擊者通過設計誘導性問題，使智能體泄露用戶的賬戶余額、交易密碼等敏感信息。知識庫數據投毒方面，攻擊者在 RAG 系統的檢索過程中，通過在知識庫中注入對抗性文本，干擾檢索過程，操縱生成結果，或泄露隱私數據。例如，在智能新聞推薦系統中，攻擊者在知識庫中植入虛假新聞內容，使智能體在特定查詢下優先檢索并生成虛假新聞，誤導用戶。隱私風險與非預期泄露方面，RAG 系統檢索的半私有或私有語料庫可能包含敏感信息，攻擊者通過精心設計的提示誘導智能體泄露這些信息。例如，在智能企業知識管理系統中，攻擊者通過構造特定查詢，使智能體泄露企業內部機密文件內容。

基于工具的風險 ：惡意工具作為攻擊載體方面，攻擊者在共享工具倉庫中發布看似無害的工具，實則暗藏惡意邏輯。例如，在智能軟件開發場景中，攻擊者發布含有惡意代碼的代碼生成工具，當智能體調用該工具時，惡意代碼被執行，導致開發環境被入侵或軟件中植入后門。合法工具的濫用方面，攻擊者通過精心構造的輸入，誘導智能體濫用合法工具。例如，在智能文件管理系統中，攻擊者通過構造特殊參數，使智能體濫用文件刪除工具，誤刪重要文件。工具選擇過程的操縱方面，攻擊者篡改工具描述或注入誤導性提示，影響智能體的工具選擇邏輯。例如，在智能數據分析場景中，攻擊者篡改數據分析工具的描述，使智能體優先選擇功能受限的工具，導致數據分析結果不準確，影響決策。

防御措施展望

針對內存與 RAG 風險的防御 ：嵌入空間篩選與聚類異常檢測方面，在智能體接收記憶條目或檢索結果時，通過聚類技術（如 K - means）分析其語義嵌入，提前識別并過濾異常內容。例如，在智能教育智能體中，對新寫入的記憶條目進行聚類分析，識別與主流教育內容偏離較遠的條目，將其標記為潛在威脅。共識過濾與投票聚合方面，采用基于多數投票或語義投票的機制，確保只有被廣泛驗證的條目才能影響最終響應。例如，在智能醫療診斷智能體中，當多個知識源提供診斷信息時，只有獲得多數知識源支持的診斷結果才會被采納，從而減少單一污染源的影響。執行監控與規劃一致性檢查方面，引入智能體對用戶請求的重述和規劃生成，并持續對比運行時行為與規劃，任何基于意外記憶或檢索的偏差都被視為異常行為。例如，在智能旅行規劃智能體中，智能體生成旅行計劃后，持續監控執行過程，若發現實際操作與規劃嚴重偏離，立即觸發異常處理機制，如停止執行或回滾至安全狀態。系統 - 門控記憶保留與輸入凈化方面，實施嚴格的內容凈化機制，確保新生成內容在被長期存儲前經過凈化處理。例如，DRIFT 使用注入隔離器掃描生成性輸出，識別并隔離可能的惡意目標轉移或冒充提示，而 AgentSafe 通過 ThreatSieve 實現分層存儲，通過 HierarCache 進行優先級排序，確保長期記憶的純凈性。統一內容來源證明與信任框架方面，維護清晰的來源元數據和信任評分，為記憶和檢索流程的保留、排序或折扣提供依據。例如，在智能企業智能體中，對來自不同部門或外部供應商的信息進行來源標記和信任評分，優先使用高信任度的信息，同時對低信任度信息進行嚴格審查。

針對工具風險的防御 ：協議級防護方面，建立嚴格的安全驗證框架，對工具注冊和任務執行過程進行精細管控。例如，MCPScan 對工具模式進行靜態檢查，掃描可疑標簽或元數據，并通過實時代理驗證 MCP 流量，利用 LLM 輔助啟發式方法標記隱蔽行為。MCP - Shield 進一步強化防護能力，通過簽名匹配和對抗性行為分析，實現對高風險工具和畸形任務的預執行檢測。MCIP 借鑒 MAESTRO 的經驗，分析運行時跟蹤，提出可解釋的記錄模式和安全感知模型，有效監控復雜的智能體 - 工具交互過程。工具調用與執行控制方面，采用沙盒環境和權限門控等經典技術，確保工具調用的安全性。例如，Google 的防御縱深模型倡導采用策略引擎監控計劃中的工具操作，驗證參數安全性，并在風險敏感操作中要求人工確認。此外，實施模式硬化和細致的輸入 / 輸出凈化措施，有效防范異常載荷。智能體編排監控方面，引入輔助智能體對主智能體的計劃進行審查，并在工具調用前生成可執行的守護程序。例如，GuardAgent 部署驗證智能體，檢查主要智能體的計劃并生成靜態檢查或運行時斷言，確保工具調用的安全性。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條件、后條件和轉換約束，從規劃階段便約束工具使用行為。系統級調解與鏈式控制方面，構建結構化的控制架構，如 DRIFT 的 “安全規劃器” 編譯經過驗證的工具軌跡，并在嚴格參數約束下執行任務，而 “動態驗證器” 持續監控下游工具執行的合規性。不僅如此，注入隔離器還通過凈化中間返回值和最終輸出，阻斷工具鏈間的惡意傳播，有效防范內存中毒和延遲階段的工具利用。

