安全与可信的智能代理时代：向量研究所发布LLM多智能体系统信任、风险与安全管理全面综述

近日，来自向量研究所、康奈尔大学和格罗宁根大学的研究团队联合发布了一项重要综述研究，聚焦于大语言模型（LLM）驱动的代理型多智能体系统中的信任、风险和安全管理（TRiSM）挑战。这篇题为《代理型AI的TRiSM：LLM多智能体系统中的信任、风险和安全管理综述》的论文由Shaina Raza、Ranjan Sapkota、Manoj Karkee和Christos Emmanouilidis共同完成，发表于2025年6月4日的arXiv预印本平台（arXiv:2506.04133v1）。在AI代理市场预计2025年将增长至76亿美元，且超过70%的企业AI部署将涉及多智能体或行动型系统的背景下，这项研究的重要性不言而喻。

想象一下，不久的将来，你的数字世界里生活着一群看不见的"数字助手"。这些助手不再是简单的问答机器人，而是能够自主思考、规划、协作并完成复杂任务的智能体。就像一个由专家组成的团队，有的负责研究，有的专注编程，有的擅长分析，它们互相配合完成你交代的任务。这听起来很美好，但如果其中一个助手被误导或出错，可能会像多米诺骨牌一样影响整个团队，导致隐私泄露或错误决策。这正是本研究要解决的核心问题：如何确保这些协作的AI代理是安全、可信且透明的？

本研究不仅详细探讨了代理型AI的概念基础和架构差异，还提出了一个全面的TRiSM框架，包括治理、可解释性、模型运营和隐私/安全四大支柱。研究团队识别了独特的威胁向量，并引入了全面的风险分类法，通过真实案例研究展示了潜在的脆弱性。此外，论文还调查了构建信任的机制、透明度和监督技术，以及分布式LLM代理系统中最先进的可解释性策略。值得一提的是，研究还审查了评估信任、可解释性和以人为中心的性能的指标，并提出了开放的基准挑战。最后，论文通过加密、对抗性防御和符合不断发展的AI法规来解决安全和隐私问题，并提出了负责任的代理型AI路线图。

一、从传统AI代理到代理型AI：理解基础概念

传统的AI代理和今天的代理型AI系统之间有着本质的区别，这就像比较一个按照固定食谱烹饪的机器人厨师和一个能根据食材、口味偏好和营养需求即兴创作美食的大厨团队。传统的AI代理就像那个按部就班的机器人厨师，依赖预定义的规则、工作流程或确定性逻辑，在狭窄的、边界明确的环境中表现出色。例如，传统的代理可能擅长信息检索、数据总结或对话响应，但它们缺乏深度推理、适应性和持久性。

相比之下，代理型AI系统由具有专业角色（如规划师、编码员、分析师）的协作代理组成，通过大语言模型（LLM）和工具使用获得能力。这些系统可以动态地分解任务，共享上下文，并在长时间内追求高级目标。就像一个精密协作的厨师团队，有人负责菜单设计，有人专注于切菜，有人掌控火候，共同创造出单个厨师无法完成的复杂盛宴。这种转变不仅仅是技术升级，而是在复杂性和自主性方面的质的飞跃，标志着能够产生去中心化行为的机器集体的出现。

然而，这种演变带来了严峻的挑战。与确定性代理不同，代理型AI系统可能产生非线性、不透明的决策，增加了失败、偏见和意外后果的风险。例如，一个多代理供应链优化器可能会在采购代理和物流代理之间自主协调，但如果缺乏保障措施，可能会无意中泄露敏感信息或违反合规协议。

为传统或单功能AI构建的传统评估和安全框架已不再足够。这凸显了迫切需要一个将信任、风险和安全作为核心设计原则整合的新范式。为了解决这一差距，最近的框架如AI TRiSM（信任、风险和安全管理）提出了生命周期级别的控制，包括可解释性、安全模型编排和隐私管理。这些对于在金融、医疗保健和国防等高风险领域部署代理系统至关重要。

二、代理型AI系统的基本架构

代理型多智能体系统（AMAS）代表了AI中的一种新兴范式，其中多个LLM驱动的代理半自主运行，与外部工具交互，并协作完成复杂任务。想象一个现代化的办公团队，每个成员都有特定的专长，使用共享的办公工具，通过会议和电子邮件进行沟通，并由一位项目经理协调工作流程——代理型AI系统的架构与此类似。

在这个架构的核心是多个基于LLM的代理，每个代理都能够推理、规划和调用工具。这些代理可以访问共享的工具链接口，执行代码、执行搜索或与特定领域的API交互。就像团队成员使用共享的办公软件套件一样。沟通和协调通过通信中间件实现，允许代理共享目标、观察结果或中间结果——就像同事之间的即时消息和电子邮件。任务管理器或编排器管理高级规划，根据代理的角色或专业化分配子任务——类似于项目经理分配工作。

代理可以从世界模型或共享内存中读取和写入，该内存存储上下文知识、系统状态或不断变化的任务数据——就像团队的共享云存储。人类通过人机协作界面进行监督，使用户能够提示、纠正或停止代理行为——想象这是团队领导提供的指导和反馈。为确保问责制，信任和审计模块监控代理操作，记录工具使用情况，并生成行为跟踪——就像公司的合规部门。

然而，这种模块化和分布式结构带来了重大的TRiSM挑战。当多个自主代理访问外部资源时，安全网关对于执行访问控制、身份验证和沙箱化变得至关重要——就像办公网络的防火墙和安全协议。同样，专用的隐私管理层对于防止敏感或个人身份信息泄露至关重要，尤其是当数据在多个代理或工具之间传输时——类似于数据保护官员确保公司遵守隐私法规。最后，可解释性界面必须为多代理决策提供可解释的理由，支持透明度和信任校准——如同确保团队决策过程对所有利益相关者透明。

综合这些架构元素使AMAS既强大又复杂，提出了关于如何确保它们的可信度、减轻系统性风险和保护它们免受对抗性行为的独特而紧迫的问题。

在典型的代理型AI系统中，语言模型核心（代理大脑）是中心组件，该系统通过用户目标和结构化代理提示初始化，定义其角色、能力和工具访问权限。它生成逐步决策或行动，解释指令，产生推理轨迹，并选择下一步，要么以自然语言形式，要么以结构化行动格式。

