南洋理工大学和松鼠AI研究团队发布的TrustAgent Survey，该研究聚焦于凝练Agent安全的模块化体系架构，阐述了其核心贡献，包括系统性视角和研究展望等内容，还提及了相关投稿通道信息。
概述
在当今科技领域，随着大型语言模型（LLMs）驱动的 Agent 和多 Agent 系统（MAS）呈现出迅猛的发展态势，Agent 的安全问题逐渐成为人们高度关注的焦点。尽管目前已经有不少相关研究，但在系统性方面还有很大的提升空间。
为了有效应对这一极具挑战性的问题，来自南洋理工大学以及松鼠AI的研究团队，在近期正式发布了 TrustAgent Survey。需要明确的是，这项研究并非企图全面覆盖所有 Agent 安全研究领域，而是将重点精准地放在凝练 Agent 安全的模块化体系架构上。研究团队精心挑选了近期具有代表性的文献，努力尝试构建一份关于 Agent 安全的系统性参考，为该领域的研究提供更清晰的方向。
▲ 图1. TrustAgent Survey 与现有 Surveys 的比较
核心贡献
3.1 系统性视角
TrustAgent Survey 采用“模块化角度”的独特研究方法，将 Agent 系统细致地拆解为内部模块（Brain, Memory, Tool）和外部模块（User, Agent, Environment）。通过这样的拆解，能够全面梳理各模块所面临的安全风险以及现有的应对策略，让研究人员对 Agent 系统的安全状况有更深入、更全面的了解。
同时，通过深入研究和总结新出现的针对代理和多智能体系统的攻击、防御和评估方法，TrustAgent Survey 成功地将可信 LLM 的概念扩展到可信 Agent 的新兴范式，为 Agent 安全研究开辟了新的思路和方向。
▲ 图3. TrustAgent Survey 的综合分类
3.4 研究展望
TrustAgent Survey 对每个模块都进行了深入的分析和总结，试图提炼出有价值的研究展望（Insights）以及明确未来的研究方向，希望能够为 Agent 安全研究提供一些具有参考价值的建议。
3.4.1 内生安全模块
在内生安全方面，文章敏锐地指出当前协作攻击存在极大的安全隐患，它可以通过单个被攻陷的智能体迅速传播至多个智能体。因此，当务之急是开发协作安全机制，例如分布式共识协议，以此确保智能体在进行关键决策前能够进行集体验证，从而有效降低安全风险。
同时，针对内存中心攻击方法存在的局限性，文章着重强调了在防御层面需要从向量数据库端入手，采取有效措施防止有毒样本注入。并且通过多轮对抗对话训练，不断提升智能体的鲁棒性，使其能够更好地应对各种攻击。此外，工具调用中的安全性问题也亟待解决，未来的研究应该高度关注工具链的多重调用安全与防御机制，确保工具的安全使用。
3.4.2 外生安全模块
在外生安全方面，文章揭示了智能体间交互所带来的新型威胁——传染性攻击。为了应对这一威胁，建议从自动化攻击、反传播防御及拓扑结构评估等多个角度展开深入研究。同时，当前环境与智能体间的可信交互往往被忽视，需要系统化地设计攻击与防御机制，以切实提升系统的安全性。
文章还指出当前的评估过于局限于特定领域，未来应该开发跨学科、跨领域的安全评估框架，以便更全面、准确地评估 Agent 系统的安全性。此外，强调通过自适应信任校准与可解释智能体技术，提升用户与智能体间的信任透明度，增强用户对智能体的信任。
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本文围绕TrustAgent Survey展开，介绍了其发布背景是为应对Agent安全研究系统性不足的问题。阐述了其核心贡献，包括从系统性视角拆解Agent系统、将可信概念扩展到新兴范式，以及对内生和外生安全模块的研究展望。最后还提及了PaperWeekly的投稿通道相关信息，为相关领域的研究和交流提供了参考。
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