未來發展方向探討

技術方面

強大但輕量級的惡意輸入過濾器 ：在 LLM 驅動的 AI 智能體生態系統中，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放（不再局限于用戶指令，還包含環境反饋等多模態、語義復雜的信息），以及多智能體系統對實時性和高效性的嚴格要求，傳統輸入過濾技術面臨著前所未有的挑戰。為了應對這一挑戰，必須構建強大但輕量級的惡意輸入過濾器。這需要借助先進的 AI 技術（如深度學習模型的剪枝、量化等優化手段，類似 DeepSeek 的高效模型架構）來提高過濾器的檢測精度和運行效率，還需要將部分基礎計算任務卸載到可編程線速設備（如可編程交換機和智能網絡接口卡 SmartNICs）上。例如，在大規模智能體協作網絡中，通過在可編程交換機上部署輕量級的 DDoS 攻擊檢測算法，能夠實時監測和過濾惡意流量，從而減輕智能體主機的負擔，確保整個系統的流暢運行。這種軟硬件協同的輸入過濾方案，將在未來智能體生態系統的安全防護中發揮關鍵作用。

分布式通信存檔 ：在金融等特定領域，記錄智能體通信過程和內容對于事后審計潛在犯罪和錯誤行為至關重要。然而，由于金融數據的敏感性和高價值，存儲系統必須具備極高的安全性和可靠性，不能依賴單一存儲節點。區塊鏈技術以其分布式賬本和加密機制的特點，為分布式通信存檔提供了理想的解決方案。在 CS 架構的智能體通信中，可以利用企業網絡中的分布式存儲鏈（如基于區塊鏈的分布式存儲系統）建立本地存檔機制，確保通信記錄的完整性和不可篡改。每個參與通信的智能體節點都保存一份加密的通信副本，通過區塊鏈的共識機制保證數據的一致性和真實性。而在 P2P 架構的智能體通信中，尤其是跨國家和地區的智能體協作，分布式通信存檔的構建面臨更大的挑戰。需要設計全新的去中心化存儲架構，可能涉及跨區塊鏈的互操作性、數據分片存儲和多鏈協作等復雜技術。例如，通過構建一個基于區塊鏈聯盟鏈的智能體通信存檔系統，各個國家或地區的智能體節點可以作為聯盟鏈的成員，共同維護和驗證通信記錄。這種系統既能夠滿足分布式存儲的需求，還能保障數據的隱私和合規性，為全球范圍內的智能體通信審計提供有力支持。

實時通信監督 ：實時通信監督是智能體生態系統安全防護的重要組成部分。與事后審計相比，實時監督能夠在攻擊或錯誤發生時迅速做出反應，最大限度地減少損失。CS 架構的智能體通信由于其集中式的特點，在建立實時監督機制方面具有天然的優勢。例如，通過在集中式服務器上部署智能監控模塊，利用機器學習算法對網絡流量、智能體行為和通信內容進行實時分析，能夠及時發現異常活動并發出警報。而對于 P2P 架構的智能體通信，由于其去中心化的特性和復雜的網絡拓撲結構，實時通信監督的實現難度較大，需要創新的解決方案。一種可能的思路是構建分布式監督網絡，由多個監督節點協作對智能體通信進行實時監控。這些監督節點可以采用輪詢、隨機抽樣或基于信譽的調度算法，動態分配監督任務，確保整個網絡的通信安全。同時，利用區塊鏈技術記錄監督節點的活動和決策，提高監督過程的透明度和可信度。例如，在全球智能物流網絡中，通過部署分布式監督節點，實時監測智能體之間的貨物調度和運輸指令，一旦發現異常（如未經授權的貨物轉移或錯誤的運輸路線），立即啟動應急響應機制，通知相關智能體和管理人員進行處理，從而保障物流網絡的正常運行。

