近日，來自向量研究所、康奈爾大學(xué)和格羅寧根大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)聯(lián)合發(fā)布了一項(xiàng)重要綜述研究，聚焦于大語言模型（LLM）驅(qū)動的代理型多智能體系統(tǒng)中的信任、風(fēng)險和安全管理（TRiSM）挑戰(zhàn)。這篇題為《代理型AI的TRiSM：LLM多智能體系統(tǒng)中的信任、風(fēng)險和安全管理綜述》的論文由Shaina Raza、Ranjan Sapkota、Manoj Karkee和Christos Emmanouilidis共同完成，發(fā)表于2025年6月4日的arXiv預(yù)印本平臺（arXiv:2506.04133v1）。在AI代理市場預(yù)計(jì)2025年將增長至76億美元，且超過70%的企業(yè)AI部署將涉及多智能體或行動型系統(tǒng)的背景下，這項(xiàng)研究的重要性不言而喻。

想象一下，不久的將來，你的數(shù)字世界里生活著一群看不見的"數(shù)字助手"。這些助手不再是簡單的問答機(jī)器人，而是能夠自主思考、規(guī)劃、協(xié)作并完成復(fù)雜任務(wù)的智能體。就像一個由專家組成的團(tuán)隊(duì)，有的負(fù)責(zé)研究，有的專注編程，有的擅長分析，它們互相配合完成你交代的任務(wù)。這聽起來很美好，但如果其中一個助手被誤導(dǎo)或出錯，可能會像多米諾骨牌一樣影響整個團(tuán)隊(duì)，導(dǎo)致隱私泄露或錯誤決策。這正是本研究要解決的核心問題：如何確保這些協(xié)作的AI代理是安全、可信且透明的？

本研究不僅詳細(xì)探討了代理型AI的概念基礎(chǔ)和架構(gòu)差異，還提出了一個全面的TRiSM框架，包括治理、可解釋性、模型運(yùn)營和隱私/安全四大支柱。研究團(tuán)隊(duì)識別了獨(dú)特的威脅向量，并引入了全面的風(fēng)險分類法，通過真實(shí)案例研究展示了潛在的脆弱性。此外，論文還調(diào)查了構(gòu)建信任的機(jī)制、透明度和監(jiān)督技術(shù)，以及分布式LLM代理系統(tǒng)中最先進(jìn)的可解釋性策略。值得一提的是，研究還審查了評估信任、可解釋性和以人為中心的性能的指標(biāo)，并提出了開放的基準(zhǔn)挑戰(zhàn)。最后，論文通過加密、對抗性防御和符合不斷發(fā)展的AI法規(guī)來解決安全和隱私問題，并提出了負(fù)責(zé)任的代理型AI路線圖。

一、從傳統(tǒng)AI代理到代理型AI：理解基礎(chǔ)概念

傳統(tǒng)的AI代理和今天的代理型AI系統(tǒng)之間有著本質(zhì)的區(qū)別，這就像比較一個按照固定食譜烹飪的機(jī)器人廚師和一個能根據(jù)食材、口味偏好和營養(yǎng)需求即興創(chuàng)作美食的大廚團(tuán)隊(duì)。傳統(tǒng)的AI代理就像那個按部就班的機(jī)器人廚師，依賴預(yù)定義的規(guī)則、工作流程或確定性邏輯，在狹窄的、邊界明確的環(huán)境中表現(xiàn)出色。例如，傳統(tǒng)的代理可能擅長信息檢索、數(shù)據(jù)總結(jié)或?qū)υ掜憫?yīng)，但它們?nèi)狈ι疃韧评怼⑦m應(yīng)性和持久性。

相比之下，代理型AI系統(tǒng)由具有專業(yè)角色（如規(guī)劃師、編碼員、分析師）的協(xié)作代理組成，通過大語言模型（LLM）和工具使用獲得能力。這些系統(tǒng)可以動態(tài)地分解任務(wù)，共享上下文，并在長時間內(nèi)追求高級目標(biāo)。就像一個精密協(xié)作的廚師團(tuán)隊(duì)，有人負(fù)責(zé)菜單設(shè)計(jì)，有人專注于切菜，有人掌控火候，共同創(chuàng)造出單個廚師無法完成的復(fù)雜盛宴。這種轉(zhuǎn)變不僅僅是技術(shù)升級，而是在復(fù)雜性和自主性方面的質(zhì)的飛躍，標(biāo)志著能夠產(chǎn)生去中心化行為的機(jī)器集體的出現(xiàn)。

然而，這種演變帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。與確定性代理不同，代理型AI系統(tǒng)可能產(chǎn)生非線性、不透明的決策，增加了失敗、偏見和意外后果的風(fēng)險。例如，一個多代理供應(yīng)鏈優(yōu)化器可能會在采購代理和物流代理之間自主協(xié)調(diào)，但如果缺乏保障措施，可能會無意中泄露敏感信息或違反合規(guī)協(xié)議。

為傳統(tǒng)或單功能AI構(gòu)建的傳統(tǒng)評估和安全框架已不再足夠。這凸顯了迫切需要一個將信任、風(fēng)險和安全作為核心設(shè)計(jì)原則整合的新范式。為了解決這一差距，最近的框架如AI TRiSM（信任、風(fēng)險和安全管理）提出了生命周期級別的控制，包括可解釋性、安全模型編排和隱私管理。這些對于在金融、醫(yī)療保健和國防等高風(fēng)險領(lǐng)域部署代理系統(tǒng)至關(guān)重要。

二、代理型AI系統(tǒng)的基本架構(gòu)

代理型多智能體系統(tǒng)（AMAS）代表了AI中的一種新興范式，其中多個LLM驅(qū)動的代理半自主運(yùn)行，與外部工具交互，并協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)。想象一個現(xiàn)代化的辦公團(tuán)隊(duì)，每個成員都有特定的專長，使用共享的辦公工具，通過會議和電子郵件進(jìn)行溝通，并由一位項(xiàng)目經(jīng)理協(xié)調(diào)工作流程——代理型AI系統(tǒng)的架構(gòu)與此類似。

在這個架構(gòu)的核心是多個基于LLM的代理，每個代理都能夠推理、規(guī)劃和調(diào)用工具。這些代理可以訪問共享的工具鏈接口，執(zhí)行代碼、執(zhí)行搜索或與特定領(lǐng)域的API交互。就像團(tuán)隊(duì)成員使用共享的辦公軟件套件一樣。溝通和協(xié)調(diào)通過通信中間件實(shí)現(xiàn)，允許代理共享目標(biāo)、觀察結(jié)果或中間結(jié)果——就像同事之間的即時消息和電子郵件。任務(wù)管理器或編排器管理高級規(guī)劃，根據(jù)代理的角色或?qū)I(yè)化分配子任務(wù)——類似于項(xiàng)目經(jīng)理分配工作。

代理可以從世界模型或共享內(nèi)存中讀取和寫入，該內(nèi)存存儲上下文知識、系統(tǒng)狀態(tài)或不斷變化的任務(wù)數(shù)據(jù)——就像團(tuán)隊(duì)的共享云存儲。人類通過人機(jī)協(xié)作界面進(jìn)行監(jiān)督，使用戶能夠提示、糾正或停止代理行為——想象這是團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)提供的指導(dǎo)和反饋。為確保問責(zé)制，信任和審計(jì)模塊監(jiān)控代理操作，記錄工具使用情況，并生成行為跟蹤——就像公司的合規(guī)部門。

然而，這種模塊化和分布式結(jié)構(gòu)帶來了重大的TRiSM挑戰(zhàn)。當(dāng)多個自主代理訪問外部資源時，安全網(wǎng)關(guān)對于執(zhí)行訪問控制、身份驗(yàn)證和沙箱化變得至關(guān)重要——就像辦公網(wǎng)絡(luò)的防火墻和安全協(xié)議。同樣，專用的隱私管理層對于防止敏感或個人身份信息泄露至關(guān)重要，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)在多個代理或工具之間傳輸時——類似于數(shù)據(jù)保護(hù)官員確保公司遵守隱私法規(guī)。最后，可解釋性界面必須為多代理決策提供可解釋的理由，支持透明度和信任校準(zhǔn)——如同確保團(tuán)隊(duì)決策過程對所有利益相關(guān)者透明。

綜合這些架構(gòu)元素使AMAS既強(qiáng)大又復(fù)雜，提出了關(guān)于如何確保它們的可信度、減輕系統(tǒng)性風(fēng)險和保護(hù)它們免受對抗性行為的獨(dú)特而緊迫的問題。

在典型的代理型AI系統(tǒng)中，語言模型核心（代理大腦）是中心組件，該系統(tǒng)通過用戶目標(biāo)和結(jié)構(gòu)化代理提示初始化，定義其角色、能力和工具訪問權(quán)限。它生成逐步?jīng)Q策或行動，解釋指令，產(chǎn)生推理軌跡，并選擇下一步，要么以自然語言形式，要么以結(jié)構(gòu)化行動格式。

規(guī)劃和推理模塊通過鏈?zhǔn)剿伎迹–oT）或思維樹提示等技術(shù)分解復(fù)雜目標(biāo)，模型在得出最終決策前進(jìn)行中間推理。有些實(shí)現(xiàn)通過將目標(biāo)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化規(guī)劃語言并使用經(jīng)典規(guī)劃器進(jìn)行長期決策，采用外部規(guī)劃系統(tǒng)。規(guī)劃通常與執(zhí)行和反饋交織：代理根據(jù)結(jié)果完善其計(jì)劃，在推理、行動和整合觀察之間交替。

