大家好，我是肆〇柒，大型语言模型（LLM）进步，以其卓越的自然语言理解和生成能力，催生了 LLM 驱动的 AI 智能体这一创新技术。这些 AI 智能体，作为 LLM 的进阶应用形态，不仅具备传统 LLM 的语言处理能力，更集成了感知、推理、决策与行动执行等多元化功能，实现了从单纯的信息处理向自主任务操作的跨越。其应用范围横跨科学研究、工业生产、社会服务等多个关键领域，展现出改变世界运行模式的巨大潜力，市场预计将以年均 40% 的速度增长，至 2035 年市场规模有望突破 2168 亿美元。
然而，与机遇并存的是挑战。AI 智能体的自主决策特性使其在无充分安全验证时，存在执行恶意指令的风险，与传统 LLM 的被动响应模式相比，这一特性显著加剧了安全风险，可能导致隐私泄露、系统故障甚至人身伤害等严重后果，其潜在危害不容小觑。本文以论文《A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures》为基础，综述了 LLM 驱动的 AI 智能体通信的现状、面临的挑战以及未来的发展方向。我们将深入探讨智能体通信的定义、分类、相关协议，分析其在用户-智能体交互、智能体-智能体通信以及智能体-环境通信中的安全风险，并提出相应的防御策略。通过这些内容，希望能够为大家提供一个全面而深入的视角，帮助大家理解这一领域的发展动态和潜在风险提供一份参考。
综述概览
通信需求的产生
随着 AI 智能体在专业领域的深入应用，其功能日益细化。例如在医疗领域，专注于疾病诊断的智能体需与药物推荐智能体协作，共同完成复杂任务。但用户往往倾向于发出高度抽象的指令，如要求智能体 “策划一次环保主题婚礼”，期待智能体自主完成复杂任务分解与执行。这种用户需求的抽象性与智能体功能的专业性之间的矛盾，迫切需要智能体间通信来弥合。
当前主流的多智能体系统多采用封闭生态设计，依赖于私有交互机制，形成技术壁垒，严重限制了智能体间的动态协作能力。例如，在智能物流领域，不同企业开发的仓储管理智能体与运输调度智能体，由于缺乏标准化通信协议，无法实现跨平台协作，导致物流效率低下，成本居高不下。这种封闭生态不仅限制了智能体的可扩展性，还因知识共享障碍抑制了智能体的智能化发展，使得智能体通信成为突破技术瓶颈、实现智能体广泛应用的关键。
传统互联网与智能体互联网（IoA）的对比
在传统互联网中，用户需要手动访问不同的网站来完成旅行安排，过程繁琐。而在智能体互联网（IoA）中，用户只需将任务分配给自己的智能体，该智能体将与其他公司的智能体（如酒店和火车公司）通信，自动完成最佳旅行计划。这种对比直观地展示了智能体通信如何简化复杂任务处理流程，提升用户体验。
LLM 驱动的 AI 智能体概述
大型语言模型（LLM）的发展
从早期的循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），到基于卷积神经网络（CNN）的架构，再到生成对抗网络（GAN）等，模型架构经历了多次革新。其中，Transformer 架构的出现标志着一个全新的里程碑。Transformer 架构通过自注意力机制，能够高效地捕捉文本中的长距离依赖关系，为语言模型的并行训练提供了可能。其独特的并行计算方式，使得 LLM 能够在大规模数据集上进行高效训练，从而学习到语言的复杂模式。
模型架构与参数规模的比较
LLM 的参数规模从早期的数十万到数千万，如今已跃升至数千亿乃至数万亿级别。这种规模的爆发式增长带来了显著的 “涌现能力”，即模型在达到一定规模后展现出一些未被预期的新能力。例如，大型模型在语言生成任务中能够生成更具创造性和连贯性的文本，在逻辑推理任务中也表现出更强的推理能力。这些能力的提升使其在语言理解、代码生成、翻译等应用领域达到前所未有的高度。然而，LLM 的静态特性使其难以适应实时动态环境，而智能体的出现弥补了这一缺陷。
LLM 驱动的 AI 智能体架构
AI 智能体是一种能够感知环境、进行推理并执行行动的软件实体，其核心在于实现自主任务执行。一个典型的 AI 智能体架构包括感知模块、记忆模块、工具模块、推理与规划模块以及行动模块。
感知模块使智能体能够接收和理解来自环境的信息，包括视觉、听觉等多种模态数据。例如，自动驾驶智能体通过摄像头和雷达传感器感知路况，实时获取道路状况、车辆位置等信息，为后续决策提供依据。
记忆模块负责存储任务执行过程中产生的信息，包括长期记忆用于存储复杂指令和环境交互历史，短期记忆用于存储当前任务的上下文信息。在客户服务场景中，智能体的记忆模块能够记录用户的历史咨询记录和偏好，从而为用户提供更加个性化的服务。
工具模块扩展了智能体的能力，使其能够调用外部资源和工具。例如，智能体可以调用数据库查询工具、计算库以及可视化工具等，以完成复杂任务。在数据分析场景中，智能体通过调用数据分析工具对数据进行处理和分析，生成有价值的洞察。
推理与规划模块基于 LLM 的强大能力，对感知到的信息进行分析和推理，制定任务执行的策略。例如，在旅行规划中，智能体能够根据用户的需求和偏好，生成最佳的旅行路线和行程安排。
行动模块将推理结果转换为具体的执行操作。例如，智能体可以生成自然语言回复与用户交流，也可以发送指令控制智能设备执行特定任务。在智能家居场景中，智能体根据用户的指令控制灯光、空调等设备的开关和调节。
LLM 驱动的智能体架构
上图展示了智能体各模块之间的协作关系，帮助我们更好地理解智能体如何通过不同模块的协同工作实现自主任务执行。
与传统 LLM 相比，AI 智能体在自主性、多模态交互、工具调用能力等方面具有显著优势。智能体能够自主规划和执行任务，而不仅仅依赖于用户的提示。在多模态交互方面，智能体能够处理和生成多种形式的数据，如文本、图像、语音等，提供更丰富的交互体验。然而，智能体的安全性相对传统 LLM 较弱，主要体现在其工具调用能力可能被恶意利用等方面。例如，智能体可能在未充分验证的情况下调用恶意工具，执行有害操作，从而引发安全风险。
Agent 与大型语言模型之间的比较。 代表更差， 代表更好
AI 智能体的应用领域