规划和推理模块通过链式思考（CoT）或思维树提示等技术分解复杂目标，模型在得出最终决策前进行中间推理。有些实现通过将目标转换为结构化规划语言并使用经典规划器进行长期决策，采用外部规划系统。规划通常与执行和反馈交织：代理根据结果完善其计划，在推理、行动和整合观察之间交替。

内存模块将上下文保持在迭代之间，包括短期内存（在提示上下文中保存的最近交互）和长期内存（积累的知识或经验）。长期内存通常使用向量数据库实现，通过相似性搜索存储和检索关键事实或过去事件。通过将过去的数据重新整合到LLM的提示中，代理可以跨会话回忆相关信息，避免重复，并支持连贯的长期规划。

工具使用接口扩展代理的能力，允许调用网络搜索、API、代码解释器或数据库等外部工具。可用工具在代理提示中以命令模式指定。当LLM确定需要工具时，它会发出结构化命令，该命令在外部执行，结果作为新的观察结果反馈给LLM。

对于与动态环境（如网络界面、模拟世界或物理系统）交互的代理，观察-行动接口至关重要。感知模块将原始输入（如传感器数据、图像或文本状态）转换为LLM可以处理的表示。相反，代理选择的行动在环境中执行，产生的状态变化作为观察结果返回给代理。这个循环支持感知-规划-行动周期，直到任务完成或停止。

这些模块共同形成一个闭环架构。LLM在内存和工具的指导下规划和推理任务，并与环境接口执行决策并观察结果。每次迭代都丰富了代理的上下文，使其能够自我提示、生成子任务、评估进度并随时间调整策略。这种集成设计使代理系统能够自主运行，追求长期目标，并在动态环境中展示适应性行为。

三、代理型AI的TRiSM框架

AI信任、风险和安全管理（AI TRiSM）是一个全面的治理框架，旨在确保AI系统是可信的、稳健的并符合安全标准。最初在行业AI治理指南中突出的TRiSM提供了一个结构化方法来管理基于LLM的"代理型"AI系统的独特挑战。这些系统由能够做出独立决策、与其他代理协作并随时间调整行为的自主LLM代理组成。这些特性：自主性、多代理交互和不断发展的行为，引入了传统单模型部署中未见的新风险。

例如，一个单独行动的代理可能是良性的，但当与其他代理跨组织或信任边界交互时，它可能会操纵同伴或泄露机密信息。TRiSM框架通过专注于四个关键支柱来解决这些问题：可解释性、模型运营（ModelOps）、应用安全和模型隐私。每个支柱针对安全或风险管理的一个关键方面，确保代理型LLM系统保持透明、可靠、安全，并符合道德和监管要求。

让我们详细了解每个支柱及其如何应用于基于LLM的代理系统：

可解释性是使AI代理的内部工作和决策对人类可解释的能力。在代理型LLM系统的背景下，可解释性对建立用户信任至关重要，因为结果通常来自多个代理之间的复杂交互，而不是单个模型的预测。因此，TRiSM框架将可解释性提升为核心支柱，以确保每个代理的行动和整个系统的行为都可以被理解和审核。

在多代理LLM系统中实现可解释性具有挑战性，因为不仅要解释单个模型决策，还要解释代理间动态，后者导致最终结果。已建立的可解释AI技术提供了起点。例如，本地可解释的模型无关解释（LIME）和Shapley加性解释（SHAP）可以适应分析LLM决策。这些技术识别哪些特征或输入因素最影响代理的输出，提供对为什么采取特定行动或响应的洞察。在代理型环境中，"特征"可能是代理输入上下文的组成部分或来自另一个代理的信号。

除了局部解释外，反事实分析对多代理可解释性越来越重要。反事实技术检查如果某些条件被改变，系统的行为将如何变化，例如，如果特定代理的贡献被移除或修改。这种扎根于因果推断的方法有助于隔离每个代理在协作决策中的角色。例如，通过系统地切换代理或改变其输出，可以观察集体结果的变化，从而确定代理X对决策Y有关键影响。这种分析揭示了代理之间的依赖关系和影响，有效解释了系统级别的涌现行为。

此外，关于可解释AMAS的最新研究表明，记录中间推理步骤（例如链式思考提示或代理之间的对话）可以进一步增强透明度。人类审计员也可以帮助跟踪代理如何达成决策，例如，哪个代理贡献了什么信息以及为什么，为其结果产生叙述性解释。

简而言之，TRiSM的可解释性支柱要求使用这些技术（代理模型、特征归因、反事实测试和透明推理轨迹）来确保即使高度自主的LLM代理也保持对人类监督的可解释性和责任性。

ModelOps是管理AI模型整个生命周期的学科，从开发和部署到监控、维护和最终退役。它扩展了MLOps（机器学习运营）的原则，专注于模型治理和生产中的可靠运行。在代理型LLM系统中，ModelOps不仅包括单个模型，还包括多个代理的编排和支持它们安全运行的基础设施。有效的ModelOps对于维持一致性、性能和监管合规至关重要，特别是随着LLM代理的发展或系统中添加新代理。

LLM代理需要严格的生命周期治理，因为它们的行为可能随着模型更新、提示调整或环境漂移而变化。在此背景下，ModelOps的基石是版本控制，即跟踪和管理每个代理的模型和提示配置的版本。此外，稳健的CI/CD管道（持续集成/持续部署）用于在模型微调或代理逻辑修改时自动测试代理的性能和安全性。在部署前，多代理模拟和单元测试验证新的代理行为不会引入回归或不安全的交互。这与LLM操作（LLMOps）最佳实践一致，将MLOps原则整合到针对大语言模型挑战的解决方案中。

一个挑战是模型漂移，即随着时间推移，代理的响应可能因数据分布变化或真实条件变化而变得不太准确或相关。因此，需要持续监控来检测性能下降或与预期行为的偏差，在需要时触发再训练或重新校准。此外，实时监控和日志记录对多代理设置至关重要。每个代理的操作（例如API调用、做出的决策、遇到的错误）都被记录和分析，以提供对系统功能的可观察性。

在大规模代理生态系统中，编排服务可能监督代理，调度它们的任务并管理代理间通信。ModelOps必须管理这些编排层，确保例如，如果一个代理失败或产生可疑输出，它可以被隔离或关闭而不会导致整个系统崩溃。

总之，根据TRiSM目标，稳健的ModelOps确保代理型AI系统保持可靠和可维护。它正式化变更管理（使更新不会引入新风险），提供对模型行为的持续验证，并通过记录审计数据和执行策略（例如防止未授权的模型更改）支持合规。