內(nèi)存模塊將上下文保持在迭代之間，包括短期內(nèi)存（在提示上下文中保存的最近交互）和長期內(nèi)存（積累的知識或經(jīng)驗(yàn)）。長期內(nèi)存通常使用向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)，通過相似性搜索存儲和檢索關(guān)鍵事實(shí)或過去事件。通過將過去的數(shù)據(jù)重新整合到LLM的提示中，代理可以跨會話回憶相關(guān)信息，避免重復(fù)，并支持連貫的長期規(guī)劃。

工具使用接口擴(kuò)展代理的能力，允許調(diào)用網(wǎng)絡(luò)搜索、API、代碼解釋器或數(shù)據(jù)庫等外部工具?？捎霉ぞ咴诖硖崾局幸悦钅Ｊ街付?。當(dāng)LLM確定需要工具時，它會發(fā)出結(jié)構(gòu)化命令，該命令在外部執(zhí)行，結(jié)果作為新的觀察結(jié)果反饋給LLM。

對于與動態(tài)環(huán)境（如網(wǎng)絡(luò)界面、模擬世界或物理系統(tǒng)）交互的代理，觀察-行動接口至關(guān)重要。感知模塊將原始輸入（如傳感器數(shù)據(jù)、圖像或文本狀態(tài)）轉(zhuǎn)換為LLM可以處理的表示。相反，代理選擇的行動在環(huán)境中執(zhí)行，產(chǎn)生的狀態(tài)變化作為觀察結(jié)果返回給代理。這個循環(huán)支持感知-規(guī)劃-行動周期，直到任務(wù)完成或停止。

這些模塊共同形成一個閉環(huán)架構(gòu)。LLM在內(nèi)存和工具的指導(dǎo)下規(guī)劃和推理任務(wù)，并與環(huán)境接口執(zhí)行決策并觀察結(jié)果。每次迭代都豐富了代理的上下文，使其能夠自我提示、生成子任務(wù)、評估進(jìn)度并隨時間調(diào)整策略。這種集成設(shè)計(jì)使代理系統(tǒng)能夠自主運(yùn)行，追求長期目標(biāo)，并在動態(tài)環(huán)境中展示適應(yīng)性行為。

三、代理型AI的TRiSM框架

AI信任、風(fēng)險和安全管理（AI TRiSM）是一個全面的治理框架，旨在確保AI系統(tǒng)是可信的、穩(wěn)健的并符合安全標(biāo)準(zhǔn)。最初在行業(yè)AI治理指南中突出的TRiSM提供了一個結(jié)構(gòu)化方法來管理基于LLM的"代理型"AI系統(tǒng)的獨(dú)特挑戰(zhàn)。這些系統(tǒng)由能夠做出獨(dú)立決策、與其他代理協(xié)作并隨時間調(diào)整行為的自主LLM代理組成。這些特性：自主性、多代理交互和不斷發(fā)展的行為，引入了傳統(tǒng)單模型部署中未見的新風(fēng)險。

例如，一個單獨(dú)行動的代理可能是良性的，但當(dāng)與其他代理跨組織或信任邊界交互時，它可能會操縱同伴或泄露機(jī)密信息。TRiSM框架通過專注于四個關(guān)鍵支柱來解決這些問題：可解釋性、模型運(yùn)營（ModelOps）、應(yīng)用安全和模型隱私。每個支柱針對安全或風(fēng)險管理的一個關(guān)鍵方面，確保代理型LLM系統(tǒng)保持透明、可靠、安全，并符合道德和監(jiān)管要求。

讓我們詳細(xì)了解每個支柱及其如何應(yīng)用于基于LLM的代理系統(tǒng)：

可解釋性是使AI代理的內(nèi)部工作和決策對人類可解釋的能力。在代理型LLM系統(tǒng)的背景下，可解釋性對建立用戶信任至關(guān)重要，因?yàn)榻Y(jié)果通常來自多個代理之間的復(fù)雜交互，而不是單個模型的預(yù)測。因此，TRiSM框架將可解釋性提升為核心支柱，以確保每個代理的行動和整個系統(tǒng)的行為都可以被理解和審核。

在多代理LLM系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)可解釋性具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)椴粌H要解釋單個模型決策，還要解釋代理間動態(tài)，后者導(dǎo)致最終結(jié)果。已建立的可解釋AI技術(shù)提供了起點(diǎn)。例如，本地可解釋的模型無關(guān)解釋（LIME）和Shapley加性解釋（SHAP）可以適應(yīng)分析LLM決策。這些技術(shù)識別哪些特征或輸入因素最影響代理的輸出，提供對為什么采取特定行動或響應(yīng)的洞察。在代理型環(huán)境中，"特征"可能是代理輸入上下文的組成部分或來自另一個代理的信號。

除了局部解釋外，反事實(shí)分析對多代理可解釋性越來越重要。反事實(shí)技術(shù)檢查如果某些條件被改變，系統(tǒng)的行為將如何變化，例如，如果特定代理的貢獻(xiàn)被移除或修改。這種扎根于因果推斷的方法有助于隔離每個代理在協(xié)作決策中的角色。例如，通過系統(tǒng)地切換代理或改變其輸出，可以觀察集體結(jié)果的變化，從而確定代理X對決策Y有關(guān)鍵影響。這種分析揭示了代理之間的依賴關(guān)系和影響，有效解釋了系統(tǒng)級別的涌現(xiàn)行為。

此外，關(guān)于可解釋AMAS的最新研究表明，記錄中間推理步驟（例如鏈?zhǔn)剿伎继崾净虼碇g的對話）可以進(jìn)一步增強(qiáng)透明度。人類審計(jì)員也可以幫助跟蹤代理如何達(dá)成決策，例如，哪個代理貢獻(xiàn)了什么信息以及為什么，為其結(jié)果產(chǎn)生敘述性解釋。

簡而言之，TRiSM的可解釋性支柱要求使用這些技術(shù)（代理模型、特征歸因、反事實(shí)測試和透明推理軌跡）來確保即使高度自主的LLM代理也保持對人類監(jiān)督的可解釋性和責(zé)任性。

ModelOps是管理AI模型整個生命周期的學(xué)科，從開發(fā)和部署到監(jiān)控、維護(hù)和最終退役。它擴(kuò)展了MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營）的原則，專注于模型治理和生產(chǎn)中的可靠運(yùn)行。在代理型LLM系統(tǒng)中，ModelOps不僅包括單個模型，還包括多個代理的編排和支持它們安全運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施。有效的ModelOps對于維持一致性、性能和監(jiān)管合規(guī)至關(guān)重要，特別是隨著LLM代理的發(fā)展或系統(tǒng)中添加新代理。

LLM代理需要嚴(yán)格的生命周期治理，因?yàn)樗鼈兊男袨榭赡茈S著模型更新、提示調(diào)整或環(huán)境漂移而變化。在此背景下，ModelOps的基石是版本控制，即跟蹤和管理每個代理的模型和提示配置的版本。此外，穩(wěn)健的CI/CD管道（持續(xù)集成/持續(xù)部署）用于在模型微調(diào)或代理邏輯修改時自動測試代理的性能和安全性。在部署前，多代理模擬和單元測試驗(yàn)證新的代理行為不會引入回歸或不安全的交互。這與LLM操作（LLMOps）最佳實(shí)踐一致，將MLOps原則整合到針對大語言模型挑戰(zhàn)的解決方案中。

一個挑戰(zhàn)是模型漂移，即隨著時間推移，代理的響應(yīng)可能因數(shù)據(jù)分布變化或真實(shí)條件變化而變得不太準(zhǔn)確或相關(guān)。因此，需要持續(xù)監(jiān)控來檢測性能下降或與預(yù)期行為的偏差，在需要時觸發(fā)再訓(xùn)練或重新校準(zhǔn)。此外，實(shí)時監(jiān)控和日志記錄對多代理設(shè)置至關(guān)重要。每個代理的操作（例如API調(diào)用、做出的決策、遇到的錯誤）都被記錄和分析，以提供對系統(tǒng)功能的可觀察性。

在大規(guī)模代理生態(tài)系統(tǒng)中，編排服務(wù)可能監(jiān)督代理，調(diào)度它們的任務(wù)并管理代理間通信。ModelOps必須管理這些編排層，確保例如，如果一個代理失敗或產(chǎn)生可疑輸出，它可以被隔離或關(guān)閉而不會導(dǎo)致整個系統(tǒng)崩潰。

總之，根據(jù)TRiSM目標(biāo)，穩(wěn)健的ModelOps確保代理型AI系統(tǒng)保持可靠和可維護(hù)。它正式化變更管理（使更新不會引入新風(fēng)險），提供對模型行為的持續(xù)驗(yàn)證，并通過記錄審計(jì)數(shù)據(jù)和執(zhí)行策略（例如防止未授權(quán)的模型更改）支持合規(guī)。