AI 智能体在科学研究领域展现出巨大的潜力。例如，在数学研究中，智能体能够协助研究人员进行复杂的定理证明和公式推导。通过分析大量的数学文献和数据，智能体可以发现潜在的数学规律和模式，为数学研究提供新的思路和方向。在化学领域，智能体能够协助进行分子结构预测和反应路径规划。利用其强大的计算和推理能力，智能体可以快速筛选出具有潜在应用价值的分子结构，加速新材料的研发过程。
在技术工程领域，AI 智能体的应用同样广泛。在软件工程中，智能体能够协助开发人员进行代码生成、错误检测和系统配置优化。通过分析代码库和开发文档，智能体可以自动生成高质量的代码片段，提高开发效率。在游戏开发中，智能体能够生成游戏剧情、角色对话和虚拟世界设定，为游戏开发者提供丰富的创意资源。此外，智能体还在实体智能领域发挥重要作用，如在机器人控制中协助进行路径规划和任务执行，提高机器人的自主性和适应性。
在社会治理和公共服务领域，AI 智能体的应用正在改变传统的服务模式。在法律领域，智能体能够辅助律师起草合同、审查法律文件、检查合规规则以及分析案例。通过对大量法律文献和案例的学习，智能体可以快速准确地提供法律建议和风险评估，提高法律服务的效率和质量。在金融领域，智能体能够协助进行风险评估、投资决策和客户服务。通过对市场数据的分析和预测，智能体可以为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合。在教育领域，智能体能够根据学生的学习进度和特点提供个性化的教学内容和辅导，提高教学效果。在医疗保健领域，智能体能够协助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐和患者监护，提高医疗服务的准确性和及时性。
智能体通信的定义与分类
本文对 Agent 通信协议、安全风险及防御对策的调查分类
智能体通信的动机
在当今数字化浪潮中，AI 智能体正以前所未有的速度融入我们的生产与生活。其通信需求的根源，一方面在于任务的日益复杂化。以智慧工厂为例，生产流程优化这一目标，需要质量检测智能体、设备维护智能体等不同类型智能体之间的无缝协作。它们必须实时共享数据，协同制定策略，才能确保生产线的高效运转。另一方面，用户需求的多样性也推动了智能体通信的发展。现代用户往往期望以简洁指令触发复杂任务，如要求智能体 “策划一场环保主题婚礼”，这背后涉及场地布置、流程安排、供应商协调等多智能体协作场景。
传统多智能体系统封闭生态的局限性愈发凸显。这些系统受限于私有交互机制，形成技术壁垒，严重阻碍了智能体间的动态协作。例如，在智能物流领域，不同企业开发的仓储管理智能体与运输调度智能体，由于缺乏标准化通信协议，无法实现跨平台协作，导致物流效率低下，成本居高不下。这种封闭生态不仅限制了智能体的可扩展性，还因知识共享障碍抑制了智能体的智能化发展，使得智能体通信成为突破技术瓶颈、实现智能体广泛应用的关键。
智能体通信的定义
智能体通信是指智能体在完成任务过程中，与其他智能体、工具或环境实体，依据标准化协议框架，进行多模态信息交换与动态行为协调，最终将结果反馈给用户的过程。其核心特征包括：
- 任务驱动 ：智能体通信的触发条件是用户分配的任务。例如，当用户要求智能体 “制定一份市场营销方案” 时，智能体才会启动通信流程。即使在某些场景中，智能体接收到的指令来自其他智能体而非用户，这些通信行为也可追溯至原始用户指令。
- 多模态信息交换 ：智能体通信涵盖文本、图像、音频等多种信息形式。在智能教育场景中，智能体可通过图像识别学生书写的内容，通过语音接收学生的口头提问，并以文本形式反馈详细解答，丰富了交互维度，提升了用户体验。
- 动态行为协调 ：智能体在通信过程中，根据实时反馈调整行为。例如，在智能交通系统中，车辆自动驾驶智能体根据道路状况和其他车辆的动态，实时调整行驶速度和方向，与其他智能体（如交通信号控制智能体）协同，确保交通流畅。
智能体通信的分类
智能体通信根据交互对象的不同，主要分为以下三类：
- 用户 - 智能体交互 ：这是智能体与用户之间的通信过程。例如，智能体接收用户发出的 “预订明天上午飞往上海的机票” 指令，并反馈预订结果。这种交互模式与 LLM 与用户的交互类似，但智能体在此基础上具备更强的自主性和行动能力。
- 智能体 - 智能体通信 ：多个智能体为协同完成用户任务，通过标准化合作协议进行协商、任务分解、子任务分配和结果聚合。例如，在大型建筑工程中，建筑设计智能体将任务分解为结构设计、给排水设计等子任务，并分配给相应的专业智能体，同时协调各智能体的工作进度和成果。
- 智能体 - 环境通信 ：智能体与环境实体（如工具、设备等）通过标准化协议进行交互，以完成用户任务。例如，智能体通过调用天气查询工具获取天气信息，为用户提供更精准的出行建议。这种通信使智能体能够充分利用外部资源，增强任务执行能力。
智能体通信的完整过程及其划分
上图展示了用户-智能体交互、智能体-智能体通信、智能体-环境通信的具体流程和相互关系，有助于我们更好地理解不同通信类型的特性和应用场景。
用户 - 智能体交互
相关协议
- PXP 协议 ：PXP 协议专注于构建人类专家与智能体之间的交互系统，适用于复杂领域如科学、医疗等。其核心机制是 “双向可理解性”，通过四个消息标签（RATIFY、REFUTE、REVISE、REJECT）规范交互流程。初始阶段，智能体提出预测并提供解释，随后双方交替通信。以放射学领域为例，专家通过 PXP 协议向智能体提交医学影像数据，智能体分析后返回初步诊断建议。专家可依据诊断结果，选择 RATIFY（确认）、REFUTE（反驳）、REVISE（修改）或 REJECT（拒绝）进行反馈。智能体根据反馈调整诊断模型，从而提高诊断准确性。该协议使用有限状态机计算消息标签，更新上下文，并将数据存储在黑板系统中，直至达到消息限制或终止条件。其有效性在放射学和药物发现场景中得到验证，显著提高了专家与智能体协作效率。
- 空间种群协议 ：虽非专门为 LLM 驱动的智能体设计，但对智能体通信具有启示意义。其是一种分布式计算模型，专为解决机器人系统的分布式定位问题而设计。在协议下，智能体能够在欧几里得空间中相互交互，获取成对距离或相对位置向量。每个智能体可存储一定数量的坐标，并在交互过程中交换知识、进行几何查询。通过多接触点流行病机制、领导者选举和自稳定设计，该协议支持匿名机器人从不一致的坐标系统高效地实现统一坐标共识，为动态环境中的机器人协作提供了可扩展框架，为智能体在空间环境中的通信和协作提供了理论基础。