应用安全性在TRiSM框架中聚焦于保护AI代理及其生态系统免受恶意攻击和滥用。基于LLM的代理容易受到一系列利用其基于语言的接口和协作行为的新型安全威胁。一个有据可查的威胁是提示注入，攻击者设计含有隐藏或恶意指令的输入数据。最近的研究表明，在AMAS中，这种提示注入可以从一个代理传播到另一个代理，一种被称为"提示感染"的现象，类似于计算机病毒在网络中传播。在提示感染场景中，引入到代理A的恶意提示可能会秘密修改代理A的输出，这些输出随后成为代理B输入的一部分，从而欺骗代理B，依此类推。这种级联攻击可能导致广泛的数据泄露、欺诈交易、错误信息或整个代理社会的协调不当行为。

另一个关键的漏洞是身份欺骗和冒充。在多代理系统中，代理通常相互通信或协调任务，它们可能依赖凭证或令牌来相互认证。例如，如果一个对手窃取了代理的API密钥或欺骗系统将恶意模型视为可信伙伴，他们可能会以虚假身份发出命令或接收信息。

为了缓解这些威胁，TRiSM的安全支柱规定了一种针对LLM代理量身定制的深度防御方法：

首先是提示卫生：代理应通过清理和过滤提示防御性地处理输入，并使用护栏或内容策略检测和拒绝可疑指令。提示强化（例如，添加安全前缀或验证步骤）是使代理对注入不那么敏感的方法之一。

其次是强认证和访问控制：每个代理和人类用户必须安全认证，最小权限原则应限制代理可以自主执行的操作。

第三是持续监控：如果代理突然开始发出不寻常的请求或偏离其正常行为模式，自动监视器可以标记这些行为以进行调查，或触发代理操作的自动关闭。

最近的框架，如LangChain/LangFlow、AutoGen、CrewAI，引入了代理间信任分数或声誉的概念，代理验证彼此的输出并交叉检查决策，以捕捉不一致或妥协的迹象。此外，考虑对抗性鲁棒性训练LLM代理（例如在对抗性示例上微调，采用对抗性训练方案）可以提高它们抵抗恶意输入的能力。

总之，TRiSM的应用安全支柱强调了针对外部攻击者和潜在恶意代理的主动保障措施。通过实施严格的认证、输入验证、加密通信、执行沙箱化（对于可以使用工具或代码的代理）和全面监控，组织可以显著降低自主多代理AI系统中特有的基于提示的利用、冒充和其他横向漏洞的风险。这种分层安全方法对于维护代理型LLM部署在对抗性环境中的完整性和可靠性至关重要。

模型隐私支柱解决了AI代理系统内敏感数据的保护，确保个人或机密信息的使用符合隐私法规和道德规范。基于LLM的代理通常需要处理用户数据、专有业务信息或其他敏感输入来完成任务。在多代理环境中，这一挑战因代理可能共享信息（例如通过共享内存存储或消息传递）以进行协作而放大。如果没有严格的隐私控制，代理可能会无意中向未授权方暴露私人数据，或敏感信息可能通过语言模型的输出"泄漏"。因此，TRiSM的隐私支柱要求组织建立措施，在AI生命周期中保护数据，从训练和推理到代理间通信。

隐私保护技术包括：

差分隐私（DP）：在模型训练期间注入校准噪声，防止记忆单个数据条目，确保没有单个记录显著影响输出。这项技术在需要共享结果而不暴露个人数据的跨组织任务（如合作欺诈检测）中尤其有用。

数据匿名化和最小化：限制代理间数据共享到仅必要的内容，通常使用聚合或假名化格式。例如，"30-40岁年龄段"而不是精确出生日期。

安全多方计算（SMPC）：使代理能够计算联合函数而不暴露私有输入。在跨组织任务中很有用，如合作欺诈检测。

同态加密（HE）：允许代理在加密数据上计算。使用完全同态加密（FHE），甚至明文查询和响应对代理也保持不可见。

可信执行环境（安全飞地）：基于硬件的隔离确保即使特权系统用户也无法访问代理处理的数据。对于安全内存共享和执行很有用。

模型隐私策略和合规：执行数据保留限制，维护审计日志，并确保遵守管理代理行为和数据使用的法规（例如，GDPR，HIPAA）。

通过实施这些隐私防御层，从模型训练中的差分隐私到数据共享的同态加密，再到严格的访问控制政策，代理型AI系统可以保护用户数据和专有信息，即使它们利用这些数据进行智能决策。

TRiSM框架为基于LLM的代理型AI提供了一个全面的治理模型，整合了可解释性、ModelOps、应用安全和模型隐私来管理自主代理系统的复杂性。基于已证明的方法，如SHAP、CI/CD、对抗性防御和同态加密，TRiSM增强了安全性、透明度和信任。随着AI系统的发展，TRiSM提供了一个稳定的基础，以确保负责任和安全的代理行为，将先进能力与人类价值观和操作完整性结合起来。

四、LLM多智能体系统的威胁与风险

代理型AI系统引入了一组与传统单代理LLM架构相比截然不同的安全和可靠性问题。这些风险主要源于代理的自主性、持久状态管理以及多代理协调的复杂需求。就像一个高度专业化的团队需要更复杂的管理结构和安全协议一样，多智能体系统也需要更全面的风险管理方法。

自主性滥用是最重要的威胁。具有重要决策权限的代理可能由于错误推理或受操纵的输入而误解目标或实施有害计划。与确定性模型不同，代理型系统动态生成行动，使定义和执行安全操作状态的努力复杂化。想象一个获得过多系统访问权限的金融代理，可能会因错误理解指令而执行不必要的或错误的交易。

持久性内存，虽然对上下文保留至关重要，但也引入了独特的漏洞，通过潜在的对抗性注入和积累。这种污染可以通过共享内存微妙地传播，尤其是在缺乏详细版本控制和强大审计机制的情况下。类似于计算机系统中的内存泄漏会随着时间的推移降低性能，记忆污染可能会逐渐侵蚀代理决策的完整性。

代理编排涉及角色分配和工作流调解的中央或分布式控制机制。受损的编排器可能会扭曲任务分配或错误路由信息，触发级联故障。这些脆弱性在MetaGPT和AutoGen等系统中有记录，与传统的无状态、单线程LLM部署明显不同。想象一个类似于一个项目经理被误导后分配了互相矛盾的任务给团队成员的情景。

