受限智能体: 面向多智能体AI系统的授权安全

摘要

基于LLM的智能体可代表用户访问云服务、调用工具或调度其他智能体，但会话期间权限静态且每次请求独立评估，可能违背委托任务或组合成禁止的后果。Agentic Principal Chain（APC）追踪授权链，通过六项检查、范围与预算限制及组合闭包，在模型外强制决策。在实验中，AgentDojo数据外泄从75-100%降至0%，InjecAgent所有544例数据窃取被阻断，破坏率由38.6%降至4.0%，操控率由90.5%降至12.1%。授权延迟第99百分位为0.24毫秒，但AgentDojo任务-注入对中效用下降8.6和13.9个百分点。实现、评估工具和数据公开。