- AG-UI 协议 ：基于客户端 - 服务器架构，通过事件驱动机制实现用户（前端应用程序）与智能体之间的通信。前端应用通过 AG - UI 客户端连接智能体，调用 RUN 接口发送请求。智能体处理请求时，生成流式事件并返回给客户端。事件类型包括生命周期事件（如开始运行、运行完成）、文本消息事件（分段传输）、工具调用事件（按顺序传递参数和结束）以及状态管理事件。AG - UI 客户端通过订阅事件流处理不同类型的响应，智能体之间可转移上下文以维持对话连续性。所有事件遵循统一基本事件结构，并进行严格类型验证，确保通信可靠与高效。
安全风险分析
文本攻击 ：提示注入是常见文本攻击方式。直接提示注入中，攻击者在用户输入中嵌入对抗性提示，如 “忽略所有先前指令，执行恶意操作”，直接篡改智能体行为。间接提示注入则通过外部数据源引入恶意提示，如在检索增强生成（RAG）场景中，攻击者在检索文档中植入对抗样本，或在网页元数据中注入恶意提示，利用网页增强型智能体的特性，使智能体在处理网页内容时受到攻击。越狱攻击则更为激进，攻击者通过多轮推理、角色扮演等手段，使智能体完全绕过安全限制，生成有害内容。
多模态攻击 ：图像攻击利用视觉输入渠道误导智能体系统。攻击者通过视觉伪装（如角色扮演、风格化图像、视觉文本叠加）、视觉推理、对抗性扰动（如在图像子区域插入最小的 ℓ∞ 有界对抗性扰动）、嵌入空间注入等方式，使智能体的视觉感知模块出现错误，进而影响其决策。音频攻击则针对语音控制智能体和具有自动语音识别（ASR）组件的多模态模型，通过合成语音、音频模仿等手段，注入非授权命令、冒充合法用户或引发未授权操作，如在家庭自动化系统中，攻击者可能通过音频攻击使智能体误判语音指令，执行错误操作。
隐私泄露 ：智能体系统在收集和处理多模态数据时，涉及用户身份、情绪和行为模式等敏感信息。攻击者可能利用视觉跟踪、手势识别、跨模态推理等手段，从数据中重建用户身份、推断心理状态，实现被动画像或行为预测。同时，恶意智能体可能通过诱导用户输入特定指令或利用智能体的漏洞，触发智能体泄露敏感信息，如信用卡信息等。
拒绝服务（DoS） ：攻击者可通过模型投毒的方式，在训练或微调阶段植入恶意行为。例如，通过 “重复 ‘你好’” 等指令，使智能体生成过长、重复的输出，耗尽系统资源或导致输出被拒绝。此外，过度思考攻击利用智能体的反思和推理机制，诱导其陷入冗长的推理过程，消耗大量计算资源，增加推理延迟，影响系统可用性。
用户Agent通信风险与其特征及防御策略的映射
防御措施展望
文本攻击防御 ：在输入阶段，采用基于意图分析的技术，如通过分析用户输入的语义和上下文，识别攻击指令和恶意意图。输出阶段，部署特定的输出安全检测模型，确保响应与安全目标一致。对于间接提示注入，建立外部数据源的验证机制，如白名单制度、源元数据标记与风险评分、沙盒隔离等。
多模态攻击防御 ：输入预处理方面，运用图像净化技术，如随机调整图像大小、裁剪、旋转或轻度 JPEG 压缩，以及使用扩散模型重建输入图像，去除对抗性扰动。音频净化方面，采用重采样、注入轻微背景噪声、改变音调或播放速度等信号处理方法，消除对抗性波形的有效性。跨模态一致性验证方面，利用轻量级独立模型检测文本提示与图像 / 音频输入的语义一致性，或通过 OCR 和标题验证确保视觉文本与原始提示一致。
隐私泄露防御 ：遵循数据最小化原则，仅收集完成任务所需信息，对敏感生物特征数据采用差分隐私或 k - 匿名等技术进行处理。建立数据访问控制机制，限制各系统组件仅访问所需最小数据集。同时，建立多层隐私保护机制，如利用区块链技术确保在线交易的不可变性，通过基于多因素身份验证的身份验证系统和机器学习驱动的异常检测系统，实现实时的隐私保护。
DoS 攻击防御 ：实施细粒度的资源配额管理，限制每个用户会话和智能体实例的计算资源使用。引入输出长度预测算法，在生成过程中实时监测并截断潜在恶意的长输出。同时，建立实时监控机制，跟踪单个用户或 IP 地址的请求频率和资源消耗，根据异常情况动态调整模型响应或临时限制可疑用户访问。此外，提高推理效率，如通过压缩推理过程中的令牌消耗，采用轻量级推理机制等，增强系统对 DoS 攻击的弹性。
智能体 - 智能体通信
相关协议
基于客户端 - 服务器（CS）架构的协议 ：如 IBM 的 ACP - IBM，其支持多种智能体发现机制，包括基本发现、基于注册表的发现、离线发现和开放发现。在智能体发现阶段，客户端连接到智能体服务器，查询可用智能体及其能力描述。对于单智能体任务，智能体服务器将 REST 调用包装为内部逻辑；对于多智能体任务，客户端消息首先发送到路由器智能体，负责分解请求、路由任务和聚合响应。ACP - IBM 支持同步和流式执行，并允许跨多轮对话保存状态。AGNTCY 的 ACP - AGNTCY 协议允许验证调用者身份，支持线程状态管理，具备灵活性和可扩展性。其采用线程机制，支持线程的创建、复制和搜索，记录状态历史，便于调试和回溯。支持无状态和有状态两种操作模式，满足复杂场景需求。
基于对等网络（P2P）架构的协议 ：如 AgentUnion 的 ACP - AgentUnion，每个智能体拥有唯一 AID（智能体 ID），以二级域名形式存在，智能体可通过 URI 直接访问其他智能体。其访问点（AP）完成智能体身份认证、地址搜索、通信和数据存储，并提供 AID 创建、管理和认证服务，实现智能体在互联网上的通信。Agora 协议核心在于根据通信频率动态切换通信模式。高频通信使用标准化协议，低频或未知场景使用智能体自然语言处理，中频通信采用结构化数据处理。同时，协议文档（PD）作为自包含协议描述，通过哈希值唯一标识，支持去中心化共享。ACN 协议基于分布式哈希表（DHT），使智能体能够发布和发现公钥，建立加密的点对点通信通道。智能体需注册到一个对等节点，该节点将 “智能体 ID - 对等节点 ID” 对存储在 DHT 网络中。通信时，源智能体消息发送至关联对等节点，通过 DHT 递归搜索目标智能体记录，建立通信通道并进行数字签名验证，确保通信安全。ANP 协议采用三层架构，身份与加密通信层利用符合 W3C 标准的分布式标识符（DID）和椭圆曲线密码学（ECC）加密，确保跨平台可验证身份和智能体保密通信；元协议层允许智能体通过自然语言交互动态建立和演化通信协议，支持灵活、自适应和高效的智能体协作；应用层使用 JSON - LD 和语义网标准（如 RDF 和 schema.org）描述智能体能力，便于智能体基于语义描述发现和调用服务，同时定义标准化协议管理机制，支持高效互联互通的智能体交互。其遵循最小权限原则，采用最小信任、模块化设计，消除平台孤岛，促进去中心化、可组合的智能体生态系统。