为了系统地理解代理型AI中的安全格局，我们将风险分为四大类：对抗性攻击、数据泄漏、代理勾结和涌现行为。

对抗性攻击：代理仍然容易受到提示注入、基于梯度的操纵和精心设计的推理陷阱的影响，这些风险在AMAS中由于代理交互间的传播而被放大。一个说明性例子是在ChatDev中观察到的角色交换攻击，其中一个代理的角色被恶意修改，使整个团队偏离其原定任务。

数据泄漏：持久内存和广泛的代理间通信增加了敏感信息意外暴露的可能性。在金融服务和人力资源等敏感领域，边界执行不足和无效的消毒放大了这些泄漏风险。

代理勾结和模式崩溃：协调机制可能无意中导致代理相互强化错误，导致群体思维或回音室。AutoGen实验说明了代理间的迭代对话如何放大有缺陷的设计，突显了紧急错位的风险。

涌现行为：代理、内存组件、工具和任务之间的复杂交互产生不可预测的行为，这些行为逃避传统的测试和验证方法。为效率而优化的代理可能会无意中绕过关键验证步骤或抑制矛盾信息，这些场景在区块链和音频验证环境中得到了例证。

几个真实世界和研究案例说明了这些风险在部署或实验性代理系统中的有形影响：

案例研究1：代理系统中的提示泄漏。在AutoGPT等基于LLM的代理框架中观察到提示泄漏实例，其中递归提示增强和内存控制不足可能导致敏感信息的无意暴露。在一个报告的场景中，敏感令牌存储在持久内存中，后来在规划摘要或外部日志中暴露。这些漏洞突显了实施内存消毒、访问控制和提示边界保护以保护代理系统免受级联信息泄漏的关键重要性。

案例研究2：ChatDev中的勾结故障。在ChatDev框架内涉及规划师、编码员和测试员代理的协作代码生成会话中，共享规划模块中的错误导致有缺陷的设计假设传播。由于缺乏外部基准真相或客观反馈循环，所有代理验证了彼此的输出，导致错误确认的反馈循环。这种情况强调了在代理循环中纳入多样化信息源和对抗性检查的必要性，以防止此类勾结故障。

案例研究3：群体机器人学中的模拟攻击。在利用基于LLM的规划策略的模拟群体机器人学实验中，一个代理被提供了误导性的环境假设，导致由空间拥堵和任务不完成为特征的协调失败。这一事件强调了真实世界部署中的潜在漏洞，特别是在关键基础设施或物流中，这种失败可能产生重大后果。该案例突显了稳健验证机制和整合多样化信息源以确保可靠群体行为的重要性。

案例研究4：多代理聊天机器人中的内存中毒。在一个多代理客户支持系统中，一个面向客户的代理将讽刺性反馈注入到持久性反馈缓冲区。这个缓冲区后来被策略改进代理用来调整对话策略，导致带有不适当语调的响应。这一事件强调了在自适应系统中实施验证过滤器、情感监控和强健的反馈循环治理的重要性，以防止此类内存中毒漏洞。

案例研究5：自主内存代理中的系统提示漂移。在使用系统级内存（如LangGraph或BabyAGI）的代理实验中，随着时间的推移，系统提示开始漂移，这是由于自我附加的上下文内存没有被正确版本化或验证。这导致目标幻觉和与初始意图不一致的涌现行为。这些情况指向从提示累积和对内存版本控制、审计跟踪和重置机制的需求产生的风险。

这些案例说明，将自主性、内存和编排引入基于LLM的AI引入了一个扩展的威胁面，这不能用传统的LLM安全协议单独缓解。随着代理系统的发展，需要新的方法进行严格的、系统范围的威胁建模和运行时保证，跨越多个代理、角色和内存上下文。

五、代理型AI中的信任与可解释性

代理型AI系统是高度自主的代理，能够在没有持续人类监督的情况下做出决策和采取行动。这些系统对人类信任提出了独特的挑战和机遇。确保用户和利益相关者对这类系统有信心对于它们在现实环境中的采用至关重要。两个关键因素影响代理型AI的信任：代理决策过程的透明度和用人类可理解的术语解释或证明其行动的能力。

在代理型AI系统中建立信任是用户接受、系统可靠性和负责任部署的基础，尤其是随着这些系统开始在医疗保健、金融和科学研究等关键领域做出自主决策。与传统软件代理不同，自主LLM代理的特点是自主推理、适应性记忆和动态协作，这使它们的操作变得不透明且常常不可预测。因此，建立对此类系统的信任需要技术透明度、用户反馈整合和强大的监督机制的组合。

透明度和决策可追踪性是信任的核心使能因素之一。为了让用户理解和评估代理决策，推理链、决策状态和行动触发器必须是可观察的。一些代理系统现在正在集成决策可追踪性，通过链式思考提示和自解释模块等机制。例如，SciAgent生成科学摘要并通过检索增强生成（RAG）将输出链接到源文档，提供证明。同样，MetaGPT使用基于角色的输出构建其推理，每个代理（例如规划师、编码员）明确说明其任务执行背后的逻辑，创建模块化可解释性。

状态报告和进展可见性也同样重要。人类协作者通常需要了解代理在做什么，为什么任务需要更长时间，或者代理如何解释模糊的指令。像AutoGen和ChatDev这样的工具已经整合了结构化聊天界面，代理在其中总结它们的中间进展、决策和遇到的错误。

人机协作监督进一步增强信任。允许人类用户审核、编辑或批准代理生成的输出不仅防止错误，还表明系统尊重用户权威。许多系统采用人机协作范式，代理在执行高风险或不可逆行动前请求确认。

行为一致性和有界自主性也很关键。信任需要可预测性。代理应遵循定义的角色，以预期格式输出，并保持在授权范围内。比如，在用于自动化数据分析的企业AI平台中，代理可能生成洞见或仪表板，但在领域专家审核材料前推迟发布。同样，在像ChemCrow这样的自主研究助手中，代理暂停以允许化学家在继续前验证提议的反应或数据管道，增强安全部署。

超越系统级机制，行为一致性和有界自主性至关重要。如果代理行为不可预测或不一致，即使技术上正确，用户也不太可能信任它。行为对齐机制，如预定义的角色协议、输出风格一致性和语言建模约束，有助于标准化响应。在使用AI导师的自适应教育平台中，代理可能被允许修改课程计划，但不能更改评分标准，保持机构信任边界。