應(yīng)用安全性在TRiSM框架中聚焦于保護(hù)AI代理及其生態(tài)系統(tǒng)免受惡意攻擊和濫用?；贚LM的代理容易受到一系列利用其基于語言的接口和協(xié)作行為的新型安全威脅。一個有據(jù)可查的威脅是提示注入，攻擊者設(shè)計(jì)含有隱藏或惡意指令的輸入數(shù)據(jù)。最近的研究表明，在AMAS中，這種提示注入可以從一個代理傳播到另一個代理，一種被稱為"提示感染"的現(xiàn)象，類似于計(jì)算機(jī)病毒在網(wǎng)絡(luò)中傳播。在提示感染場景中，引入到代理A的惡意提示可能會秘密修改代理A的輸出，這些輸出隨后成為代理B輸入的一部分，從而欺騙代理B，依此類推。這種級聯(lián)攻擊可能導(dǎo)致廣泛的數(shù)據(jù)泄露、欺詐交易、錯誤信息或整個代理社會的協(xié)調(diào)不當(dāng)行為。

另一個關(guān)鍵的漏洞是身份欺騙和冒充。在多代理系統(tǒng)中，代理通常相互通信或協(xié)調(diào)任務(wù)，它們可能依賴憑證或令牌來相互認(rèn)證。例如，如果一個對手竊取了代理的API密鑰或欺騙系統(tǒng)將惡意模型視為可信伙伴，他們可能會以虛假身份發(fā)出命令或接收信息。

為了緩解這些威脅，TRiSM的安全支柱規(guī)定了一種針對LLM代理量身定制的深度防御方法：

首先是提示衛(wèi)生：代理應(yīng)通過清理和過濾提示防御性地處理輸入，并使用護(hù)欄或內(nèi)容策略檢測和拒絕可疑指令。提示強(qiáng)化（例如，添加安全前綴或驗(yàn)證步驟）是使代理對注入不那么敏感的方法之一。

其次是強(qiáng)認(rèn)證和訪問控制：每個代理和人類用戶必須安全認(rèn)證，最小權(quán)限原則應(yīng)限制代理可以自主執(zhí)行的操作。

第三是持續(xù)監(jiān)控：如果代理突然開始發(fā)出不尋常的請求或偏離其正常行為模式，自動監(jiān)視器可以標(biāo)記這些行為以進(jìn)行調(diào)查，或觸發(fā)代理操作的自動關(guān)閉。

最近的框架，如LangChain/LangFlow、AutoGen、CrewAI，引入了代理間信任分?jǐn)?shù)或聲譽(yù)的概念，代理驗(yàn)證彼此的輸出并交叉檢查決策，以捕捉不一致或妥協(xié)的跡象。此外，考慮對抗性魯棒性訓(xùn)練LLM代理（例如在對抗性示例上微調(diào)，采用對抗性訓(xùn)練方案）可以提高它們抵抗惡意輸入的能力。

總之，TRiSM的應(yīng)用安全支柱強(qiáng)調(diào)了針對外部攻擊者和潛在惡意代理的主動保障措施。通過實(shí)施嚴(yán)格的認(rèn)證、輸入驗(yàn)證、加密通信、執(zhí)行沙箱化（對于可以使用工具或代碼的代理）和全面監(jiān)控，組織可以顯著降低自主多代理AI系統(tǒng)中特有的基于提示的利用、冒充和其他橫向漏洞的風(fēng)險。這種分層安全方法對于維護(hù)代理型LLM部署在對抗性環(huán)境中的完整性和可靠性至關(guān)重要。

模型隱私支柱解決了AI代理系統(tǒng)內(nèi)敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)，確保個人或機(jī)密信息的使用符合隱私法規(guī)和道德規(guī)范?；贚LM的代理通常需要處理用戶數(shù)據(jù)、專有業(yè)務(wù)信息或其他敏感輸入來完成任務(wù)。在多代理環(huán)境中，這一挑戰(zhàn)因代理可能共享信息（例如通過共享內(nèi)存存儲或消息傳遞）以進(jìn)行協(xié)作而放大。如果沒有嚴(yán)格的隱私控制，代理可能會無意中向未授權(quán)方暴露私人數(shù)據(jù)，或敏感信息可能通過語言模型的輸出"泄漏"。因此，TRiSM的隱私支柱要求組織建立措施，在AI生命周期中保護(hù)數(shù)據(jù)，從訓(xùn)練和推理到代理間通信。

隱私保護(hù)技術(shù)包括：

差分隱私（DP）：在模型訓(xùn)練期間注入校準(zhǔn)噪聲，防止記憶單個數(shù)據(jù)條目，確保沒有單個記錄顯著影響輸出。這項(xiàng)技術(shù)在需要共享結(jié)果而不暴露個人數(shù)據(jù)的跨組織任務(wù)（如合作欺詐檢測）中尤其有用。

數(shù)據(jù)匿名化和最小化：限制代理間數(shù)據(jù)共享到僅必要的內(nèi)容，通常使用聚合或假名化格式。例如，"30-40歲年齡段"而不是精確出生日期。

安全多方計(jì)算（SMPC）：使代理能夠計(jì)算聯(lián)合函數(shù)而不暴露私有輸入。在跨組織任務(wù)中很有用，如合作欺詐檢測。

同態(tài)加密（HE）：允許代理在加密數(shù)據(jù)上計(jì)算。使用完全同態(tài)加密（FHE），甚至明文查詢和響應(yīng)對代理也保持不可見。

可信執(zhí)行環(huán)境（安全飛地）：基于硬件的隔離確保即使特權(quán)系統(tǒng)用戶也無法訪問代理處理的數(shù)據(jù)。對于安全內(nèi)存共享和執(zhí)行很有用。

模型隱私策略和合規(guī)：執(zhí)行數(shù)據(jù)保留限制，維護(hù)審計(jì)日志，并確保遵守管理代理行為和數(shù)據(jù)使用的法規(guī)（例如，GDPR，HIPAA）。

通過實(shí)施這些隱私防御層，從模型訓(xùn)練中的差分隱私到數(shù)據(jù)共享的同態(tài)加密，再到嚴(yán)格的訪問控制政策，代理型AI系統(tǒng)可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)和專有信息，即使它們利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策。

TRiSM框架為基于LLM的代理型AI提供了一個全面的治理模型，整合了可解釋性、ModelOps、應(yīng)用安全和模型隱私來管理自主代理系統(tǒng)的復(fù)雜性。基于已證明的方法，如SHAP、CI/CD、對抗性防御和同態(tài)加密，TRiSM增強(qiáng)了安全性、透明度和信任。隨著AI系統(tǒng)的發(fā)展，TRiSM提供了一個穩(wěn)定的基礎(chǔ)，以確保負(fù)責(zé)任和安全的代理行為，將先進(jìn)能力與人類價值觀和操作完整性結(jié)合起來。

四、LLM多智能體系統(tǒng)的威脅與風(fēng)險

代理型AI系統(tǒng)引入了一組與傳統(tǒng)單代理LLM架構(gòu)相比截然不同的安全和可靠性問題。這些風(fēng)險主要源于代理的自主性、持久狀態(tài)管理以及多代理協(xié)調(diào)的復(fù)雜需求。就像一個高度專業(yè)化的團(tuán)隊(duì)需要更復(fù)雜的管理結(jié)構(gòu)和安全協(xié)議一樣，多智能體系統(tǒng)也需要更全面的風(fēng)險管理方法。

自主性濫用是最重要的威脅。具有重要決策權(quán)限的代理可能由于錯誤推理或受操縱的輸入而誤解目標(biāo)或?qū)嵤┯泻τ?jì)劃。與確定性模型不同，代理型系統(tǒng)動態(tài)生成行動，使定義和執(zhí)行安全操作狀態(tài)的努力復(fù)雜化。想象一個獲得過多系統(tǒng)訪問權(quán)限的金融代理，可能會因錯誤理解指令而執(zhí)行不必要的或錯誤的交易。

持久性內(nèi)存，雖然對上下文保留至關(guān)重要，但也引入了獨(dú)特的漏洞，通過潛在的對抗性注入和積累。這種污染可以通過共享內(nèi)存微妙地傳播，尤其是在缺乏詳細(xì)版本控制和強(qiáng)大審計(jì)機(jī)制的情況下。類似于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的內(nèi)存泄漏會隨著時間的推移降低性能，記憶污染可能會逐漸侵蝕代理決策的完整性。

代理編排涉及角色分配和工作流調(diào)解的中央或分布式控制機(jī)制。受損的編排器可能會扭曲任務(wù)分配或錯誤路由信息，觸發(fā)級聯(lián)故障。這些脆弱性在MetaGPT和AutoGen等系統(tǒng)中有記錄，與傳統(tǒng)的無狀態(tài)、單線程LLM部署明顯不同。想象一個類似于一個項(xiàng)目經(jīng)理被誤導(dǎo)后分配了互相矛盾的任務(wù)給團(tuán)隊(duì)成員的情景。

為了系統(tǒng)地理解代理型AI中的安全格局，我們將風(fēng)險分為四大類：對抗性攻擊、數(shù)據(jù)泄漏、代理勾結(jié)和涌現(xiàn)行為。

對抗性攻擊：代理仍然容易受到提示注入、基于梯度的操縱和精心設(shè)計(jì)的推理陷阱的影響，這些風(fēng)險在AMAS中由于代理交互間的傳播而被放大。一個說明性例子是在ChatDev中觀察到的角色交換攻擊，其中一個代理的角色被惡意修改，使整個團(tuán)隊(duì)偏離其原定任務(wù)。

數(shù)據(jù)泄漏：持久內(nèi)存和廣泛的代理間通信增加了敏感信息意外暴露的可能性。在金融服務(wù)和人力資源等敏感領(lǐng)域，邊界執(zhí)行不足和無效的消毒放大了這些泄漏風(fēng)險。