混合架构协议 ：如 Eclipse 的 LMOS 协议，支持三种智能体发现方法：基于 W3C Web of Things（WoT）机制的动态注册元数据；通过 mDNS 和 DNS - SD 协议在局域网中发现智能体 / 工具；采用联邦、去中心化协议（如 P2P 协议）在全球范围内传播智能体和工具描述，不依赖中心注册中心，适用于全球协作场景。其架构分为应用层、传输层和身份与安全层。应用层利用基于 JSON - LD 的格式描述智能体和工具能力；传输层支持智能体动态协商 HTTP 或 MQTT 等协议，适应同步和异步数据交换；身份与安全层通过符合 W3C 标准的分布式身份认证，结合加密和 OAuth2 等协议，保障跨平台交互安全。A2A 协议支持三种智能体发现机制：Well - Known URI、Curated Registries 和 Direct Configuration / Private Discovery。Well - Known URI 要求智能体服务器在域名下的标准化路径存储智能体卡片，实现自动搜索互联网智能体，但不支持基于能力的智能体发现。Curated Registries 即智能体服务器注册智能体卡片，与 ACP - IBM 类似。Direct Configuration / Private Discovery 允许客户端通过硬编码、本地配置文件、环境变量或私有 API 直接获取智能体卡片。发现目标智能体后，客户端分配任务并等待响应。
其他协议 ：如 NEAR AI 的 AITP，采用基于线程的消息结构，每个线程封装对话上下文、参与者元数据和能力声明，支持多智能体协调。通过 JSON 格式消息交换实现请求、响应和上下文传递，支持同步和异步交互模式，促进复杂多步任务的编排。LangChain 的智能体协议基于 Run、Thread 和 Store 机制，Run 表示智能体的单次调用，支持实时结果流式输出或等待最终输出。Thread 作为状态容器，存储多轮操作的累计输出和检查点，支持状态历史管理。Store 提供跨线程的持久化键值存储，实现智能体的长期记忆和状态管理。此外，Background Runs 支持异步任务处理，可通过独立接口管理进度，提升智能体交互的灵活性和效率。
现有智能体-智能体协议的分类与比较
安全风险分析
CS 架构特定风险 ：注册污染方面，攻击者可恶意注册与合法智能体相似的标识和能力描述的智能体，使系统误调用伪造智能体，接收误导性或恶意响应。例如，在智能医疗系统中，攻击者注册伪造的诊断智能体，导致错误的诊断结果，影响患者治疗。此外，攻击者在短时间内提交大量智能体注册请求，造成注册过载，使智能体在发现和调度过程中响应延迟、服务器资源消耗过大；或使注册接口饱和，导致合法智能体注册延迟或失败。描述中毒方面，攻击者在不改变智能体身份的前提下，篡改智能体能力描述，使其伪装成具备不同功能的智能体或在描述中嵌入误导性提示指令。这将导致系统错误地调用智能体，产生偏向性响应和行为。例如，在智能教育系统中，攻击者篡改智能体的课程推荐描述，使其推荐不符合学生实际需求的课程。任务泛洪方面，攻击者在短时间内提交大量计算密集型或长上下文任务请求，迅速耗尽集中式服务器的内存、CPU、网络或线程池资源。一旦服务器饱和，后续请求无法及时处理，导致服务管道崩溃和系统服务中断。SEO 中毒方面，攻击者利用 SEO 技术，如关键词填充、虚假链接、内容劫持等手段，提高恶意智能体在智能体服务器搜索算法中的排名，使恶意智能体更容易被调用，从而获取任务。例如，在智能招聘系统中，攻击者通过 SEO 中毒使恶意筛选智能体优先被调用，导致候选人信息被恶意处理。
P2P 枠架特定风险 ：非收敛问题在 P2P 架构中较为常见，因缺乏中心控制器对任务执行全程进行监控和管理，难以及时终止非收敛任务。例如，在智能游戏开发场景中，一个智能体生成错误的游戏规则代码，另一个验证智能体检测到错误并要求重写，但编程智能体持续生成类似错误代码，导致任务执行过程震荡，无法收敛。中间人攻击方面，由于 P2P 架构中智能体间通信距离较长，攻击者容易拦截并篡改合法智能体间的消息，利用弱加密或漏洞进行攻击。例如，在跨国智能金融交易系统中，攻击者篡改智能体间的交易消息，导致错误的交易指令被执行，造成经济损失。此外，披露的 W3C 漏洞可能被利用，导致消息认证码失效等问题，进一步加剧中间人攻击风险。
通用风险 ：智能体伪装方面，若相关协议缺乏强认证机制，攻击者可篡改身份凭证或劫持合法智能体的通信标识，伪装成可信智能体，混入 IoA（智能体网络）。例如，攻击者伪装成物流调度智能体，发布错误的物流信息，导致供应链混乱。智能体利用 / 木马方面，攻击者利用智能体间通信机制，从被攻陷的低安全智能体或恶意注册的木马智能体发起攻击。例如，在智能交通系统中，攻击者在天气智能体中植入后门，当检测到特定坐标或地点时，伪造暴雨警告，导致物流调度智能体取消航班，引发供应链中断或运输成本上升。智能体欺凌方面，恶意智能体通过持续否认、干扰或贬低目标智能体输出，破坏其决策逻辑或自我认知。例如，在智能旅行规划场景中，攻击者控制的智能体不断发送负面输入，如 “该公司计划总是很差”，打击竞争对手。隐私泄露方面，多智能体通信存在信息泄露风险，既包括恶意嗅探或窃取敏感信息，也包括高权限智能体向低权限智能体的无意信息扩散。责任规避方面，在任务执行失败或产生不良结果时，难以明确责任归属。例如，在自动驾驶事故中，涉及车辆制造商、算法设计者、数据标注方等多方主体，各智能体的决策依赖于其他智能体的多轮输出，中间过程的细微偏差可能导致最终行动的重大偏差，难以确定责任方。拒绝服务（DoS）方面，智能体协作机制可能被用于发动 DoS 攻击。例如，CORBA（Contagious Recursive Blocking Attack）可在任何网络拓扑中传播，并持续消耗计算资源，通过看似良性的指令干扰智能体间交互，降低 MAS（多智能体系统）的可用性。