最后，社交信任提示，如礼貌语言、轮流和协作姿态，已被证明在强化非专家环境下的用户信任方面有前景。研究表明，当代理表达不确定性（"我不确定，但这是我找到的内容"）而不是过度自信时，用户更信任代理。这已在配置了安全调整指令集的GPT-4等模型中实现，提高了可靠性感知而不损害能力。

这些机制共同形成了代理型AI的分层信任策略。随着自主性和复杂性的增加，结合透明度、监督和社交对齐将对维持用户信心至关重要。

就可解释性技术而言，可解释性仍然是在代理型AI系统中培养信任、问责制和可靠性的基石，特别是当它们在高风险环境中运行，多代理协调和自主决策直接影响人类生活时。与传统AI系统相比，代理型AI引入了独特的可解释性挑战，因为其分散架构、动态角色分配和在多个交互代理之间不断发展的任务分解。

LIME和SHAP等局部后续技术是广泛采用的技术，提供后续可解释性。LIME使用可解释的代理模型在局部近似黑盒模型，而SHAP通过Shapley值将预测归因于输入特征。这些技术已整合到代理管道中，特别是在金融和多代理欺诈检测系统中，其中特征级透明度支持监管合规。然而，它们在代理型AI中的直接应用是有限的。每个代理可能以自己的目标、上下文和工具访问权限运行，导致不同的决策路径，局部技术难以协调。

涌现行为带来了另一个挑战：单个代理的可解释性并不一定意味着整个系统的可解释性。在像ChatDev或AutoGen这样的平台中，代理模拟专门角色（如工程师、审阅者），追踪最终行动回到其源代理通常是非常困难的。为了解决这个问题，研究人员提出了将局部解释与全局决策可追踪性相结合的复合框架。例如，决策来源图可视化代理间的通信流和相互依赖性，而因果影响链跟踪操作在角色之间的传播。为多代理设置调整的SHAP技术现在旨在将结果归因于共享内存和代理协作。

另一个有前景的方向是在混合架构中使用固有可解释的模块，如基于规则的规划器和决策树。这些代理提供内置可解释性，同时保留LLM对更广泛上下文理解的生成能力。这种设计越来越多地用于优先考虑结构和可解释性的领域，如教育AI或任务规划。

注意力图可视化已用于突显多模态语言代理中的焦点区域，提供轻量级但信息丰富的模型行为洞察。提示审计跟踪记录提示历史、代理操作和响应元数据也已获得关注。这些机制支持系统调试、安全评估和人机协作微调在多代理环境中。

尽管这些进展，在代理型AI系统中实现强大的可解释性仍然是一个开放的研究问题。许多技术关注孤立的预测或模块，无法捕捉系统级动态。未来工作应优先考虑代理交互间的纵向可解释性、因果推理管道和支持实时透明度的交互查询接口。

六、代理型AI系统的评估指标

代理型AI系统需要超越传统准确性的全面评估。我们概述了五个关键类别的指标：可信度、可解释性、以用户为中心的性能、协调和综合分数，每个类别都捕捉了代理型AI性能的不同方面及其现实世界的含义。

可信度评估代理的可靠性、安全性和道德一致性。一个可信的代理始终产生正确和无偏见的结果，遵守约束，并避免有害或不可预测的行为。可信度指标包括在不同条件下的任务成功率（衡量鲁棒性）、安全或道德准则的违反率（应该是最小的）以及代理信心校准（代理自我报告的信心与实际准确性的一致程度）。一些方法将这些因素组合成一个整体信任分数。例如，一个模型定义可信度分数T为T=(C+R+I)/S，其中C是代理的可信度（输出的准确性和正确性），R是可靠性（随时间的一致性能），I是用户对齐或交流水平（类似于信任建模中的"亲密度"），S是自我导向（代理追求自己目标而非用户目标的程度）。更高的T表示代理准确、一致、用户对齐且不自私，对应于更高的可信度。实际上，实现高可信度意味着代理按照道德AI原则（如公平性和问责制）以可预测和透明的方式行事。

可解释性指标评估代理决策对人类的可理解和可追踪程度。这些指标关注代理为其行动提供的理由的清晰度和完整性。例如，可以测量解释覆盖率（带有充分解释的决策或输出的百分比）和解释保真度（解释准确反映真实推理或模型逻辑的程度）。对类似场景的解释一致性是另一个重要指标：代理应以类似方式解释可比决策，表明稳定的推理过程。在定量方面，像OpenXAI这样的方法提供了一套指标来评估解释质量，包括忠实度、稳定性和公平性等维度。高可解释性建立用户信任，因为用户可以跟踪代理做出决策的原因，并有助于调试，揭示代理的内部决策过程。在受监管领域（如医疗保健或金融），可解释性通常对合规和用户接受至关重要。

以用户为中心的指标捕捉AI代理与用户交互和满足用户需求的有效程度。这些标准强调用户体验和结果。关键指标包括用户满意度评分，通常通过交互后的调查或反馈收集，反映用户目标是否达成以及他们对代理行为的舒适度。从用户角度看的任务成功（代理是否满足了用户的请求或解决了用户的问题？）是一个基本衡量标准。

此外，像需要的来回澄清查询数量（越少表示代理很好地理解了用户）和对话流的连贯性或自然性等交互指标也有助于以用户为中心的评估。人机协作评估通常在这里采用：例如，用户研究可能根据有用性、语言的清晰度和自然性以及对用户指令的遵守等标准对代理进行评分。最终，以用户为中心的代理系统应将其行动与用户意图和偏好对齐。

像ChatDev这样的基准，模拟多代理软件开发团队通过自然语言交互，隐含地评估代理如何在协作项目中履行用户定义的角色和需求。这突显了用户导向成功在复杂、现实任务中的重要性。

协调（多代理或模块化）指标在代理型AI系统由多个协作代理或模块化组件组成的情况下，协调指标衡量这些部分如何有效地共同工作。良好的协调意味着代理共享信息，在没有冲突或冗余的情况下分工，并有效地汇聚解决方案。

定量衡量包括协作任务的团队成功率（代理组是否实现了整体目标）和通信效率指标（例如，代理之间达成决策所需的消息或迭代数量，更少通常表示更有效的交互）。

一个具体例子是组件协同分数（CSS），它计算或权衡代理之间的有效交互，反映每个代理的行动如何补充其他代理（更高的CSS意味着代理具有协同性，而不是相互抵触）。像ChatDev和MetaGPT这样的多代理框架为这些指标提供了实际测试平台：它们编排专门的代理（例如，软件工程管道中的不同角色），这些代理必须协作完成复杂项目。