代理勾結(jié)和模式崩潰：協(xié)調(diào)機(jī)制可能無意中導(dǎo)致代理相互強(qiáng)化錯誤，導(dǎo)致群體思維或回音室。AutoGen實(shí)驗(yàn)說明了代理間的迭代對話如何放大有缺陷的設(shè)計(jì)，突顯了緊急錯位的風(fēng)險。

涌現(xiàn)行為：代理、內(nèi)存組件、工具和任務(wù)之間的復(fù)雜交互產(chǎn)生不可預(yù)測的行為，這些行為逃避傳統(tǒng)的測試和驗(yàn)證方法。為效率而優(yōu)化的代理可能會無意中繞過關(guān)鍵驗(yàn)證步驟或抑制矛盾信息，這些場景在區(qū)塊鏈和音頻驗(yàn)證環(huán)境中得到了例證。

幾個真實(shí)世界和研究案例說明了這些風(fēng)險在部署或?qū)嶒?yàn)性代理系統(tǒng)中的有形影響：

案例研究1：代理系統(tǒng)中的提示泄漏。在AutoGPT等基于LLM的代理框架中觀察到提示泄漏實(shí)例，其中遞歸提示增強(qiáng)和內(nèi)存控制不足可能導(dǎo)致敏感信息的無意暴露。在一個報告的場景中，敏感令牌存儲在持久內(nèi)存中，后來在規(guī)劃摘要或外部日志中暴露。這些漏洞突顯了實(shí)施內(nèi)存消毒、訪問控制和提示邊界保護(hù)以保護(hù)代理系統(tǒng)免受級聯(lián)信息泄漏的關(guān)鍵重要性。

案例研究2：ChatDev中的勾結(jié)故障。在ChatDev框架內(nèi)涉及規(guī)劃師、編碼員和測試員代理的協(xié)作代碼生成會話中，共享規(guī)劃模塊中的錯誤導(dǎo)致有缺陷的設(shè)計(jì)假設(shè)傳播。由于缺乏外部基準(zhǔn)真相或客觀反饋循環(huán)，所有代理驗(yàn)證了彼此的輸出，導(dǎo)致錯誤確認(rèn)的反饋循環(huán)。這種情況強(qiáng)調(diào)了在代理循環(huán)中納入多樣化信息源和對抗性檢查的必要性，以防止此類勾結(jié)故障。

案例研究3：群體機(jī)器人學(xué)中的模擬攻擊。在利用基于LLM的規(guī)劃策略的模擬群體機(jī)器人學(xué)實(shí)驗(yàn)中，一個代理被提供了誤導(dǎo)性的環(huán)境假設(shè)，導(dǎo)致由空間擁堵和任務(wù)不完成為特征的協(xié)調(diào)失敗。這一事件強(qiáng)調(diào)了真實(shí)世界部署中的潛在漏洞，特別是在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施或物流中，這種失敗可能產(chǎn)生重大后果。該案例突顯了穩(wěn)健驗(yàn)證機(jī)制和整合多樣化信息源以確?？煽咳后w行為的重要性。

案例研究4：多代理聊天機(jī)器人中的內(nèi)存中毒。在一個多代理客戶支持系統(tǒng)中，一個面向客戶的代理將諷刺性反饋?zhàn)⑷氲匠志眯苑答伨彌_區(qū)。這個緩沖區(qū)后來被策略改進(jìn)代理用來調(diào)整對話策略，導(dǎo)致帶有不適當(dāng)語調(diào)的響應(yīng)。這一事件強(qiáng)調(diào)了在自適應(yīng)系統(tǒng)中實(shí)施驗(yàn)證過濾器、情感監(jiān)控和強(qiáng)健的反饋循環(huán)治理的重要性，以防止此類內(nèi)存中毒漏洞。

案例研究5：自主內(nèi)存代理中的系統(tǒng)提示漂移。在使用系統(tǒng)級內(nèi)存（如LangGraph或BabyAGI）的代理實(shí)驗(yàn)中，隨著時間的推移，系統(tǒng)提示開始漂移，這是由于自我附加的上下文內(nèi)存沒有被正確版本化或驗(yàn)證。這導(dǎo)致目標(biāo)幻覺和與初始意圖不一致的涌現(xiàn)行為。這些情況指向從提示累積和對內(nèi)存版本控制、審計(jì)跟蹤和重置機(jī)制的需求產(chǎn)生的風(fēng)險。

這些案例說明，將自主性、內(nèi)存和編排引入基于LLM的AI引入了一個擴(kuò)展的威脅面，這不能用傳統(tǒng)的LLM安全協(xié)議單獨(dú)緩解。隨著代理系統(tǒng)的發(fā)展，需要新的方法進(jìn)行嚴(yán)格的、系統(tǒng)范圍的威脅建模和運(yùn)行時保證，跨越多個代理、角色和內(nèi)存上下文。

五、代理型AI中的信任與可解釋性

代理型AI系統(tǒng)是高度自主的代理，能夠在沒有持續(xù)人類監(jiān)督的情況下做出決策和采取行動。這些系統(tǒng)對人類信任提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。確保用戶和利益相關(guān)者對這類系統(tǒng)有信心對于它們在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的采用至關(guān)重要。兩個關(guān)鍵因素影響代理型AI的信任：代理決策過程的透明度和用人類可理解的術(shù)語解釋或證明其行動的能力。

在代理型AI系統(tǒng)中建立信任是用戶接受、系統(tǒng)可靠性和負(fù)責(zé)任部署的基礎(chǔ)，尤其是隨著這些系統(tǒng)開始在醫(yī)療保健、金融和科學(xué)研究等關(guān)鍵領(lǐng)域做出自主決策。與傳統(tǒng)軟件代理不同，自主LLM代理的特點(diǎn)是自主推理、適應(yīng)性記憶和動態(tài)協(xié)作，這使它們的操作變得不透明且常常不可預(yù)測。因此，建立對此類系統(tǒng)的信任需要技術(shù)透明度、用戶反饋整合和強(qiáng)大的監(jiān)督機(jī)制的組合。

透明度和決策可追蹤性是信任的核心使能因素之一。為了讓用戶理解和評估代理決策，推理鏈、決策狀態(tài)和行動觸發(fā)器必須是可觀察的。一些代理系統(tǒng)現(xiàn)在正在集成決策可追蹤性，通過鏈?zhǔn)剿伎继崾竞妥越忉屇K等機(jī)制。例如，SciAgent生成科學(xué)摘要并通過檢索增強(qiáng)生成（RAG）將輸出鏈接到源文檔，提供證明。同樣，MetaGPT使用基于角色的輸出構(gòu)建其推理，每個代理（例如規(guī)劃師、編碼員）明確說明其任務(wù)執(zhí)行背后的邏輯，創(chuàng)建模塊化可解釋性。

狀態(tài)報告和進(jìn)展可見性也同樣重要。人類協(xié)作者通常需要了解代理在做什么，為什么任務(wù)需要更長時間，或者代理如何解釋模糊的指令。像AutoGen和ChatDev這樣的工具已經(jīng)整合了結(jié)構(gòu)化聊天界面，代理在其中總結(jié)它們的中間進(jìn)展、決策和遇到的錯誤。

人機(jī)協(xié)作監(jiān)督進(jìn)一步增強(qiáng)信任。允許人類用戶審核、編輯或批準(zhǔn)代理生成的輸出不僅防止錯誤，還表明系統(tǒng)尊重用戶權(quán)威。許多系統(tǒng)采用人機(jī)協(xié)作范式，代理在執(zhí)行高風(fēng)險或不可逆行動前請求確認(rèn)。

行為一致性和有界自主性也很關(guān)鍵。信任需要可預(yù)測性。代理應(yīng)遵循定義的角色，以預(yù)期格式輸出，并保持在授權(quán)范圍內(nèi)。比如，在用于自動化數(shù)據(jù)分析的企業(yè)AI平臺中，代理可能生成洞見或儀表板，但在領(lǐng)域?qū)＜覍徍瞬牧锨巴七t發(fā)布。同樣，在像ChemCrow這樣的自主研究助手中，代理暫停以允許化學(xué)家在繼續(xù)前驗(yàn)證提議的反應(yīng)或數(shù)據(jù)管道，增強(qiáng)安全部署。

超越系統(tǒng)級機(jī)制，行為一致性和有界自主性至關(guān)重要。如果代理行為不可預(yù)測或不一致，即使技術(shù)上正確，用戶也不太可能信任它。行為對齊機(jī)制，如預(yù)定義的角色協(xié)議、輸出風(fēng)格一致性和語言建模約束，有助于標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)。在使用AI導(dǎo)師的自適應(yīng)教育平臺中，代理可能被允許修改課程計(jì)劃，但不能更改評分標(biāo)準(zhǔn)，保持機(jī)構(gòu)信任邊界。

最后，社交信任提示，如禮貌語言、輪流和協(xié)作姿態(tài)，已被證明在強(qiáng)化非專家環(huán)境下的用戶信任方面有前景。研究表明，當(dāng)代理表達(dá)不確定性（"我不確定，但這是我找到的內(nèi)容"）而不是過度自信時，用戶更信任代理。這已在配置了安全調(diào)整指令集的GPT-4等模型中實(shí)現(xiàn)，提高了可靠性感知而不損害能力。