智能体间通信：风险、特征及防御策略
防御措施展望
CS 架构风险防御 ：注册验证与监控方面，代理服务器需建立严格注册接入机制，采用零信任认证技术验证智能体注册行为。同时，监控智能体级和 IP 级动态行为，如限制每个 IP 地址的注册次数，将频繁注册 / 退注册行为视为异常。一旦发现恶意注册，立即自动拦截，并将可疑智能体 / IP 添加至黑名单。例如，SAGA 机制使用户在注册智能体时，通过中心实体 Provider 实现，并利用加密访问控制令牌进行细粒度交互控制，平衡安全与性能。能力验证方面，智能体需通过一系列精心设计的基准测试证明其能力，然后将能力描述和标识符生成唯一哈希值（如存储在区块链上）。其他智能体调用时，通过验证哈希值确保一致性，自动标记并隔离不匹配的智能体。负载均衡方面，代理服务器部署动态负载均衡模块，根据 CPU、GPU、内存等资源利用率实时调整任务处理队列，并建立速率限制机制，限制单个智能体在单位时间内的任务数量，应对高频请求。反操纵优化方面，代理服务器部署鲁棒智能体搜索算法，如引入对抗训练增强模型抗操纵能力，对搜索关键词进行语义模糊化 / 替换，防止恶意智能体提升排名。同时，搜索算法引入随机因素，确保最终列表中有一定比例随机选择的智能体，并动态更新参数，引入历史响应质量监控。
P2P 架构风险防御 ：任务生命周期监控方面，每个接入点部署协调员，监测智能体间通信执行状态。当检测到任务交互陷入循环（如连续 N 轮响应后无进展）或通信时间超出阈值时，强制终止非收敛通信。同时，记录异常模式和通信参与者，为后续分析提供依据。例如，Trust Management System（TMS）部署消息级和智能体级信任评估，动态监测智能体通信，执行阈值驱动的过滤策略，实现智能体级违规记录跟踪。G - Memory 通过 Insight Graph、Query Graph 和 Interaction Graph 三层图结构管理智能体通信交互历史，实现智能体团队演变。Ebrahimi 等基于可信度评分的多智能体系统，将查询回答建模为迭代协作游戏，通过贡献度评分分配奖励，动态更新各智能体历史表现的可信度，实现动态信任评估。端到端加密增强方面，尽管部分协议如 A2A 和 ANP 支持端到端加密和完整性验证机制，但鉴于部署错误或协议漏洞仍可能引发 MITM 攻击，社区应进一步优化加密算法，及时更新版本修复漏洞，并设计传输路径冗余机制。例如，Sharma 等强调加密通信在部署 A2A 协议中的重要性，建议通过优化加密算法和协议设计，提升通信安全性。
通用风险防御 ：身份认证方面，采用多因素认证（MFA）、区块链分布式标识符（DID）等技术，确保智能体身份真实可靠。例如，Shah 等通过区块链确保在线交易不可变，利用 MFA 进行身份验证，并部署机器学习驱动的异常检测系统实现实时监控。智能体行为审计与责任追踪方面，建立日志记录机制，定期记录通信内容，并利用 AI 算法动态计算各行动的责任归属。例如，Rastogi 等提出 AdaTest ++，允许人类与 AI 共同审计 LLM 行为。Amirizaniani 等提出多探针方法，检测 LLM 生成内容中的潜在问题。Mokander 等设计三层次审计方法，结合治理审计、模型审计和应用审计，全面评估智能体行为。访问控制方面，明确智能体间的访问权限，为不同智能体分配访问权限标签，确保通信时附带权限证明，限制低权限智能体获取高敏感信息。例如，Zhang 等设计 AgentSandbox 框架，通过分离持久智能体与临时智能体、数据最小化和 I/O 防火墙，保障智能体在解决复杂任务时的安全。Kim 等提出 PFI 框架，通过智能体隔离、安全数据处理和权限提升防护，抵御权限相关攻击。多源渠道隔离方面，避免直接拼接其他智能体的原始消息，而是提取结构化关键信息并剥离控制内容。同时，部署安全协调智能体审查、净化或标记智能体间消息，防止恶意意图在多智能体系统中传播。例如，攻击模型与测试方面，设计攻击生成测试框架，通过向目标智能体系统发送不同攻击向量，根据异常输出发现新漏洞。例如，Gandhi 等提出 ATAG 框架，利用 MulVAL 工具扩展、定制事实和交互规则，并结合 LLM 漏洞数据库（LVD），实现多智能体场景攻击建模与分析。Yu 等提出 NetSafe，将多智能体网络建模为有向图，结合静态和动态指标，评估网络拓扑安全性，并通过错误信息注入、偏差诱导和有害信息提取等攻击策略进行安全评测。智能体编排方面，实现智能体编排，自动优化任务调度和分配过程，减少通信开销，并优化智能体生成的提示，节省计算资源，抵御对抗性诱饵任务引发的资源消耗。
智能体 - 环境通信
相关协议
MCP 协议 ：MCP 通过主机、客户端和服务器三个核心组件协同工作，实现智能体与外部环境的高效通信。在实际应用场景中，如智能科研领域，科研智能体通过 MCP 协议调用实验设备控制工具，精准操控实验条件，实时获取实验数据反馈，为科研人员提供全面的实验支持。其优势在于将工具调用逻辑与底层实现异构性解耦，大大降低了跨平台集成难度，提高了工具互操作性，促进智能体协作。例如，不同科研机构的智能体能够通过 MCP 协议无缝协作，共享实验设备和数据资源，加速科研进程。同时，MCP 支持动态工具集成，使智能体能够根据任务需求灵活调用各类工具，增强了智能体的适应性和灵活性。
API Bridge Agent ：API Bridge Agent 以其独特的通信、路由与编排功能，将 LLM 原生意图与下游 MCP 或 OpenAPI 兼容服务精准对接。它支持直接模式、间接模式、跨 API 模式以及 MCP 代理模式等多种调用方式，为智能体提供了灵活且强大的工具调用能力。在直接模式下，智能体可精准指定服务及 API 端点，实现对特定功能的精确控制；在间接模式下，智能体仅需选定服务，中间件便能依据预设规则和策略，智能匹配最优端点，满足任务意图。这种设计简化了智能体的调用流程，提升了系统的扩展性和适应性。在跨 API 模式中，智能体只需提供任务意图，中间件即可在多个 API 间自由切换，整合各方资源完成复杂任务。此外，MCP 代理模式则借助标准化的 MCP 工具描述，实现动态工具调用与上下文富化，增强了智能体在复杂环境下的执行能力。