在这些框架上的评估检查代理是否保持一致的共享计划，是否顺利处理代理间依赖关系，以及是否从误解中恢复。例如，如果一个代理生成计划，另一个执行，协调指标将评估执行代理是否正确遵循规划者的意图，以及两个代理在整个过程中是否保持一致。高协调分数表明代理系统作为一个凝聚的整体运行，这对超出任何单个代理能力的复杂任务至关重要。

综合指标是聚合多个评估方面到单一整体分数的指标。这些在比较不同系统时很有用，特别是在进行基准测试时。综合指标通常是上述类别的加权组合，例如：

Mcomposite = wTMT + wEME + wUMU + wCMC

其中MT、ME、MU、MC分别是可信度、可解释性、以用户为中心的性能和协调的标准化分数（在共同尺度上），而wT、wE、wU、wC是反映给定应用中每个方面相对重要性的权重。权重wi的选择可以是特定领域的（例如，在医疗保健应用中，可信度和可解释性可能被赋予更高的权重，而不是原始效率）。

代理环境中专门综合指标的一个例子是工具利用效率（TUE）分数，它结合了评估代理如何正确和高效使用外部工具（包括正确的工具选择和工具调用中的正确参数使用）的子指标。通过浓缩多个标准，综合指标使代理系统的高级比较和基准测试成为可能。例如，AgentBench是一个全面的基准，评估代理在各种任务和环境中的表现（从操作系统操作到网络购物），有效提供代理的综合性能概况。

这种聚合分数突显了代理是否全面表现强劲，或者它是否在某些方面表现出色而在其他方面表现不佳。解释综合分数时，考虑其组成部分很重要：单一数字可能掩盖特定弱点（例如，代理可能通过在任务完成和协调方面表现良好而获得高总体分数，但仍然具有较差的可解释性）。因此，综合指标在伴随代理按类别的性能细分时最具信息性。

七、LLM多智能体架构的安全与隐私

代理型AI系统，由松散耦合但协同运作的基于LLM的代理组成，相比传统AI代理引入了一个扩展的攻击面。确保此类系统的安全需要一个多层防御架构，解决数据保护、执行完整性、代理间通信和模型鲁棒性。这就像一个复杂的安全系统，不仅要保护建筑物，还要监督员工之间的互动，并确保所有人都遵循安全协议。

在基本安全机制中，加密在保护代理之间交换的数据方面起着关键作用，特别是当涉及敏感或受监管内容（如医疗记录、金融数据）时。代理工作流程通常包括部分处理结果、模型或提示的代理间交接。像SSL/TLS、同态加密和安全飞地（如Intel SGX）这样的实现越来越多地集成到代理型AI管道中，以确保跨消息传递协议的机密性。

当编排器或共享内存模块管理具有不同能力和职责的代理的权限时，访问控制变得至关重要。例如，在像AutoGen和CrewAI这样的系统中，代理承担专门角色（如总结器、规划师、编码器），执行最小权限原则可防止权限升级和未授权工具调用。基于代理的访问控制政策通常与基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）范式一致，可以根据上下文信任级别动态限制哪些代理可以访问敏感API、文件或内存缓冲区。

对抗性鲁棒性是一个日益关注的领域，因为基于LLM的代理容易受到提示注入、通过中毒工具输出的操纵，或通过格式错误的中间结果的协调中断。最近的研究表明，多代理LLM框架可能会因为一个受损代理传播误导信息给其他代理而不稳定。对抗性训练方法，如输入扰动、奖励塑造和对比学习，可以部分缓解这些漏洞。集成安全约束和在执行前验证工具响应也是有效的缓解策略。

运行时监控系统支持检测异常代理行为，特别是在像自动化医疗保健或网络安全这样的高风险领域。基于日志的审计、使用LSTM或自动编码器的异常检测，以及代理间的信任评分成为实时监控层的关键组件。例如，Microsoft的Copilot治理层监控跨会话的异常代理行为，以确保合规执行并标记潜在有害的交互。

随着代理型AI继续扩展到关键任务领域，开发标准化、可扩展的安全机制将至关重要。未来的方法必须包括零信任框架、安全多方计算和代理间协议的形式化验证，以确保跨分散式自主代理集体的安全和弹性操作。

在隐私保护技术方面，LLM代理型AI系统的分散和交互性质引入了新的隐私挑战，特别是当代理持续通信、访问外部数据源和存储情景或共享内存时。为确保数据机密性和保护个人身份信息（PII），代理型AI系统必须采用强大的隐私保护技术，如差分隐私、数据最小化和安全计算。

差分隐私（DP）通过在输出中注入统计噪声提供数学基础保证，确保个人用户贡献不能被重新识别。在多代理LLM系统中，DP可以在训练期间或在代理交换信息时的推理时应用。例如，Google在联邦学习框架中实现的DP可以扩展到分布式代理系统，代理协作训练或微调本地模型而不暴露原始数据。DP-SGD和隐私预算（ε-差分）可以在实时决策代理中的策略更新或协作规划期间监管信息暴露。

数据最小化是隐私保护的另一个基石。代理型AI系统可以通过限制任务执行期间收集或保留的数据范围、粒度和持续时间来减轻暴露风险。例如，像ChatDev或基于ReAct的管道中使用的临时内存缓冲区在子目标完成后被清除，防止不必要的用户数据持久存储。此外，匿名化和假名化技术可以在数据传递给代理或存储在共享内存仓库之前，帮助移除标识特征。

安全计算技术包括安全多方计算（SMPC）、同态加密和可信执行环境（TEE），使代理能够在不损害隐私的情况下执行加密或混淆数据的计算。在代理跨不同组织边界协作的情况下（例如，联邦医疗代理或跨筒仓工业代理），SMPC允许联合计算，如诊断或异常检测，而不会数据泄漏。虽然计算成本高，但同态加密越来越多地被探索，以允许对RAG工作流程中使用的加密向量进行算术运算。

隐私设计原则正成为下一代代理系统工程的核心。架构现在嵌入用户同意层、可配置隐私设置和内存编辑模块，允许终端用户或系统管理员控制代理可以记住或共享的内容。随着代理型AI扩展到个性化教育、医疗保健和金融等领域，确保尊重隐私的行为对监管合规（如GDPR、HIPAA）和公众信任至关重要。