這些機(jī)制共同形成了代理型AI的分層信任策略。隨著自主性和復(fù)雜性的增加，結(jié)合透明度、監(jiān)督和社交對齊將對維持用戶信心至關(guān)重要。

就可解釋性技術(shù)而言，可解釋性仍然是在代理型AI系統(tǒng)中培養(yǎng)信任、問責(zé)制和可靠性的基石，特別是當(dāng)它們在高風(fēng)險環(huán)境中運(yùn)行，多代理協(xié)調(diào)和自主決策直接影響人類生活時。與傳統(tǒng)AI系統(tǒng)相比，代理型AI引入了獨(dú)特的可解釋性挑戰(zhàn)，因?yàn)槠浞稚⒓軜?gòu)、動態(tài)角色分配和在多個交互代理之間不斷發(fā)展的任務(wù)分解。

LIME和SHAP等局部后續(xù)技術(shù)是廣泛采用的技術(shù)，提供后續(xù)可解釋性。LIME使用可解釋的代理模型在局部近似黑盒模型，而SHAP通過Shapley值將預(yù)測歸因于輸入特征。這些技術(shù)已整合到代理管道中，特別是在金融和多代理欺詐檢測系統(tǒng)中，其中特征級透明度支持監(jiān)管合規(guī)。然而，它們在代理型AI中的直接應(yīng)用是有限的。每個代理可能以自己的目標(biāo)、上下文和工具訪問權(quán)限運(yùn)行，導(dǎo)致不同的決策路徑，局部技術(shù)難以協(xié)調(diào)。

涌現(xiàn)行為帶來了另一個挑戰(zhàn)：單個代理的可解釋性并不一定意味著整個系統(tǒng)的可解釋性。在像ChatDev或AutoGen這樣的平臺中，代理模擬專門角色（如工程師、審閱者），追蹤最終行動回到其源代理通常是非常困難的。為了解決這個問題，研究人員提出了將局部解釋與全局決策可追蹤性相結(jié)合的復(fù)合框架。例如，決策來源圖可視化代理間的通信流和相互依賴性，而因果影響鏈跟蹤操作在角色之間的傳播。為多代理設(shè)置調(diào)整的SHAP技術(shù)現(xiàn)在旨在將結(jié)果歸因于共享內(nèi)存和代理協(xié)作。

另一個有前景的方向是在混合架構(gòu)中使用固有可解釋的模塊，如基于規(guī)則的規(guī)劃器和決策樹。這些代理提供內(nèi)置可解釋性，同時保留LLM對更廣泛上下文理解的生成能力。這種設(shè)計(jì)越來越多地用于優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)和可解釋性的領(lǐng)域，如教育AI或任務(wù)規(guī)劃。

注意力圖可視化已用于突顯多模態(tài)語言代理中的焦點(diǎn)區(qū)域，提供輕量級但信息豐富的模型行為洞察。提示審計(jì)跟蹤記錄提示歷史、代理操作和響應(yīng)元數(shù)據(jù)也已獲得關(guān)注。這些機(jī)制支持系統(tǒng)調(diào)試、安全評估和人機(jī)協(xié)作微調(diào)在多代理環(huán)境中。

盡管這些進(jìn)展，在代理型AI系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的可解釋性仍然是一個開放的研究問題。許多技術(shù)關(guān)注孤立的預(yù)測或模塊，無法捕捉系統(tǒng)級動態(tài)。未來工作應(yīng)優(yōu)先考慮代理交互間的縱向可解釋性、因果推理管道和支持實(shí)時透明度的交互查詢接口。

六、代理型AI系統(tǒng)的評估指標(biāo)

代理型AI系統(tǒng)需要超越傳統(tǒng)準(zhǔn)確性的全面評估。我們概述了五個關(guān)鍵類別的指標(biāo)：可信度、可解釋性、以用戶為中心的性能、協(xié)調(diào)和綜合分?jǐn)?shù)，每個類別都捕捉了代理型AI性能的不同方面及其現(xiàn)實(shí)世界的含義。

可信度評估代理的可靠性、安全性和道德一致性。一個可信的代理始終產(chǎn)生正確和無偏見的結(jié)果，遵守約束，并避免有害或不可預(yù)測的行為?？尚哦戎笜?biāo)包括在不同條件下的任務(wù)成功率（衡量魯棒性）、安全或道德準(zhǔn)則的違反率（應(yīng)該是最小的）以及代理信心校準(zhǔn)（代理自我報告的信心與實(shí)際準(zhǔn)確性的一致程度）。一些方法將這些因素組合成一個整體信任分?jǐn)?shù)。例如，一個模型定義可信度分?jǐn)?shù)T為T=(C+R+I)/S，其中C是代理的可信度（輸出的準(zhǔn)確性和正確性），R是可靠性（隨時間的一致性能），I是用戶對齊或交流水平（類似于信任建模中的"親密度"），S是自我導(dǎo)向（代理追求自己目標(biāo)而非用戶目標(biāo)的程度）。更高的T表示代理準(zhǔn)確、一致、用戶對齊且不自私，對應(yīng)于更高的可信度。實(shí)際上，實(shí)現(xiàn)高可信度意味著代理按照道德AI原則（如公平性和問責(zé)制）以可預(yù)測和透明的方式行事。

可解釋性指標(biāo)評估代理決策對人類的可理解和可追蹤程度。這些指標(biāo)關(guān)注代理為其行動提供的理由的清晰度和完整性。例如，可以測量解釋覆蓋率（帶有充分解釋的決策或輸出的百分比）和解釋保真度（解釋準(zhǔn)確反映真實(shí)推理或模型邏輯的程度）。對類似場景的解釋一致性是另一個重要指標(biāo)：代理應(yīng)以類似方式解釋可比決策，表明穩(wěn)定的推理過程。在定量方面，像OpenXAI這樣的方法提供了一套指標(biāo)來評估解釋質(zhì)量，包括忠實(shí)度、穩(wěn)定性和公平性等維度。高可解釋性建立用戶信任，因?yàn)橛脩艨梢愿櫞碜龀鰶Q策的原因，并有助于調(diào)試，揭示代理的內(nèi)部決策過程。在受監(jiān)管領(lǐng)域（如醫(yī)療保健或金融），可解釋性通常對合規(guī)和用戶接受至關(guān)重要。

以用戶為中心的指標(biāo)捕捉AI代理與用戶交互和滿足用戶需求的有效程度。這些標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)用戶體驗(yàn)和結(jié)果。關(guān)鍵指標(biāo)包括用戶滿意度評分，通常通過交互后的調(diào)查或反饋收集，反映用戶目標(biāo)是否達(dá)成以及他們對代理行為的舒適度。從用戶角度看的任務(wù)成功（代理是否滿足了用戶的請求或解決了用戶的問題？）是一個基本衡量標(biāo)準(zhǔn)。

此外，像需要的來回澄清查詢數(shù)量（越少表示代理很好地理解了用戶）和對話流的連貫性或自然性等交互指標(biāo)也有助于以用戶為中心的評估。人機(jī)協(xié)作評估通常在這里采用：例如，用戶研究可能根據(jù)有用性、語言的清晰度和自然性以及對用戶指令的遵守等標(biāo)準(zhǔn)對代理進(jìn)行評分。最終，以用戶為中心的代理系統(tǒng)應(yīng)將其行動與用戶意圖和偏好對齊。

像ChatDev這樣的基準(zhǔn)，模擬多代理軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)通過自然語言交互，隱含地評估代理如何在協(xié)作項(xiàng)目中履行用戶定義的角色和需求。這突顯了用戶導(dǎo)向成功在復(fù)雜、現(xiàn)實(shí)任務(wù)中的重要性。

協(xié)調(diào)（多代理或模塊化）指標(biāo)在代理型AI系統(tǒng)由多個協(xié)作代理或模塊化組件組成的情況下，協(xié)調(diào)指標(biāo)衡量這些部分如何有效地共同工作。良好的協(xié)調(diào)意味著代理共享信息，在沒有沖突或冗余的情況下分工，并有效地匯聚解決方案。

定量衡量包括協(xié)作任務(wù)的團(tuán)隊(duì)成功率（代理組是否實(shí)現(xiàn)了整體目標(biāo)）和通信效率指標(biāo)（例如，代理之間達(dá)成決策所需的消息或迭代數(shù)量，更少通常表示更有效的交互）。

一個具體例子是組件協(xié)同分?jǐn)?shù)（CSS），它計(jì)算或權(quán)衡代理之間的有效交互，反映每個代理的行動如何補(bǔ)充其他代理（更高的CSS意味著代理具有協(xié)同性，而不是相互抵觸）。像ChatDev和MetaGPT這樣的多代理框架為這些指標(biāo)提供了實(shí)際測試平臺：它們編排專門的代理（例如，軟件工程管道中的不同角色），這些代理必須協(xié)作完成復(fù)雜項(xiàng)目。

在這些框架上的評估檢查代理是否保持一致的共享計(jì)劃，是否順利處理代理間依賴關(guān)系，以及是否從誤解中恢復(fù)。例如，如果一個代理生成計(jì)劃，另一個執(zhí)行，協(xié)調(diào)指標(biāo)將評估執(zhí)行代理是否正確遵循規(guī)劃者的意圖，以及兩個代理在整個過程中是否保持一致。高協(xié)調(diào)分?jǐn)?shù)表明代理系統(tǒng)作為一個凝聚的整體運(yùn)行，這對超出任何單個代理能力的復(fù)雜任務(wù)至關(guān)重要。

