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多智能體系統(tǒng)身份管理的分析與思考

2025年5月30日 07:31  中移智庫(kù)  作 者:李一萌 殷舒 翟奇 傅鏡藝

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和智能體的廣泛應(yīng)用,多智能體協(xié)作在應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力,已成為AI應(yīng)用演進(jìn)的重要方向。在智能體協(xié)作運(yùn)行過程中,智能體身份體系是保障智能體與其他主體安全通信的前提,是確保協(xié)作安全的核心基礎(chǔ),值得我們重點(diǎn)關(guān)注。本文從身份體系角度出發(fā),對(duì)當(dāng)前主流的智能體通信協(xié)議和架構(gòu)進(jìn)行分析,梳理各協(xié)議中身份相關(guān)的設(shè)計(jì)思路,進(jìn)一步提出多智能體系統(tǒng)在身份標(biāo)識(shí)、身份認(rèn)證、權(quán)限管控方面的思考。

智能體協(xié)作是當(dāng)前智能體技術(shù)重要應(yīng)用范式

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,單智能體在復(fù)雜任務(wù)處理中的局限性日益凸顯。面對(duì)跨多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域、外部環(huán)境動(dòng)態(tài)變化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,單智能體受限于工具調(diào)用能力和專業(yè)分工的不足,難以高效完成需多步驟協(xié)同的任務(wù)。在此背景下,多智能體協(xié)作系統(tǒng)(Multi-Agent System)應(yīng)運(yùn)而生,其通過復(fù)雜任務(wù)分解、智能體角色分工和協(xié)同優(yōu)化,通過多個(gè)智能體共同協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù),顯著提升系統(tǒng)性能,在AI應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注。

身份體系是確保多智能體協(xié)作的安全基石

在多智能體系統(tǒng)中,身份體系是確保可信協(xié)作與安全交互的核心基礎(chǔ)。它為每個(gè)智能體提供唯一、可驗(yàn)證的標(biāo)識(shí),支持權(quán)限管理、責(zé)任追溯和跨域認(rèn)證,從而防止惡意身份仿冒、數(shù)據(jù)篡改或未授權(quán)訪問。當(dāng)前的主流智能體通信協(xié)議中,已有關(guān)于智能體身份的相關(guān)方案。

MCP協(xié)議由Anthropic公司在2024年11月推出,專注于大模型與外部工具、數(shù)據(jù)源的集成,采用客戶端-服務(wù)端架構(gòu),強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)化上下文和工具調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化。其核心是充當(dāng)模型與外部資源(如API、數(shù)據(jù)庫(kù))的連接橋梁,適用于大模型需要實(shí)時(shí)與外部數(shù)據(jù)交互的場(chǎng)景。身份體系方面,MCP基于中心化的身份認(rèn)證方式,通過OAuth 2.0協(xié)議實(shí)現(xiàn)智能體的身份認(rèn)證。支持角色和權(quán)限的細(xì)粒度劃分,例如區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)讀取、工具調(diào)用等操作權(quán)限,并通過操作審計(jì)追蹤權(quán)限使用。基于MCP的方案,MCP服務(wù)調(diào)用方需要記住賬號(hào)信息,存在賬號(hào)信息泄露的安全風(fēng)險(xiǎn)。

ANP協(xié)議由國(guó)內(nèi)開源團(tuán)隊(duì)于2024年底推出,采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(P2P)架構(gòu),目標(biāo)是構(gòu)建去中心化的“智能體互聯(lián)網(wǎng)”。其設(shè)計(jì)受分布式架構(gòu)和語(yǔ)義網(wǎng)影響,以智能體為中心,支持動(dòng)態(tài)協(xié)議協(xié)商、跨域協(xié)作和多模態(tài)交互,通過去中心化的身份認(rèn)證和端到端加密通信,確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù),適用于開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的智能體協(xié)作場(chǎng)景。身份體系方面,ANP身份體系基于W3C的分布式數(shù)字身份標(biāo)準(zhǔn),為每個(gè)智能體分配唯一的去中心化標(biāo)識(shí)符,理論上無需依賴中心化機(jī)構(gòu)進(jìn)行身份管理。利用分布式數(shù)字身份的加密簽名機(jī)制完成身份驗(yàn)證,結(jié)合端到端加密通信保障安全性。權(quán)限通過元協(xié)議層動(dòng)態(tài)協(xié)商,例如智能體可聲明自身能力并協(xié)商交互規(guī)則。ANP采用較為前瞻分布式架構(gòu),端側(cè)身份密鑰的安全性至關(guān)重要,未來在生態(tài)推廣落地階段面臨較大挑戰(zhàn)。