随着代理型AI系统在能力和自主性方面的增长，确保监管合规并建立强大的治理机制变得势在必行。与传统AI代理不同，代理系统以更大的自主性、持久内存和复杂决策流程运行，需要分层监督来管理法律、道德和社会影响。有效的治理在这种情境下跨越三个关键维度：遵守监管标准、系统级可审计性和可执行的政策框架。

监管标准为所有AI系统，包括代理架构，提供了基线要求。像NIST AI风险管理框架和欧盟AI法案这样的框架定义了可信AI的原则，包括透明度、问责制和公平性。这些标准对于在医疗保健、金融、国防或交通等高风险领域交互的LLM代理型AMAS特别相关。例如，欧盟AI法案将某些自主系统归类为"高风险"，要求持续风险监控、决策逻辑记录和人类监督机制——直接与代理型AI相关的属性。

可审计性对确保透明度和促进事后问责至关重要。代理系统内的每个决策、计划或交互都应记录时间戳、上下文、代理角色和理由。技术如决策来源和行动可追踪性使这成为可能，允许监管机构或内部审计员重建决策是如何达成的。例如，在像AutoGen或MetaGPT这样的系统中，代理承担专门角色（如研究员、编码员、审阅员），审计跟踪可以捕获特定于角色的行动并标记不一致、偏见放大或安全违规。区块链审计日志也正在探索，以确保多代理交互的不可变性和可验证性。

政策执行管理代理系统可以和不能做什么，以及在什么条件下。这些政策必须编码到管理代理交互的编排层或元代理治理模块中。例如，执行内存过期政策以避免数据保留违规或根据角色和认证级别限制对外部工具的访问。基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）对于跨代理子组件执行差异化权限至关重要。此外，实时监控系统可以暂停或标记偏离预先规定道德约束或操作边界的代理活动，使用如TLA+这样的形式验证工具或符号执行引擎。

新兴最佳实践还包括创建AI治理委员会，采用治理即代码平台，以及集成随着代理系统扩展或改变上下文而发展的自适应治理层。这些实践旨在满足不仅是当前的标准，如ISO/IEC 42001为AI管理系统，还为未来的监管演变做准备。

八、总结与展望

我们对基于TRiSM的LLM代理型AI系统治理的探索揭示了关于技术设计、道德监督、监管一致性和未来挑战的关键见解。以下是对主要发现的更广泛含义的讨论，结构化为关键领域，以清晰明了。

在技术方面，AI TRiSM框架（信任、风险和安全管理）对自主LLM驱动代理的构建和部署提出了具体的技术要求。核心启示是需要将实时监控和控制机制嵌入到代理架构中。TRiSM鼓励使用持续监督"护栏"来检测模型行为的异常，而不是将LLM代理视为黑盒决策者。

例如，有人讨论设计专门的"守护代理"，这些代理作为主动监视器过滤敏感数据并建立正常行为基线，而操作代理在运行时动态执行策略（例如，阻止输出个人身份信息等不允许的操作）。这种分层控制策略转变了技术架构：自主LLM代理现在由监督其输入、输出和工具使用的元代理实时补充。

先前研究强调了"过度代理性"的风险，即LLM在给予过多自主权或工具访问权时可能通过幻觉或误解目标产生意外有害行为。TRiSM驱动的代理设计通过在定义明确的安全边界内约束代理自主性来缓解这些故障模式。同样，代理型AI特有的新兴威胁，如提示注入攻击、内存中毒或级联幻觉，强调了需要内置风险控制。通过将异常检测和策略检查模块整合到代理架构中，LLM代理可以检测正常行为的偏差，并自动提醒人类或中和威胁（例如，掩盖敏感数据或停止不安全操作）。

总而言之，TRiSM的技术含义意味着自主LLM代理不应再被部署为独立的智能角色；相反，它们在监视器、验证器和执行代理的主动治理框架下运行，确保值得信赖和安全的设计。

在伦理和社会方面，超越技术问题，部署自主LLM代理网络引发了紧迫的伦理和社会问题。应用TRiSM在这种情境下强调了问责制、人类监督和公平的原则，所有这些对公众对AI系统的信任都至关重要。一个中心关注点是问责制：当AI代理做出影响人类的自主决策时，谁来负责结果？TRiSM基于治理坚持组织保留对其AI行为的明确责任，而不是将责任掩盖在算法"黑盒"后面。这意味着实施审计跟踪和可解释的决策日志，以便任何有害或有偏见的结果都可以被追踪和归因。

在实践中，我们的方法意味着每个自主代理的决策应该足够透明，以便在必要时被人类审阅者理解和质疑。人类监督是另一个与问责制紧密耦合的伦理命令。TRiSM并不寻求消除人类参与；相反，它提供了一个结构化方法，让人类和AI代理在定义的治理下协作。人类操作员或"AI管理者"必须有能力在代理行为偏离可接受界限时进行干预或覆盖，或者当需要道德判断时。

事实上，高级政策框架（如欧盟的AI伦理指南）明确呼吁AI系统中的"人类能动性和监督"。在多代理设置中，这可能涉及人类可以实时监控代理群的仪表板界面，暂停或关闭表现异常的代理，并即时调整策略。"用户轻信"的风险，过度信任自主代理，已被注意到是一个危险。TRiSM治理通过正式化监督角色和确保没有AI在没有适当人类或监管监督的情况下运行来应对这一点。

公平性和偏见缓解也是关键的社会考量。因此，我们的治理方法整合了整个代理生命周期的偏见审计和公平性检查。技术如部署前偏见测试、持续监控不同影响和多样化利益相关者评估小组可以被采用。这些措施呼应监管期望；欧盟的AI法案和相关指南列举了"多样性、非歧视和公平性"作为可信AI的核心要求。在部署LLM基于代理，我们必须确保它们不会不公平地对待个人或群体，例如，内容过滤代理应统一应用策略跨人口统计群体，而任务规划代理不应传播资源分配决策中的历史偏见。

总之，TRiSM导向的治理延伸超越预防技术故障：它寻求维护伦理规范和人权，确保自主性在AI中不会以正义、透明度或人类尊严为代价。

在监管方面，TRiSM中嵌入的原则与新兴的AI监管框架密切一致。这种趋同意味着采用TRiSM基于治理可以帮助组织满足新的法律义务和行业标准。例如，欧盟的AI法案（将在2026年全面适用）要求对"高风险"AI系统进行严格的风险管理、透明度、数据治理和人类监督。这些正是TRiSM方法培养的能力。