綜合指標(biāo)是聚合多個評估方面到單一整體分?jǐn)?shù)的指標(biāo)。這些在比較不同系統(tǒng)時很有用，特別是在進(jìn)行基準(zhǔn)測試時。綜合指標(biāo)通常是上述類別的加權(quán)組合，例如：

Mcomposite = wTMT + wEME + wUMU + wCMC

其中MT、ME、MU、MC分別是可信度、可解釋性、以用戶為中心的性能和協(xié)調(diào)的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)（在共同尺度上），而wT、wE、wU、wC是反映給定應(yīng)用中每個方面相對重要性的權(quán)重。權(quán)重wi的選擇可以是特定領(lǐng)域的（例如，在醫(yī)療保健應(yīng)用中，可信度和可解釋性可能被賦予更高的權(quán)重，而不是原始效率）。

代理環(huán)境中專門綜合指標(biāo)的一個例子是工具利用效率（TUE）分?jǐn)?shù)，它結(jié)合了評估代理如何正確和高效使用外部工具（包括正確的工具選擇和工具調(diào)用中的正確參數(shù)使用）的子指標(biāo)。通過濃縮多個標(biāo)準(zhǔn)，綜合指標(biāo)使代理系統(tǒng)的高級比較和基準(zhǔn)測試成為可能。例如，AgentBench是一個全面的基準(zhǔn)，評估代理在各種任務(wù)和環(huán)境中的表現(xiàn)（從操作系統(tǒng)操作到網(wǎng)絡(luò)購物），有效提供代理的綜合性能概況。

這種聚合分?jǐn)?shù)突顯了代理是否全面表現(xiàn)強(qiáng)勁，或者它是否在某些方面表現(xiàn)出色而在其他方面表現(xiàn)不佳。解釋綜合分?jǐn)?shù)時，考慮其組成部分很重要：單一數(shù)字可能掩蓋特定弱點(diǎn)（例如，代理可能通過在任務(wù)完成和協(xié)調(diào)方面表現(xiàn)良好而獲得高總體分?jǐn)?shù)，但仍然具有較差的可解釋性）。因此，綜合指標(biāo)在伴隨代理按類別的性能細(xì)分時最具信息性。

七、LLM多智能體架構(gòu)的安全與隱私

代理型AI系統(tǒng)，由松散耦合但協(xié)同運(yùn)作的基于LLM的代理組成，相比傳統(tǒng)AI代理引入了一個擴(kuò)展的攻擊面。確保此類系統(tǒng)的安全需要一個多層防御架構(gòu)，解決數(shù)據(jù)保護(hù)、執(zhí)行完整性、代理間通信和模型魯棒性。這就像一個復(fù)雜的安全系統(tǒng)，不僅要保護(hù)建筑物，還要監(jiān)督員工之間的互動，并確保所有人都遵循安全協(xié)議。

在基本安全機(jī)制中，加密在保護(hù)代理之間交換的數(shù)據(jù)方面起著關(guān)鍵作用，特別是當(dāng)涉及敏感或受監(jiān)管內(nèi)容（如醫(yī)療記錄、金融數(shù)據(jù)）時。代理工作流程通常包括部分處理結(jié)果、模型或提示的代理間交接。像SSL/TLS、同態(tài)加密和安全飛地（如Intel SGX）這樣的實(shí)現(xiàn)越來越多地集成到代理型AI管道中，以確?？缦鬟f協(xié)議的機(jī)密性。

當(dāng)編排器或共享內(nèi)存模塊管理具有不同能力和職責(zé)的代理的權(quán)限時，訪問控制變得至關(guān)重要。例如，在像AutoGen和CrewAI這樣的系統(tǒng)中，代理承擔(dān)專門角色（如總結(jié)器、規(guī)劃師、編碼器），執(zhí)行最小權(quán)限原則可防止權(quán)限升級和未授權(quán)工具調(diào)用?；诖淼脑L問控制政策通常與基于角色的訪問控制（RBAC）和基于屬性的訪問控制（ABAC）范式一致，可以根據(jù)上下文信任級別動態(tài)限制哪些代理可以訪問敏感API、文件或內(nèi)存緩沖區(qū)。

對抗性魯棒性是一個日益關(guān)注的領(lǐng)域，因?yàn)榛贚LM的代理容易受到提示注入、通過中毒工具輸出的操縱，或通過格式錯誤的中間結(jié)果的協(xié)調(diào)中斷。最近的研究表明，多代理LLM框架可能會因?yàn)橐粋€受損代理傳播誤導(dǎo)信息給其他代理而不穩(wěn)定。對抗性訓(xùn)練方法，如輸入擾動、獎勵塑造和對比學(xué)習(xí)，可以部分緩解這些漏洞。集成安全約束和在執(zhí)行前驗(yàn)證工具響應(yīng)也是有效的緩解策略。

運(yùn)行時監(jiān)控系統(tǒng)支持檢測異常代理行為，特別是在像自動化醫(yī)療保健或網(wǎng)絡(luò)安全這樣的高風(fēng)險領(lǐng)域?；谌罩镜膶徲?jì)、使用LSTM或自動編碼器的異常檢測，以及代理間的信任評分成為實(shí)時監(jiān)控層的關(guān)鍵組件。例如，Microsoft的Copilot治理層監(jiān)控跨會話的異常代理行為，以確保合規(guī)執(zhí)行并標(biāo)記潛在有害的交互。

隨著代理型AI繼續(xù)擴(kuò)展到關(guān)鍵任務(wù)領(lǐng)域，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展的安全機(jī)制將至關(guān)重要。未來的方法必須包括零信任框架、安全多方計(jì)算和代理間協(xié)議的形式化驗(yàn)證，以確保跨分散式自主代理集體的安全和彈性操作。

在隱私保護(hù)技術(shù)方面，LLM代理型AI系統(tǒng)的分散和交互性質(zhì)引入了新的隱私挑戰(zhàn)，特別是當(dāng)代理持續(xù)通信、訪問外部數(shù)據(jù)源和存儲情景或共享內(nèi)存時。為確保數(shù)據(jù)機(jī)密性和保護(hù)個人身份信息（PII），代理型AI系統(tǒng)必須采用強(qiáng)大的隱私保護(hù)技術(shù)，如差分隱私、數(shù)據(jù)最小化和安全計(jì)算。

差分隱私（DP）通過在輸出中注入統(tǒng)計(jì)噪聲提供數(shù)學(xué)基礎(chǔ)保證，確保個人用戶貢獻(xiàn)不能被重新識別。在多代理LLM系統(tǒng)中，DP可以在訓(xùn)練期間或在代理交換信息時的推理時應(yīng)用。例如，Google在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中實(shí)現(xiàn)的DP可以擴(kuò)展到分布式代理系統(tǒng)，代理協(xié)作訓(xùn)練或微調(diào)本地模型而不暴露原始數(shù)據(jù)。DP-SGD和隱私預(yù)算（ε-差分）可以在實(shí)時決策代理中的策略更新或協(xié)作規(guī)劃期間監(jiān)管信息暴露。

數(shù)據(jù)最小化是隱私保護(hù)的另一個基石。代理型AI系統(tǒng)可以通過限制任務(wù)執(zhí)行期間收集或保留的數(shù)據(jù)范圍、粒度和持續(xù)時間來減輕暴露風(fēng)險。例如，像ChatDev或基于ReAct的管道中使用的臨時內(nèi)存緩沖區(qū)在子目標(biāo)完成后被清除，防止不必要的用戶數(shù)據(jù)持久存儲。此外，匿名化和假名化技術(shù)可以在數(shù)據(jù)傳遞給代理或存儲在共享內(nèi)存?zhèn)}庫之前，幫助移除標(biāo)識特征。

安全計(jì)算技術(shù)包括安全多方計(jì)算（SMPC）、同態(tài)加密和可信執(zhí)行環(huán)境（TEE），使代理能夠在不損害隱私的情況下執(zhí)行加密或混淆數(shù)據(jù)的計(jì)算。在代理跨不同組織邊界協(xié)作的情況下（例如，聯(lián)邦醫(yī)療代理或跨筒倉工業(yè)代理），SMPC允許聯(lián)合計(jì)算，如診斷或異常檢測，而不會數(shù)據(jù)泄漏。雖然計(jì)算成本高，但同態(tài)加密越來越多地被探索，以允許對RAG工作流程中使用的加密向量進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算。

隱私設(shè)計(jì)原則正成為下一代代理系統(tǒng)工程的核心。架構(gòu)現(xiàn)在嵌入用戶同意層、可配置隱私設(shè)置和內(nèi)存編輯模塊，允許終端用戶或系統(tǒng)管理員控制代理可以記住或共享的內(nèi)容。隨著代理型AI擴(kuò)展到個性化教育、醫(yī)療保健和金融等領(lǐng)域，確保尊重隱私的行為對監(jiān)管合規(guī)（如GDPR、HIPAA）和公眾信任至關(guān)重要。

隨著代理型AI系統(tǒng)在能力和自主性方面的增長，確保監(jiān)管合規(guī)并建立強(qiáng)大的治理機(jī)制變得勢在必行。與傳統(tǒng)AI代理不同，代理系統(tǒng)以更大的自主性、持久內(nèi)存和復(fù)雜決策流程運(yùn)行，需要分層監(jiān)督來管理法律、道德和社會影響。有效的治理在這種情境下跨越三個關(guān)鍵維度：遵守監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)級可審計(jì)性和可執(zhí)行的政策框架。