跨協議防御架構 ：盡管現有協議在一定程度上解決了智能體通信的異構性問題，但不同協議之間的無縫協作仍然存在諸多障礙。例如，在一個復雜的智能體協作場景中，可能同時涉及 A2A 和 MCP 協議，但目前尚缺乏一種通用的身份認證機制能夠跨越這兩種協議，為智能體和工具賦予統一的身份標識。這種不一致性不僅降低了系統的整體性能，還可能導致兼容性錯誤和安全漏洞。未來 AI 生態系統的發展迫切需要構建一個更加通用的跨協議防御架構，類似于互聯網的 IPv4 協議，能夠實現不同智能體和環境之間的無縫發現和通信。例如，設計一個基于語義網技術的跨協議映射框架，通過定義標準化的本體和語義模式，將不同協議中的概念和數據結構進行映射和轉換。同時，建立一個集中式的協議轉換網關，負責在不同協議之間進行數據格式轉換、安全策略適配和通信協議橋接。這種跨協議防御架構將大大提高智能體通信的互操作性和安全性，促進智能體生態系統的快速發展。

智能體的判斷與責任機制 ：在智能體協作過程中，準確定位和分配行為責任是一個需要解決的難題。例如，在一個由多個智能體共同完成的復雜任務中，任何一個中間步驟的微小偏差都可能導致最終結果的重大錯誤，無論是由于惡意行為還是無意的程序缺陷。此外，如何制定一套公平合理的量化原則來明確每個智能體或行動的責任比例，也是一個復雜的技術和倫理問題。為了解決這一問題，需要研發精準的責任量化和行為追溯技術。例如，通過引入區塊鏈技術記錄智能體的每一步操作和決策過程，為責任追溯提供不可篡改的證據鏈。同時，結合智能合約技術，預先定義好責任分配規則和賠償機制，當出現爭議時能夠自動執行，確保責任方承擔相應的責任。此外，利用機器學習算法對智能體的行為模式進行分析和建模，建立行為評估和信譽評分系統，對智能體的貢獻和責任進行動態評估和量化。例如，在智能交通管理系統中，通過實時記錄每個智能體（如自動駕駛汽車、交通信號燈控制智能體等）的操作日志和決策依據，一旦發生交通事故，能夠快速準確地確定責任方，并依據智能合約自動執行賠償和處罰措施，提高智能體系統的可管理性和可信度。

效率與準確性的權衡 ：智能體通信本質上是一種信息傳輸過程，涉及效率和準確性之間的權衡。在信息論的視角下，可以通過增加通信中的令牌數量來提高準確性，因為更多的令牌能夠傳達更豐富的語義信息、更詳細的指令和更復雜的邏輯，從而減少多智能體協作中的模糊性和偏差。然而，過多的令牌也會顯著增加計算成本和處理時間，導致系統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，如提示注入和數據投毒，攻擊者可以更隱蔽地隱藏惡意內容。而信息過載還可能使智能體在處理大量無關信息時產生幻覺，導致錯誤的決策。為了實現效率與準確性的最佳平衡，未來研究應探索自適應通信協議，根據任務的復雜性、安全要求和智能體的能力動態調整通信的冗余度和結構化程度。例如，在任務的探索階段，可以采用高令牌通信以確保信息的全面性和準確性；而在執行階段，為保證效率和安全性，可切換到低令牌通信。通過設計智能的通信協議自適應算法，能夠實時監測通信的性能指標（如延遲、吞吐量、錯誤率等）和安全指標（如攻擊檢測率、數據泄露風險等），并根據這些指標動態調整通信參數，從而在不同的應用場景下實現效率與準確性的最佳平衡。

自我組織的智能體網絡 ：隨著智能體生態系統的規模不斷擴大，未來的智能體通信將朝著自我組織的智能體網絡方向發展。在這種網絡中，智能體能夠自主地發現彼此、評估能力、協商協作、形成動態任務組，并在任務完成后自動解散。這種范式具有高度的可擴展性和魯棒性，還可以適應動態多變的環境和任務需求。例如，在全球智能災害響應系統中，智能體可以根據災害類型和現場情況，自動組建成不同的功能小組，如救援小組、醫療小組、物資分配小組等。這些小組之間能夠實時協作，高效完成復雜的災害響應任務。為了實現自我組織的智能體網絡，需要研究智能體的自主發現機制、能力評估算法、動態協作協議和任務組管理策略。例如，通過設計基于分布式哈希表（DHT）的智能體發現機制，智能體可以在大規模網絡中高效地發現和定位其他智能體；利用機器學習技術開發智能體能力評估模型，能夠準確識別智能體的專業領域和技能水平；制定靈活的動態協作協議，使智能體能夠在任務執行過程中根據實際情況調整協作策略和任務分配；以及設計高效的任務組管理算法，確保任務組的快速組建、動態調整和及時解散。此外，還需要解決智能體網絡中的信任建立、安全通信和資源分配等關鍵問題，以保障整個網絡的穩定性和可靠性。