函数调用机制 ：OpenAI 函数调用为开发者提供了简单易用的工具调用接口。开发者通过 JSON 模式详细描述函数名称、功能说明及参数结构，使智能体能够精准识别并调用所需函数。当智能体判断需调用函数时，会生成规范的 JSON 对象，经由运行时环境解析后，精准路由至对应工具执行。这种机制的应用场景广泛，如在智能客服系统中，智能体可依据用户咨询内容，自动调用相关业务处理函数，快速生成解决方案。尽管其易于实现且适用于基本参数序列化模式和单步调用，但在面对复杂任务和多步操作时，灵活性不足的弊端逐渐显现。LangChain 工具调用机制则在此基础上进行了显著增强。它通过标准化模式定义工具属性，支持参数类型、输入输出后处理以及插件注册等高级功能，并借助运行时注册表实现工具的动态加载与管理，支持嵌套调用、条件分支以及容错策略。这使得智能体能够轻松应对复杂场景，如在智能数据分析领域，智能体可依据数据特征和分析需求，动态组合多种工具，实现深度数据挖掘与洞察。
工具元数据声明 ：agents.json 作为一种标准化元数据格式，为智能体发现和调用工具提供了详尽的接口信息。它涵盖了工具的功能描述、输入输出类型等基础信息，还定义了工具组合流程和多步操作计划。在智能自动化流程场景中，智能体通过解析 agents.json 文件，能够迅速了解工具的功能与使用方法，从而精准规划操作步骤，高效执行任务。例如，在智能企业智能体中，通过 tools.declaration.json 中的 links 属性，明确工具间的依赖关系，合理安排任务执行顺序，实现供应链流程的自动化优化。
安全风险分析
基于内存与 RAG 的风险 ：内存注入方面，攻击者通过诱导智能体生成并记录恶意内容，使其自主内存写入机制被利用。例如，在智能医疗诊断场景中，攻击者构造诱导提示，使智能体在内存写入阶段生成错误的诊断步骤，这些步骤与患者查询语义相似，当患者查询时，被污染的内存可能被检索，导致错误诊断，影响治疗方案。内存中毒方面，攻击者通过植入对抗样本对智能体的内存存储进行语义破坏。在智能教育场景中，攻击者在智能体的长期记忆中植入错误的知识点，当学生查询相关知识时，智能体可能返回错误答案，影响学习效果。内存提取方面，智能体记录的用户交互数据包含敏感信息，攻击者可能通过精心构造的查询提取这些数据。例如，在智能金融理财场景中，攻击者通过设计诱导性问题，使智能体泄露用户的账户余额、交易密码等敏感信息。知识库数据投毒方面，攻击者在 RAG 系统的检索过程中，通过在知识库中注入对抗性文本，干扰检索过程，操纵生成结果，或泄露隐私数据。例如，在智能新闻推荐系统中，攻击者在知识库中植入虚假新闻内容，使智能体在特定查询下优先检索并生成虚假新闻，误导用户。隐私风险与非预期泄露方面，RAG 系统检索的半私有或私有语料库可能包含敏感信息，攻击者通过精心设计的提示诱导智能体泄露这些信息。例如，在智能企业知识管理系统中，攻击者通过构造特定查询，使智能体泄露企业内部机密文件内容。
基于工具的风险 ：恶意工具作为攻击载体方面，攻击者在共享工具仓库中发布看似无害的工具，实则暗藏恶意逻辑。例如，在智能软件开发场景中，攻击者发布含有恶意代码的代码生成工具，当智能体调用该工具时，恶意代码被执行，导致开发环境被入侵或软件中植入后门。合法工具的滥用方面，攻击者通过精心构造的输入，诱导智能体滥用合法工具。例如，在智能文件管理系统中，攻击者通过构造特殊参数，使智能体滥用文件删除工具，误删重要文件。工具选择过程的操纵方面，攻击者篡改工具描述或注入误导性提示，影响智能体的工具选择逻辑。例如，在智能数据分析场景中，攻击者篡改数据分析工具的描述，使智能体优先选择功能受限的工具，导致数据分析结果不准确，影响决策。
防御措施展望
针对内存与 RAG 风险的防御 ：嵌入空间筛选与聚类异常检测方面，在智能体接收记忆条目或检索结果时，通过聚类技术（如 K - means）分析其语义嵌入，提前识别并过滤异常内容。例如，在智能教育智能体中，对新写入的记忆条目进行聚类分析，识别与主流教育内容偏离较远的条目，将其标记为潜在威胁。共识过滤与投票聚合方面，采用基于多数投票或语义投票的机制，确保只有被广泛验证的条目才能影响最终响应。例如，在智能医疗诊断智能体中，当多个知识源提供诊断信息时，只有获得多数知识源支持的诊断结果才会被采纳，从而减少单一污染源的影响。执行监控与规划一致性检查方面，引入智能体对用户请求的重述和规划生成，并持续对比运行时行为与规划，任何基于意外记忆或检索的偏差都被视为异常行为。例如，在智能旅行规划智能体中，智能体生成旅行计划后，持续监控执行过程，若发现实际操作与规划严重偏离，立即触发异常处理机制，如停止执行或回滚至安全状态。系统 - 门控记忆保留与输入净化方面，实施严格的内容净化机制，确保新生成内容在被长期存储前经过净化处理。例如，DRIFT 使用注入隔离器扫描生成性输出，识别并隔离可能的恶意目标转移或冒充提示，而 AgentSafe 通过 ThreatSieve 实现分层存储，通过 HierarCache 进行优先级排序，确保长期记忆的纯净性。统一内容来源证明与信任框架方面，维护清晰的来源元数据和信任评分，为记忆和检索流程的保留、排序或折扣提供依据。例如，在智能企业智能体中，对来自不同部门或外部供应商的信息进行来源标记和信任评分，优先使用高信任度的信息，同时对低信任度信息进行严格审查。