監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)為所有AI系統(tǒng)，包括代理架構(gòu)，提供了基線要求。像NIST AI風(fēng)險管理框架和歐盟AI法案這樣的框架定義了可信AI的原則，包括透明度、問責(zé)制和公平性。這些標(biāo)準(zhǔn)對于在醫(yī)療保健、金融、國防或交通等高風(fēng)險領(lǐng)域交互的LLM代理型AMAS特別相關(guān)。例如，歐盟AI法案將某些自主系統(tǒng)歸類為"高風(fēng)險"，要求持續(xù)風(fēng)險監(jiān)控、決策邏輯記錄和人類監(jiān)督機(jī)制——直接與代理型AI相關(guān)的屬性。

可審計(jì)性對確保透明度和促進(jìn)事后問責(zé)至關(guān)重要。代理系統(tǒng)內(nèi)的每個決策、計(jì)劃或交互都應(yīng)記錄時間戳、上下文、代理角色和理由。技術(shù)如決策來源和行動可追蹤性使這成為可能，允許監(jiān)管機(jī)構(gòu)或內(nèi)部審計(jì)員重建決策是如何達(dá)成的。例如，在像AutoGen或MetaGPT這樣的系統(tǒng)中，代理承擔(dān)專門角色（如研究員、編碼員、審閱員），審計(jì)跟蹤可以捕獲特定于角色的行動并標(biāo)記不一致、偏見放大或安全違規(guī)。區(qū)塊鏈審計(jì)日志也正在探索，以確保多代理交互的不可變性和可驗(yàn)證性。

政策執(zhí)行管理代理系統(tǒng)可以和不能做什么，以及在什么條件下。這些政策必須編碼到管理代理交互的編排層或元代理治理模塊中。例如，執(zhí)行內(nèi)存過期政策以避免數(shù)據(jù)保留違規(guī)或根據(jù)角色和認(rèn)證級別限制對外部工具的訪問?；诮巧脑L問控制（RBAC）和基于屬性的訪問控制（ABAC）對于跨代理子組件執(zhí)行差異化權(quán)限至關(guān)重要。此外，實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)可以暫?；驑?biāo)記偏離預(yù)先規(guī)定道德約束或操作邊界的代理活動，使用如TLA+這樣的形式驗(yàn)證工具或符號執(zhí)行引擎。

新興最佳實(shí)踐還包括創(chuàng)建AI治理委員會，采用治理即代碼平臺，以及集成隨著代理系統(tǒng)擴(kuò)展或改變上下文而發(fā)展的自適應(yīng)治理層。這些實(shí)踐旨在滿足不僅是當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)，如ISO/IEC 42001為AI管理系統(tǒng)，還為未來的監(jiān)管演變做準(zhǔn)備。

八、總結(jié)與展望

我們對基于TRiSM的LLM代理型AI系統(tǒng)治理的探索揭示了關(guān)于技術(shù)設(shè)計(jì)、道德監(jiān)督、監(jiān)管一致性和未來挑戰(zhàn)的關(guān)鍵見解。以下是對主要發(fā)現(xiàn)的更廣泛含義的討論，結(jié)構(gòu)化為關(guān)鍵領(lǐng)域，以清晰明了。

在技術(shù)方面，AI TRiSM框架（信任、風(fēng)險和安全管理）對自主LLM驅(qū)動代理的構(gòu)建和部署提出了具體的技術(shù)要求。核心啟示是需要將實(shí)時監(jiān)控和控制機(jī)制嵌入到代理架構(gòu)中。TRiSM鼓勵使用持續(xù)監(jiān)督"護(hù)欄"來檢測模型行為的異常，而不是將LLM代理視為黑盒決策者。

例如，有人討論設(shè)計(jì)專門的"守護(hù)代理"，這些代理作為主動監(jiān)視器過濾敏感數(shù)據(jù)并建立正常行為基線，而操作代理在運(yùn)行時動態(tài)執(zhí)行策略（例如，阻止輸出個人身份信息等不允許的操作）。這種分層控制策略轉(zhuǎn)變了技術(shù)架構(gòu)：自主LLM代理現(xiàn)在由監(jiān)督其輸入、輸出和工具使用的元代理實(shí)時補(bǔ)充。

先前研究強(qiáng)調(diào)了"過度代理性"的風(fēng)險，即LLM在給予過多自主權(quán)或工具訪問權(quán)時可能通過幻覺或誤解目標(biāo)產(chǎn)生意外有害行為。TRiSM驅(qū)動的代理設(shè)計(jì)通過在定義明確的安全邊界內(nèi)約束代理自主性來緩解這些故障模式。同樣，代理型AI特有的新興威脅，如提示注入攻擊、內(nèi)存中毒或級聯(lián)幻覺，強(qiáng)調(diào)了需要內(nèi)置風(fēng)險控制。通過將異常檢測和策略檢查模塊整合到代理架構(gòu)中，LLM代理可以檢測正常行為的偏差，并自動提醒人類或中和威脅（例如，掩蓋敏感數(shù)據(jù)或停止不安全操作）。

總而言之，TRiSM的技術(shù)含義意味著自主LLM代理不應(yīng)再被部署為獨(dú)立的智能角色；相反，它們在監(jiān)視器、驗(yàn)證器和執(zhí)行代理的主動治理框架下運(yùn)行，確保值得信賴和安全的設(shè)計(jì)。

在倫理和社會方面，超越技術(shù)問題，部署自主LLM代理網(wǎng)絡(luò)引發(fā)了緊迫的倫理和社會問題。應(yīng)用TRiSM在這種情境下強(qiáng)調(diào)了問責(zé)制、人類監(jiān)督和公平的原則，所有這些對公眾對AI系統(tǒng)的信任都至關(guān)重要。一個中心關(guān)注點(diǎn)是問責(zé)制：當(dāng)AI代理做出影響人類的自主決策時，誰來負(fù)責(zé)結(jié)果？TRiSM基于治理堅(jiān)持組織保留對其AI行為的明確責(zé)任，而不是將責(zé)任掩蓋在算法"黑盒"后面。這意味著實(shí)施審計(jì)跟蹤和可解釋的決策日志，以便任何有害或有偏見的結(jié)果都可以被追蹤和歸因。

在實(shí)踐中，我們的方法意味著每個自主代理的決策應(yīng)該足夠透明，以便在必要時被人類審閱者理解和質(zhì)疑。人類監(jiān)督是另一個與問責(zé)制緊密耦合的倫理命令。TRiSM并不尋求消除人類參與；相反，它提供了一個結(jié)構(gòu)化方法，讓人類和AI代理在定義的治理下協(xié)作。人類操作員或"AI管理者"必須有能力在代理行為偏離可接受界限時進(jìn)行干預(yù)或覆蓋，或者當(dāng)需要道德判斷時。

事實(shí)上，高級政策框架（如歐盟的AI倫理指南）明確呼吁AI系統(tǒng)中的"人類能動性和監(jiān)督"。在多代理設(shè)置中，這可能涉及人類可以實(shí)時監(jiān)控代理群的儀表板界面，暫?；蜿P(guān)閉表現(xiàn)異常的代理，并即時調(diào)整策略。"用戶輕信"的風(fēng)險，過度信任自主代理，已被注意到是一個危險。TRiSM治理通過正式化監(jiān)督角色和確保沒有AI在沒有適當(dāng)人類或監(jiān)管監(jiān)督的情況下運(yùn)行來應(yīng)對這一點(diǎn)。

公平性和偏見緩解也是關(guān)鍵的社會考量。因此，我們的治理方法整合了整個代理生命周期的偏見審計(jì)和公平性檢查。技術(shù)如部署前偏見測試、持續(xù)監(jiān)控不同影響和多樣化利益相關(guān)者評估小組可以被采用。這些措施呼應(yīng)監(jiān)管期望；歐盟的AI法案和相關(guān)指南列舉了"多樣性、非歧視和公平性"作為可信AI的核心要求。在部署LLM基于代理，我們必須確保它們不會不公平地對待個人或群體，例如，內(nèi)容過濾代理應(yīng)統(tǒng)一應(yīng)用策略跨人口統(tǒng)計(jì)群體，而任務(wù)規(guī)劃代理不應(yīng)傳播資源分配決策中的歷史偏見。

總之，TRiSM導(dǎo)向的治理延伸超越預(yù)防技術(shù)故障：它尋求維護(hù)倫理規(guī)范和人權(quán)，確保自主性在AI中不會以正義、透明度或人類尊嚴(yán)為代價。

在監(jiān)管方面，TRiSM中嵌入的原則與新興的AI監(jiān)管框架密切一致。這種趨同意味著采用TRiSM基于治理可以幫助組織滿足新的法律義務(wù)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。例如，歐盟的AI法案（將在2026年全面適用）要求對"高風(fēng)險"AI系統(tǒng)進(jìn)行嚴(yán)格的風(fēng)險管理、透明度、數(shù)據(jù)治理和人類監(jiān)督。這些正是TRiSM方法培養(yǎng)的能力。

通過建立持續(xù)風(fēng)險評估、記錄AI決策過程和監(jiān)督機(jī)制，基于TRiSM治理的多代理系統(tǒng)本質(zhì)上解決了歐盟法案的許多要求（例如，擁有風(fēng)險管理系統(tǒng)和AI的上市后監(jiān)控）。值得注意的是，該法案還強(qiáng)調(diào)了高風(fēng)險AI的準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性和網(wǎng)絡(luò)安全，這些品質(zhì)TRiSM的安全管理組件旨在確保（通過對抗性彈性、訪問控制等）。