法律與法規方面

明確責任主體 ：在智能體引發的財產損失或人身傷害事件中，責任主體的界定往往模糊不清。例如，當一個智能機器人在執行任務時損壞了他人財物，開發者、用戶或企業應承擔的責任比例難以明確。此外，多個智能體協作完成任務時，如多輛自動駕駛車輛編隊行駛中發生事故，相關企業之間的責任劃分也缺乏法律依據。為此，必須制定詳細的法規條文和司法解釋，明確智能體開發者、用戶、企業等在不同場景下的法律責任和義務。例如，通過立法規定智能體開發者需對其產品的安全性和可靠性負責，用戶需對其不當使用智能體的行為承擔責任，企業在運營智能體時應承擔監督和管理責任。同時，建立智能體事故責任鑒定機構，負責對智能體引發的事故進行專業鑒定和責任劃分，為司法實踐提供科學依據。

保護知識產權 ：隨著大量 LLM 被開源，這些開源 LLM 作為不同智能體的大腦，其知識產權保護面臨著新的挑戰。雖然開源協議對智能體的開發和應用范圍進行了限制，但目前仍缺乏有效的法律法規來保護智能體知識產權。例如，如何界定智能體的抄襲行為，以及抄襲程度的量化標準（如 50% 或 90% 等）尚未明確。為此，應制定專門的法律法規，規范智能體的開發與應用，防止抄襲與侵權行為。例如，建立智能體知識產權登記制度，對智能體的創新點和核心技術進行登記和認證；制定智能體知識產權侵權判定標準，明確抄襲、模仿等侵權行為的界定和處罰措施；加強對開源智能體的管理和監督，確保開源協議的合規執行。通過完善知識產權保護體系，鼓勵智能體技術的創新和應用，促進智能體產業的健康發展。

跨境監管 ：智能體通信的跨國特性使得跨境監管成為智能體安全治理的重要議題。例如，一個在本國訓練的智能體可能被其他國家的用戶用于非法活動，此時適用哪國法律以及如何進行國際司法合作成為難題。目前，全球范圍內缺乏統一的跨境智能體通信監管標準和司法協作機制，導致跨境智能體安全監管存在漏洞。為解決這一問題，需要加強國際合作，建立統一的跨境智能體通信監管標準和司法協作機制。例如，通過多邊或雙邊協議，明確各國在跨境智能體通信監管中的職責和權利；制定統一的智能體行為準則和安全規范，確保智能體在跨國使用時符合基本的安全和倫理要求；建立國際智能體安全信息共享平臺，及時通報智能體安全威脅和漏洞信息，促進各國之間的協同應對。通過構建全球性的智能體通信監管網絡，共同應對跨境智能體通信中的安全挑戰。

總結

AI 智能體通信已成為人工智能領域的關鍵研究方向。這些智能體通過標準化協議框架，與其他智能體、工具或環境實體進行多模態信息交換與動態行為協調，為用戶帶來前所未有的智能化體驗。然而，隨著智能體通信的廣泛應用，其安全風險也日益凸顯，如隱私泄露、惡意工具調用、拒絕服務攻擊等，嚴重威脅著整個 AI 生態系統的穩定性和可靠性。本文從 LLM 驅動的 AI 智能體的背景和優勢出發，探討了智能體通信的定義、分類、相關協議以及面臨的安全風險和防御措施。

通過深入了解 LLM 驅動的 AI 智能體通信，可以讓我們深刻認識到這一領域在推動人工智能技術發展方面的重要性和潛力。智能體通信不僅實現了智能體之間的高效協作，還為解決復雜任務提供了強大的支持。然而，安全風險的存在提醒我們必須謹慎對待這一技術的發展。從用戶 - 智能體交互中的文本攻擊和多模態攻擊，到智能體 - 智能體通信中的注冊污染和中間人攻擊，再到智能體 - 環境通信中的惡意工具調用和知識庫數據投毒，每一個環節都可能成為攻擊者的突破口。所以，構建安全可靠的智能體通信生態系統需要綜合考慮技術、法律與法規等多方面的因素。

在技術層面，需要不斷探索和創新防御措施，如惡意輸入過濾、實時通信監督、跨協議防御架構等，以提高智能體通信的安全性和可靠性。在法律與法規層面，明確責任主體、保護知識產權以及加強跨境監管等措施，為智能體通信的安全發展提供堅實的法律保障。未來，只有通過學界、業界，技術、法律與法規的多維度協同，才能有效應對智能體通信安全挑戰，充分發揮智能體技術的潛力，推動 AI 技術的健康可持續發展。