通过建立持续风险评估、记录AI决策过程和监督机制，基于TRiSM治理的多代理系统本质上解决了欧盟法案的许多要求（例如，拥有风险管理系统和AI的上市后监控）。值得注意的是，该法案还强调了高风险AI的准确性、稳健性和网络安全，这些品质TRiSM的安全管理组件旨在确保（通过对抗性弹性、访问控制等）。

同样，国际AI治理标准正在出现，反映了TRiSM的准则。ISO/IEC 42001:2023，第一个全球AI管理系统标准，强调了透明度、问责制、偏见缓解、安全性和隐私等要求。TRiSM的信任和风险管理焦点自然包含这些元素：例如，TRiSM中的信任与可靠、真实的输出（促进透明度）相关，而明确的风险管理与对负面结果的问责相一致。

通过实施TRiSM，组织实质上建立了ISO 42001和类似标准要求的过程（例如，领导监督、记录风险控制、持续监控和改进周期）。另一个例子是美国NIST AI风险管理框架，它强调了许多相同的概念：识别风险、嵌入治理和培养值得信赖。

通过遵循TRiSM指南：例如，维护所有使用中的模型/代理及其目的的"AI目录"，通过哨兵/操作代理执行策略，并记录每个AI决策，组织创建了一个审计就绪环境。在事件或询问当局的情况下，他们可以展示其自主代理的可追踪性和控制，这对监管合规和责任管理至关重要。

关于局限性和当前研究差距，虽然TRiSM基于方法看起来很有前景，但我们的工作也揭示了几个局限性和现有研究中的开放挑战。

首先，基准评估的限制构成了一个问题。AI安全和代理治理社区缺乏广泛接受的基准来定量评估多代理LLM系统中的可信度或风险。与经典AI领域（视觉、NLP）有标准测试套件不同，没有共识衡量"AI代理"按TRiSM原则安全运行的能力。这使得难以比较不同的治理策略或客观跟踪进展。我们鼓励未来工作开发评估框架，可能扩展自对抗性攻击模拟或"红队"演习，可以压力测试代理系统并评分它们的弹性（例如，测量提示注入攻击的成功率或监督代理捕获的策略违规频率）。

其次，许多TRiSM启发的控制缺乏真实世界验证。许多现有文献和工具用于LLM代理安全已在实验室环境或狭窄范围的任务上演示。仍然不确定这些治理机制在复杂、开放式真实世界环境中的表现。此外，将TRiSM与遗留系统集成构成了实际挑战，例如，先前的工作注意到将信任/安全层嵌入到现有AI管道时的兼容性问题。这表明需要进一步的工程研究，探讨当前AI部署如何适应TRiSM控制。

对抗性鲁棒性是另一个关键差距。随着我们改进防御，攻击者也会不可避免地适应。最近的发现表明，基于LLM的系统仍然容易受到精心设计的攻击（例如，隐藏的提示注入或微妙的数据中毒），这些攻击可以绕过表面护栏。例如，设计为掩盖秘密数据的代理可能在监督逻辑未能预测新攻击模式时，被欺骗披露信息。文献识别"不断发展的威胁"和"对抗性攻击"作为可信AI的持续障碍。这强调了任何TRiSM实施中需要持续更新和自适应安全。

最后，组织和人为因素呈现出局限性：实施TRiSM需要跨学科专业知识（AI专家、安全专家、伦理学家、法律顾问）和明确的治理结构。许多组织缺乏必要的技能集或框架，使TRiSM采用表面化或不一致。没有强大的组织承诺，即使是最好的技术框架也可能失败。

在未来的路线图方面，基于我们的发现和多学科最佳实践，我们提出了几个未来研究和实施的可行方向：

首先，开发标准化评估基准：社区应创建开放基准和挑战环境来测试多代理AI治理。例如，一系列基于场景的任务（内置威胁和道德困境）可用于评估TRiSM治理的代理系统相对于没有此类控制的系统的表现。这将使直接比较和在可测量的信任指标（例如，防止故障或公平结果的频率）上驱动进展。

其次，推进对抗性鲁棒性技术：未来系统设计必须预测不断发展的威胁格局。网络安全（例如对抗性训练、AI模型"渗透测试"和形式化验证）的技术应集成到LLM代理开发管道中。与安全专家的跨学科合作可以产生特定于LLM的强化方法，如动态提示异常探测器或约束代理行动的健壮工具API。此外，为AMAS创建红队/蓝队演习，类似于网络战争游戏，可以帮助在真正的对手之前发现漏洞。

第三，人为中心监督工具：我们鼓励设计更好的界面和协议用于人类监督代理型AI。借鉴人机交互和认知工程，研究人员可以设计仪表板，可视化代理社会的状态，标记重要决策，并允许直观的人类干预（暂停代理，回滚操作等）。

第四，监管沙箱和合规设计：政策制定者和行业应合作创建多代理AI试验的监管沙箱。这些将是控制环境，创新者可以在监督下部署代理型AI，向监管机构展示TRiSM控制。从这些试点获得的见解可以为技术标准和法规的改进提供信息。此外，采用合规设计思维至关重要：未来AI系统设计应从一开始就考虑欧盟AI法案和ISO 42001等框架的要求，而不是事后改装它们。

最后，跨领域最佳实践和伦理治理：有很多可以从其他高风险领域学习。例如，安全工程领域（如航空航天、汽车）有成熟的冗余控制和故障模式分析实践；这些可以激发AI代理设计的类似实践。同样，生物医学研究中的伦理委员会为审查代理行为和批准高风险部署的AI伦理委员会提供了模板。我们提倡建立多学科治理委员会，包括伦理学家、法律专家、领域专家和社区代表，监督重大的自主AI部署。

九、结论

基于TRiSM的治理为确保自主LLM驱动代理的可信赖、问责和安全提供了一个有前景的框架。我们的讨论分析了这个框架如何影响技术设计决策，要求道德护栏，并与新兴监管制度协调。虽然当前研究尚处起步阶段且不无局限，但前进的道路是明确的。通过严格测试这些系统，加强它们抵御对手的能力，并与技术进步一起制定政策和标准，我们可以使强大的多代理AI系统在强大监督下有益地运作。赌注很高，但通过前瞻性、跨学科的方法，我们可以实现创新与责任和信任的平衡。随着未来工作解决已确定的开放挑战，我们预计TRiSM原则将从概念最佳实践过渡到代理型AI的标准操作程序，确保这些系统赢得并保持所有相关利益方的信心。