同樣，國際AI治理標(biāo)準(zhǔn)正在出現(xiàn)，反映了TRiSM的準(zhǔn)則。ISO/IEC 42001:2023，第一個全球AI管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)調(diào)了透明度、問責(zé)制、偏見緩解、安全性和隱私等要求。TRiSM的信任和風(fēng)險管理焦點(diǎn)自然包含這些元素：例如，TRiSM中的信任與可靠、真實(shí)的輸出（促進(jìn)透明度）相關(guān)，而明確的風(fēng)險管理與對負(fù)面結(jié)果的問責(zé)相一致。

通過實(shí)施TRiSM，組織實(shí)質(zhì)上建立了ISO 42001和類似標(biāo)準(zhǔn)要求的過程（例如，領(lǐng)導(dǎo)監(jiān)督、記錄風(fēng)險控制、持續(xù)監(jiān)控和改進(jìn)周期）。另一個例子是美國NIST AI風(fēng)險管理框架，它強(qiáng)調(diào)了許多相同的概念：識別風(fēng)險、嵌入治理和培養(yǎng)值得信賴。

通過遵循TRiSM指南：例如，維護(hù)所有使用中的模型/代理及其目的的"AI目錄"，通過哨兵/操作代理執(zhí)行策略，并記錄每個AI決策，組織創(chuàng)建了一個審計(jì)就緒環(huán)境。在事件或詢問當(dāng)局的情況下，他們可以展示其自主代理的可追蹤性和控制，這對監(jiān)管合規(guī)和責(zé)任管理至關(guān)重要。

關(guān)于局限性和當(dāng)前研究差距，雖然TRiSM基于方法看起來很有前景，但我們的工作也揭示了幾個局限性和現(xiàn)有研究中的開放挑戰(zhàn)。

首先，基準(zhǔn)評估的限制構(gòu)成了一個問題。AI安全和代理治理社區(qū)缺乏廣泛接受的基準(zhǔn)來定量評估多代理LLM系統(tǒng)中的可信度或風(fēng)險。與經(jīng)典AI領(lǐng)域（視覺、NLP）有標(biāo)準(zhǔn)測試套件不同，沒有共識衡量"AI代理"按TRiSM原則安全運(yùn)行的能力。這使得難以比較不同的治理策略或客觀跟蹤進(jìn)展。我們鼓勵未來工作開發(fā)評估框架，可能擴(kuò)展自對抗性攻擊模擬或"紅隊(duì)"演習(xí)，可以壓力測試代理系統(tǒng)并評分它們的彈性（例如，測量提示注入攻擊的成功率或監(jiān)督代理捕獲的策略違規(guī)頻率）。

其次，許多TRiSM啟發(fā)的控制缺乏真實(shí)世界驗(yàn)證。許多現(xiàn)有文獻(xiàn)和工具用于LLM代理安全已在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境或狹窄范圍的任務(wù)上演示。仍然不確定這些治理機(jī)制在復(fù)雜、開放式真實(shí)世界環(huán)境中的表現(xiàn)。此外，將TRiSM與遺留系統(tǒng)集成構(gòu)成了實(shí)際挑戰(zhàn)，例如，先前的工作注意到將信任/安全層嵌入到現(xiàn)有AI管道時的兼容性問題。這表明需要進(jìn)一步的工程研究，探討當(dāng)前AI部署如何適應(yīng)TRiSM控制。

對抗性魯棒性是另一個關(guān)鍵差距。隨著我們改進(jìn)防御，攻擊者也會不可避免地適應(yīng)。最近的發(fā)現(xiàn)表明，基于LLM的系統(tǒng)仍然容易受到精心設(shè)計(jì)的攻擊（例如，隱藏的提示注入或微妙的數(shù)據(jù)中毒），這些攻擊可以繞過表面護(hù)欄。例如，設(shè)計(jì)為掩蓋秘密數(shù)據(jù)的代理可能在監(jiān)督邏輯未能預(yù)測新攻擊模式時，被欺騙披露信息。文獻(xiàn)識別"不斷發(fā)展的威脅"和"對抗性攻擊"作為可信AI的持續(xù)障礙。這強(qiáng)調(diào)了任何TRiSM實(shí)施中需要持續(xù)更新和自適應(yīng)安全。

最后，組織和人為因素呈現(xiàn)出局限性：實(shí)施TRiSM需要跨學(xué)科專業(yè)知識（AI專家、安全專家、倫理學(xué)家、法律顧問）和明確的治理結(jié)構(gòu)。許多組織缺乏必要的技能集或框架，使TRiSM采用表面化或不一致。沒有強(qiáng)大的組織承諾，即使是最好的技術(shù)框架也可能失敗。

在未來的路線圖方面，基于我們的發(fā)現(xiàn)和多學(xué)科最佳實(shí)踐，我們提出了幾個未來研究和實(shí)施的可行方向：

首先，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化評估基準(zhǔn)：社區(qū)應(yīng)創(chuàng)建開放基準(zhǔn)和挑戰(zhàn)環(huán)境來測試多代理AI治理。例如，一系列基于場景的任務(wù)（內(nèi)置威脅和道德困境）可用于評估TRiSM治理的代理系統(tǒng)相對于沒有此類控制的系統(tǒng)的表現(xiàn)。這將使直接比較和在可測量的信任指標(biāo)（例如，防止故障或公平結(jié)果的頻率）上驅(qū)動進(jìn)展。

其次，推進(jìn)對抗性魯棒性技術(shù)：未來系統(tǒng)設(shè)計(jì)必須預(yù)測不斷發(fā)展的威脅格局。網(wǎng)絡(luò)安全（例如對抗性訓(xùn)練、AI模型"滲透測試"和形式化驗(yàn)證）的技術(shù)應(yīng)集成到LLM代理開發(fā)管道中。與安全專家的跨學(xué)科合作可以產(chǎn)生特定于LLM的強(qiáng)化方法，如動態(tài)提示異常探測器或約束代理行動的健壯工具API。此外，為AMAS創(chuàng)建紅隊(duì)/藍(lán)隊(duì)演習(xí)，類似于網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭游戲，可以幫助在真正的對手之前發(fā)現(xiàn)漏洞。

第三，人為中心監(jiān)督工具：我們鼓勵設(shè)計(jì)更好的界面和協(xié)議用于人類監(jiān)督代理型AI。借鑒人機(jī)交互和認(rèn)知工程，研究人員可以設(shè)計(jì)儀表板，可視化代理社會的狀態(tài)，標(biāo)記重要決策，并允許直觀的人類干預(yù)（暫停代理，回滾操作等）。

第四，監(jiān)管沙箱和合規(guī)設(shè)計(jì)：政策制定者和行業(yè)應(yīng)合作創(chuàng)建多代理AI試驗(yàn)的監(jiān)管沙箱。這些將是控制環(huán)境，創(chuàng)新者可以在監(jiān)督下部署代理型AI，向監(jiān)管機(jī)構(gòu)展示TRiSM控制。從這些試點(diǎn)獲得的見解可以為技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的改進(jìn)提供信息。此外，采用合規(guī)設(shè)計(jì)思維至關(guān)重要：未來AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)從一開始就考慮歐盟AI法案和ISO 42001等框架的要求，而不是事后改裝它們。

最后，跨領(lǐng)域最佳實(shí)踐和倫理治理：有很多可以從其他高風(fēng)險領(lǐng)域?qū)W習(xí)。例如，安全工程領(lǐng)域（如航空航天、汽車）有成熟的冗余控制和故障模式分析實(shí)踐；這些可以激發(fā)AI代理設(shè)計(jì)的類似實(shí)踐。同樣，生物醫(yī)學(xué)研究中的倫理委員會為審查代理行為和批準(zhǔn)高風(fēng)險部署的AI倫理委員會提供了模板。我們提倡建立多學(xué)科治理委員會，包括倫理學(xué)家、法律專家、領(lǐng)域?qū)＜液蜕鐓^(qū)代表，監(jiān)督重大的自主AI部署。

九、結(jié)論

基于TRiSM的治理為確保自主LLM驅(qū)動代理的可信賴、問責(zé)和安全提供了一個有前景的框架。我們的討論分析了這個框架如何影響技術(shù)設(shè)計(jì)決策，要求道德護(hù)欄，并與新興監(jiān)管制度協(xié)調(diào)。雖然當(dāng)前研究尚處起步階段且不無局限，但前進(jìn)的道路是明確的。通過嚴(yán)格測試這些系統(tǒng)，加強(qiáng)它們抵御對手的能力，并與技術(shù)進(jìn)步一起制定政策和標(biāo)準(zhǔn)，我們可以使強(qiáng)大的多代理AI系統(tǒng)在強(qiáng)大監(jiān)督下有益地運(yùn)作。賭注很高，但通過前瞻性、跨學(xué)科的方法，我們可以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與責(zé)任和信任的平衡。隨著未來工作解決已確定的開放挑戰(zhàn)，我們預(yù)計(jì)TRiSM原則將從概念最佳實(shí)踐過渡到代理型AI的標(biāo)準(zhǔn)操作程序，確保這些系統(tǒng)贏得并保持所有相關(guān)利益方的信心。