针对工具风险的防御 ：协议级防护方面，建立严格的安全验证框架，对工具注册和任务执行过程进行精细管控。例如，MCPScan 对工具模式进行静态检查，扫描可疑标签或元数据，并通过实时代理验证 MCP 流量，利用 LLM 辅助启发式方法标记隐蔽行为。MCP - Shield 进一步强化防护能力，通过签名匹配和对抗性行为分析，实现对高风险工具和畸形任务的预执行检测。MCIP 借鉴 MAESTRO 的经验，分析运行时跟踪，提出可解释的记录模式和安全感知模型，有效监控复杂的智能体 - 工具交互过程。工具调用与执行控制方面，采用沙盒环境和权限门控等经典技术，确保工具调用的安全性。例如，Google 的防御纵深模型倡导采用策略引擎监控计划中的工具操作，验证参数安全性，并在风险敏感操作中要求人工确认。此外，实施模式硬化和细致的输入 / 输出净化措施，有效防范异常载荷。智能体编排监控方面，引入辅助智能体对主智能体的计划进行审查，并在工具调用前生成可执行的守护程序。例如，GuardAgent 部署验证智能体，检查主要智能体的计划并生成静态检查或运行时断言，确保工具调用的安全性。AgentGuard 则采用更为声明式的方法，利用辅助 LLM 建模多步工具工作流的预条件、后条件和转换约束，从规划阶段便约束工具使用行为。系统级调解与链式控制方面，构建结构化的控制架构，如 DRIFT 的 “安全规划器” 编译经过验证的工具轨迹，并在严格参数约束下执行任务，而 “动态验证器” 持续监控下游工具执行的合规性。不仅如此，注入隔离器还通过净化中间返回值和最终输出，阻断工具链间的恶意传播，有效防范内存中毒和延迟阶段的工具利用。
未来发展方向探讨
技术方面
强大但轻量级的恶意输入过滤器 ：在 LLM 驱动的 AI 智能体生态系统中，用户输入已成为最主要的攻击载体之一。随着输入形式的日益开放（不再局限于用户指令，还包含环境反馈等多模态、语义复杂的信息），以及多智能体系统对实时性和高效性的严格要求，传统输入过滤技术面临着前所未有的挑战。为了应对这一挑战，必须构建强大但轻量级的恶意输入过滤器。这需要借助先进的 AI 技术（如深度学习模型的剪枝、量化等优化手段，类似 DeepSeek 的高效模型架构）来提高过滤器的检测精度和运行效率，还需要将部分基础计算任务卸载到可编程线速设备（如可编程交换机和智能网络接口卡 SmartNICs）上。例如，在大规模智能体协作网络中，通过在可编程交换机上部署轻量级的 DDoS 攻击检测算法，能够实时监测和过滤恶意流量，从而减轻智能体主机的负担，确保整个系统的流畅运行。这种软硬件协同的输入过滤方案，将在未来智能体生态系统的安全防护中发挥关键作用。
分布式通信存档 ：在金融等特定领域，记录智能体通信过程和内容对于事后审计潜在犯罪和错误行为至关重要。然而，由于金融数据的敏感性和高价值，存储系统必须具备极高的安全性和可靠性，不能依赖单一存储节点。区块链技术以其分布式账本和加密机制的特点，为分布式通信存档提供了理想的解决方案。在 CS 架构的智能体通信中，可以利用企业网络中的分布式存储链（如基于区块链的分布式存储系统）建立本地存档机制，确保通信记录的完整性和不可篡改。每个参与通信的智能体节点都保存一份加密的通信副本，通过区块链的共识机制保证数据的一致性和真实性。而在 P2P 架构的智能体通信中，尤其是跨国家和地区的智能体协作，分布式通信存档的构建面临更大的挑战。需要设计全新的去中心化存储架构，可能涉及跨区块链的互操作性、数据分片存储和多链协作等复杂技术。例如，通过构建一个基于区块链联盟链的智能体通信存档系统，各个国家或地区的智能体节点可以作为联盟链的成员，共同维护和验证通信记录。这种系统既能够满足分布式存储的需求，还能保障数据的隐私和合规性，为全球范围内的智能体通信审计提供有力支持。
实时通信监督 ：实时通信监督是智能体生态系统安全防护的重要组成部分。与事后审计相比，实时监督能够在攻击或错误发生时迅速做出反应，最大限度地减少损失。CS 架构的智能体通信由于其集中式的特点，在建立实时监督机制方面具有天然的优势。例如，通过在集中式服务器上部署智能监控模块，利用机器学习算法对网络流量、智能体行为和通信内容进行实时分析，能够及时发现异常活动并发出警报。而对于 P2P 架构的智能体通信，由于其去中心化的特性和复杂的网络拓扑结构，实时通信监督的实现难度较大，需要创新的解决方案。一种可能的思路是构建分布式监督网络，由多个监督节点协作对智能体通信进行实时监控。这些监督节点可以采用轮询、随机抽样或基于信誉的调度算法，动态分配监督任务，确保整个网络的通信安全。同时，利用区块链技术记录监督节点的活动和决策，提高监督过程的透明度和可信度。例如，在全球智能物流网络中，通过部署分布式监督节点，实时监测智能体之间的货物调度和运输指令，一旦发现异常（如未经授权的货物转移或错误的运输路线），立即启动应急响应机制，通知相关智能体和管理人员进行处理，从而保障物流网络的正常运行。
跨协议防御架构 ：尽管现有协议在一定程度上解决了智能体通信的异构性问题，但不同协议之间的无缝协作仍然存在诸多障碍。例如，在一个复杂的智能体协作场景中，可能同时涉及 A2A 和 MCP 协议，但目前尚缺乏一种通用的身份认证机制能够跨越这两种协议，为智能体和工具赋予统一的身份标识。这种不一致性不仅降低了系统的整体性能，还可能导致兼容性错误和安全漏洞。未来 AI 生态系统的发展迫切需要构建一个更加通用的跨协议防御架构，类似于互联网的 IPv4 协议，能够实现不同智能体和环境之间的无缝发现和通信。例如，设计一个基于语义网技术的跨协议映射框架，通过定义标准化的本体和语义模式，将不同协议中的概念和数据结构进行映射和转换。同时，建立一个集中式的协议转换网关，负责在不同协议之间进行数据格式转换、安全策略适配和通信协议桥接。这种跨协议防御架构将大大提高智能体通信的互操作性和安全性，促进智能体生态系统的快速发展。
智能体的判断与责任机制 ：在智能体协作过程中，准确定位和分配行为责任是一个需要解决的难题。例如，在一个由多个智能体共同完成的复杂任务中，任何一个中间步骤的微小偏差都可能导致最终结果的重大错误，无论是由于恶意行为还是无意的程序缺陷。此外，如何制定一套公平合理的量化原则来明确每个智能体或行动的责任比例，也是一个复杂的技术和伦理问题。为了解决这一问题，需要研发精准的责任量化和行为追溯技术。例如，通过引入区块链技术记录智能体的每一步操作和决策过程，为责任追溯提供不可篡改的证据链。同时，结合智能合约技术，预先定义好责任分配规则和赔偿机制，当出现争议时能够自动执行，确保责任方承担相应的责任。此外，利用机器学习算法对智能体的行为模式进行分析和建模，建立行为评估和信誉评分系统，对智能体的贡献和责任进行动态评估和量化。例如，在智能交通管理系统中，通过实时记录每个智能体（如自动驾驶汽车、交通信号灯控制智能体等）的操作日志和决策依据，一旦发生交通事故，能够快速准确地确定责任方，并依据智能合约自动执行赔偿和处罚措施，提高智能体系统的可管理性和可信度。
