跟着人工智能技能的多智的剖不断发展和智能体的广泛运用 ，多智能体协作在应对杂乱使命的体系场景中展现出巨大潜力 ，已成为AI运用演进的身份重要方向。在智能体协作运转过程中，办理智能体身份系统是析考保证智能体与其他主体安全通讯的条件 ，是多智的剖保证协作安全的中心根底，值得咱们要点重视 。体系本文从身份系统视点动身 ，身份对当时干流的办理智能体通讯协议和架构进行剖析，整理各协议中身份相关的析考规划思路 ，进一步提出多智能系统统在身份标识、多智的剖身份认证、体系权限管控方面的身份考虑 。
智能体协作是办理当时智能体技能重要运用范式。
跟着人工智能技能的析考飞速发展，单智能体在杂乱使命处理中的局限性日益凸显。面对跨多个专业范畴 、外部环境动态改变的事务场景，单智能体受限于东西调用才能和专业分工的缺乏 ，难以高效完结需多过程协同的使命 。在此布景下 ，多智能体协作系统（Multi-Agent System）应运而生 ，其经过杂乱使命分化 、智能体人物分工和协同优化 ，经过多个智能体一起协作完结杂乱使命，明显提高系统功能，在AI运用范畴遭到广泛重视 。
身份系统是保证多智能体协作的安全柱石。
在多智能系统统中 ，身份系统是保证可信协作与安全交互的中心根底 。它为每个智能体供给仅有 、可验证的标识 ，支撑权限办理、职责追溯和跨域认证 ，然后避免歹意身份仿冒 、数据篡改或未授权拜访 。当时的干流智能体通讯协议中 ，已有关于智能体身份的相关计划 。
MCP协议由Anthropic公司在2024年11月推出 ，专心于大模型与外部东西 、数据源的集成 ，选用客户端-服务端架构 ，着重结构化上下文和东西调用的标准化 。其中心是充任模型与外部资源（如API、数据库）的衔接桥梁 ，适用于大模型需求实时与外部数据交互的场景 。身份系统方面 ，MCP依据中心化的身份认证办法，经过OAuth 2.0协议完结智能体的身份认证。支撑人物和权限的细粒度区别 ，例如区别数据读取 、东西调用等操作权限，并经过操作审计追寻权限运用 。依据MCP的计划 ，MCP服务调用方需求记住账号信息 ，存在账号信息走漏的安全危险 。
ANP协议由国内开源团队于2024年末推出，选用点对点（P2P）架构 ，方针是构建去中心化的“智能体互联网” 。其规划受分布式架构和语义网影响 ，以智能体为中心 ，支撑动态协议洽谈 、跨域协作和多模态交互 ，经过去中心化的身份认证和端到端加密通讯，保证数据安全和隐私保护，适用于敞开网络环境的智能体协作场景 。身份系统方面 ，ANP身份系统依据W3C的分布式数字身份标准 ，为每个智能体分配仅有的去中心化标识符 ，理论上无需依靠中心化组织进行身份办理 。运用分布式数字身份的加密签名机制完结身份验证，结合端到端加密通讯保证安全性 。权限经过元协议层动态洽谈 ，例如智能体可声明自身才能并洽谈交互规矩。ANP选用较为前瞻分布式架构 ，端侧身份密钥的安全性至关重要 ，未来在生态推行落地阶段面对较大应战 。
A2A协议由Google公司于2025年4月推出 。不同于MCP打通大模型和外部资源的办法 ，A2A是促进异构智能体之间无缝交互的协议 。其协议依据HTTP和JSON-RPC ，供给使命办理 、音讯流式传输和标准化端点，合适企业级智能体运用间安全可信的交互场景 。身份系统方面 ，A2A经过“Agent Card”描绘智能体的身份 、才能、地址和身份验证要求 ，并遵从OpenAPI的身份验证标准进行认证 。权限与使命绑定，经过“使命目标”界说智能体的操作规模 ，使命完结后权限主动失效 。A2A协议自身不触及身份生命周期的保护 ，因而选用A2A协议的智能体需求自行办理拜访各服务端的身份账号信息并完结身份认证 ，保护本钱较大 ，且存在必定安全隐患 。
构建智能体身份系统的考虑与展望 。
经过上述剖析 ，当时干流智能体通讯协议在身份认证与信赖机制方面仍需进一步完善，以满意协同场景运用关于安全性 、扩展性 、健壮性方面的需求 。
首要 ，需求规划和构建智能体身份标识系统 。不同于传统的用户身份标识 、终端设备标识 ，智能体身份标识需求从场景动身从头整理和规划。场景上要满意同一用户运用多个智能体 、同一终端上装置多个智能体等杂乱需求 。技能上要满意标识仅有性和可追溯的需求 。
其次，需求考虑不同载体和形状上的智能体身份认证办法 。关于用户侧的智能体运用，应当供给端侧硬件级的防护计划 ，如依据超级SIM卡的加密和存储才能 ，保证用户账号、密钥 、身份信息的安全性 。关于具身智能或其他形状的智能终端 ，需求扩展身份认证办法以适配其载体的特殊性 ，如依据密码学的分布式数字身份。
最终 ，需求针对不同资源规划更精密的权限操控机制。智能体拜访的目标可所以数据 、东西、服务或许其他智能体。拜访操控和权限机制方面，应当依据不同资源类型和交互目标的灵敏程度 ，拟定分级授权战略，支撑动态权限调整和细粒度拜访操控，以保证智能体在协作过程中权限可控 、行为可溯 、危险可管。
【参考文献】 。
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