A2A協(xié)議由Google公司于2025年4月推出。不同于MCP打通大模型和外部資源的方式,A2A是促進(jìn)異構(gòu)智能體之間無縫交互的協(xié)議。其協(xié)議基于HTTP和JSON-RPC,提供任務(wù)管理、消息流式傳輸和標(biāo)準(zhǔn)化端點(diǎn),適合企業(yè)級(jí)智能體應(yīng)用間安全可信的交互場(chǎng)景。身份體系方面,A2A通過“Agent Card”描述智能體的身份、能力、地址和身份驗(yàn)證要求,并遵循OpenAPI的身份驗(yàn)證規(guī)范進(jìn)行認(rèn)證。權(quán)限與任務(wù)綁定,通過“任務(wù)對(duì)象”定義智能體的操作范圍,任務(wù)完成后權(quán)限自動(dòng)失效。A2A協(xié)議本身不涉及身份生命周期的維護(hù),因此采用A2A協(xié)議的智能體需要自行管理訪問各服務(wù)端的身份賬號(hào)信息并完成身份認(rèn)證,維護(hù)成本較大,且存在一定安全隱患。

構(gòu)建智能體身份體系的思考與展望

通過上述分析,當(dāng)前主流智能體通信協(xié)議在身份認(rèn)證與信任機(jī)制方面仍需進(jìn)一步完善,以滿足協(xié)同場(chǎng)景應(yīng)用對(duì)于安全性、擴(kuò)展性、健壯性方面的需要。

首先,需要設(shè)計(jì)和構(gòu)建智能體身份標(biāo)識(shí)體系。不同于傳統(tǒng)的用戶身份標(biāo)識(shí)、終端設(shè)備標(biāo)識(shí),智能體身份標(biāo)識(shí)需要從場(chǎng)景出發(fā)重新梳理和設(shè)計(jì)。場(chǎng)景上要滿足同一用戶使用多個(gè)智能體、同一終端上安裝多個(gè)智能體等復(fù)雜需求。技術(shù)上要滿足標(biāo)識(shí)唯一性和可追溯的需要。

其次,需要考慮不同載體和形態(tài)上的智能體身份認(rèn)證方式。對(duì)于用戶側(cè)的智能體應(yīng)用,應(yīng)當(dāng)提供端側(cè)硬件級(jí)的防護(hù)方案,如基于超級(jí)SIM卡的加密和存儲(chǔ)能力,確保用戶賬號(hào)、密鑰、身份信息的安全性。對(duì)于具身智能或其他形態(tài)的智能終端,需要擴(kuò)展身份認(rèn)證方法以適配其載體的特殊性,如基于密碼學(xué)的分布式數(shù)字身份。

最后,需要針對(duì)不同資源設(shè)計(jì)更精細(xì)的權(quán)限控制機(jī)制。智能體訪問的對(duì)象可以是數(shù)據(jù)、工具、服務(wù)或者其他智能體。訪問控制和權(quán)限機(jī)制方面,應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同資源類型和交互對(duì)象的敏感程度,制定分級(jí)授權(quán)策略,支持動(dòng)態(tài)權(quán)限調(diào)整和細(xì)粒度訪問控制,以確保智能體在協(xié)作過程中權(quán)限可控、行為可溯、風(fēng)險(xiǎn)可管。

【參考文獻(xiàn)】

1.《Internet of Agents: Fundamentals, Applications, and Challenges》 arXiv:2505.07176v1 [cs.MA] 12 May 2025

2. 《A Survey of AI Agent Protocols》 arXiv:2504.16736v2 [cs.AI] 26 Apr 2025

3. 《AI Agents Under Threat: A Survey of Key Security Challenges and Future Pathways》 ACM Comput. Surv., Vol. 57, No. 7, Article 182. Publication date: February 2025.

4. 《A survey of the security issues and defense mechanisms of multi-agent systems》

5. 《Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)》Google Cloud (2025).

6. 《Introducing the Model Context Protocol》Anthropic (2024).

編 輯:章芳
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