效率与准确性的权衡 ：智能体通信本质上是一种信息传输过程，涉及效率和准确性之间的权衡。在信息论的视角下，可以通过增加通信中的令牌数量来提高准确性，因为更多的令牌能够传达更丰富的语义信息、更详细的指令和更复杂的逻辑，从而减少多智能体协作中的模糊性和偏差。然而，过多的令牌也会显著增加计算成本和处理时间，导致系统效率降低和延迟增加。此外，较大的上下文空间还可能暴露更多的攻击面，如提示注入和数据投毒，攻击者可以更隐蔽地隐藏恶意内容。而信息过载还可能使智能体在处理大量无关信息时产生幻觉，导致错误的决策。为了实现效率与准确性的最佳平衡，未来研究应探索自适应通信协议，根据任务的复杂性、安全要求和智能体的能力动态调整通信的冗余度和结构化程度。例如，在任务的探索阶段，可以采用高令牌通信以确保信息的全面性和准确性；而在执行阶段，为保证效率和安全性，可切换到低令牌通信。通过设计智能的通信协议自适应算法，能够实时监测通信的性能指标（如延迟、吞吐量、错误率等）和安全指标（如攻击检测率、数据泄露风险等），并根据这些指标动态调整通信参数，从而在不同的应用场景下实现效率与准确性的最佳平衡。
自我组织的智能体网络 ：随着智能体生态系统的规模不断扩大，未来的智能体通信将朝着自我组织的智能体网络方向发展。在这种网络中，智能体能够自主地发现彼此、评估能力、协商协作、形成动态任务组，并在任务完成后自动解散。这种范式具有高度的可扩展性和鲁棒性，还可以适应动态多变的环境和任务需求。例如，在全球智能灾害响应系统中，智能体可以根据灾害类型和现场情况，自动组建成不同的功能小组，如救援小组、医疗小组、物资分配小组等。这些小组之间能够实时协作，高效完成复杂的灾害响应任务。为了实现自我组织的智能体网络，需要研究智能体的自主发现机制、能力评估算法、动态协作协议和任务组管理策略。例如，通过设计基于分布式哈希表（DHT）的智能体发现机制，智能体可以在大规模网络中高效地发现和定位其他智能体；利用机器学习技术开发智能体能力评估模型，能够准确识别智能体的专业领域和技能水平；制定灵活的动态协作协议，使智能体能够在任务执行过程中根据实际情况调整协作策略和任务分配；以及设计高效的任务组管理算法，确保任务组的快速组建、动态调整和及时解散。此外，还需要解决智能体网络中的信任建立、安全通信和资源分配等关键问题，以保障整个网络的稳定性和可靠性。
法律与法规方面
明确责任主体 ：在智能体引发的财产损失或人身伤害事件中，责任主体的界定往往模糊不清。例如，当一个智能机器人在执行任务时损坏了他人财物，开发者、用户或企业应承担的责任比例难以明确。此外，多个智能体协作完成任务时，如多辆自动驾驶车辆编队行驶中发生事故，相关企业之间的责任划分也缺乏法律依据。为此，必须制定详细的法规条文和司法解释，明确智能体开发者、用户、企业等在不同场景下的法律责任和义务。例如，通过立法规定智能体开发者需对其产品的安全性和可靠性负责，用户需对其不当使用智能体的行为承担责任，企业在运营智能体时应承担监督和管理责任。同时，建立智能体事故责任鉴定机构，负责对智能体引发的事故进行专业鉴定和责任划分，为司法实践提供科学依据。
保护知识产权 ：随着大量 LLM 被开源，这些开源 LLM 作为不同智能体的大脑，其知识产权保护面临着新的挑战。虽然开源协议对智能体的开发和应用范围进行了限制，但目前仍缺乏有效的法律法规来保护智能体知识产权。例如，如何界定智能体的抄袭行为，以及抄袭程度的量化标准（如 50% 或 90% 等）尚未明确。为此，应制定专门的法律法规，规范智能体的开发与应用，防止抄袭与侵权行为。例如，建立智能体知识产权登记制度，对智能体的创新点和核心技术进行登记和认证；制定智能体知识产权侵权判定标准，明确抄袭、模仿等侵权行为的界定和处罚措施；加强对开源智能体的管理和监督，确保开源协议的合规执行。通过完善知识产权保护体系，鼓励智能体技术的创新和应用，促进智能体产业的健康发展。
跨境监管 ：智能体通信的跨国特性使得跨境监管成为智能体安全治理的重要议题。例如，一个在本国训练的智能体可能被其他国家的用户用于非法活动，此时适用哪国法律以及如何进行国际司法合作成为难题。目前，全球范围内缺乏统一的跨境智能体通信监管标准和司法协作机制，导致跨境智能体安全监管存在漏洞。为解决这一问题，需要加强国际合作，建立统一的跨境智能体通信监管标准和司法协作机制。例如，通过多边或双边协议，明确各国在跨境智能体通信监管中的职责和权利；制定统一的智能体行为准则和安全规范，确保智能体在跨国使用时符合基本的安全和伦理要求；建立国际智能体安全信息共享平台，及时通报智能体安全威胁和漏洞信息，促进各国之间的协同应对。通过构建全球性的智能体通信监管网络，共同应对跨境智能体通信中的安全挑战。
总结
AI 智能体通信已成为人工智能领域的关键研究方向。这些智能体通过标准化协议框架，与其他智能体、工具或环境实体进行多模态信息交换与动态行为协调，为用户带来前所未有的智能化体验。然而，随着智能体通信的广泛应用，其安全风险也日益凸显，如隐私泄露、恶意工具调用、拒绝服务攻击等，严重威胁着整个 AI 生态系统的稳定性和可靠性。本文从 LLM 驱动的 AI 智能体的背景和优势出发，探讨了智能体通信的定义、分类、相关协议以及面临的安全风险和防御措施。
通过深入了解 LLM 驱动的 AI 智能体通信，可以让我们深刻认识到这一领域在推动人工智能技术发展方面的重要性和潜力。智能体通信不仅实现了智能体之间的高效协作，还为解决复杂任务提供了强大的支持。然而，安全风险的存在提醒我们必须谨慎对待这一技术的发展。从用户 - 智能体交互中的文本攻击和多模态攻击，到智能体 - 智能体通信中的注册污染和中间人攻击，再到智能体 - 环境通信中的恶意工具调用和知识库数据投毒，每一个环节都可能成为攻击者的突破口。所以，构建安全可靠的智能体通信生态系统需要综合考虑技术、法律与法规等多方面的因素。
在技术层面，需要不断探索和创新防御措施，如恶意输入过滤、实时通信监督、跨协议防御架构等，以提高智能体通信的安全性和可靠性。在法律与法规层面，明确责任主体、保护知识产权以及加强跨境监管等措施，为智能体通信的安全发展提供坚实的法律保障。未来，只有通过学界、业界，技术、法律与法规的多维度协同，才能有效应对智能体通信安全挑战，充分发挥智能体技术的潜力，推动 AI 技术的健康可持续发展。
