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这意味着，智能体往往需要访问多源数据、调用外部工具、获取相应系统权限，并在更长的任务链路中自主作出判断。一旦主体身份无法验证、用户意图在传递过程中被篡改，或者授权范围被逐级放大，风险可能沿着协作链路扩散。

陈亮认为，智能体正在成为AI时代的新型操作系统，需要一套与之相适配的信任基座。传统“先建设、后补安全”的外挂式防护，难以覆盖智能体自主决策、持续运行和跨主体协作带来的新问题。

为此，蚂蚁提出从“原生安全”和“可信互联”两个方向构建智能体信任基础：前者将安全能力植入智能体的运行内核，覆盖其全生命周期；后者通过统一协议，让不同设备、不同平台和不同组织的智能体能够安全连接和协作。

AgentOS成为智能体的安全运行底座

在原生安全方面，蚂蚁构建了适配不同终端形态的Agent运行底座，包括面向智能眼镜、耳机等轻量设备的可穿戴设备Agent操作系统LingDevice OS，以及面向多用户、多任务复杂业务场景的企业级Agent操作系统。

其中，可穿戴设备Agent操作系统强调端云协同、低功耗和跨终端连接，支持智能体服务在眼镜、耳机等设备上运行和分发；企业级Agent操作系统则面向复杂业务环境，为多智能体任务提供高并发、分布式的调度能力。

针对智能体任务存在的不确定性，蚂蚁在Agent引擎中引入原生安全和“换挡式”编排调度机制，通过分布式运行底座兼顾执行效率、推理能力与运行成本，并将安全能力进一步下沉到操作系统层。

陈亮认为，传统“先建后补”的安全模式难以适应智能体的运行特点，安全能力需要进一步下沉到操作系统层，从补丁式防护走向系统化安全。

在运行底座之上，蚂蚁还构建了覆盖评测、身份与权限、运行时防护和供应链安全的智能体“免疫系统”。

智能体在上线前，可通过安全评测识别风险和能力边界；运行过程中，通过主体认证、统一身份和最小权限机制控制授权范围，并利用沙箱约束、实时检测、异常处置和审计机制降低执行风险。对于智能体调用的API、MCP服务、插件、工具和模型，则通过安全扫描和策略校验加强供应链治理。

ASL解决智能体连接之后的信任问题

随着多智能体协作从同一系统内部扩展到跨设备、跨平台和跨企业场景，仅保障单个智能体的运行安全还不够。不同智能体之间如何确认身份、传递意图和控制授权，成为新的基础问题。

目前，MCP、A2A等协议主要解决智能体之间如何连接和调用。而蚂蚁提出的智能体安全可信互联协议ASL，则进一步关注连接之后“能否信任”的问题。

ASL可以叠加于现有智能体互操作协议之上，通过可信身份、可信连接、可信意图和可信授权四类能力，为跨智能体协作建立可验证、可传递、可约束和可审计的信任链路。

其中，可信身份用于验证设备和智能体的身份，并支持身份在协作链路中可信流转；可信连接通过端到端加密建立安全通信链路；可信意图用于校验指令来源，降低指令被篡改的风险；可信授权则遵循最小权限原则，在多级委托过程中约束授权边界，防止权限逐级放大。

ASL依托TEE可信执行环境、DID分布式身份、PKI公钥基础设施等底层安全能力。目前，相关能力已覆盖手机助理、AI眼镜、智能车机、具身智能等场景。

陈亮表示，ASL不是为了取代现有的智能体连接协议，而是希望补充一层可信互联能力，让不同主体的智能体在连接和调用之外，进一步实现身份可验证、意图防篡改、授权有边界、过程可审计。

从单个Agent走向可信协作网络

除AgentOS和ASL协议外，蚂蚁还介绍了面向多智能体组织和开放生态的协作基础设施Avernet。

Avernet主要解决多智能体之间的发现、共识、协作执行和反馈进化问题，可应用于运营提效、AI研发和群体决策等场景。

在蚂蚁提出的整体架构中，AgentOS为智能体提供原生安全的运行底座，智能体免疫系统负责全生命周期动态治理；Avernet支持多个智能体协同工作，ASL则为跨设备、跨主体协作建立可信连接。

陈亮表示，智能体走向规模化应用，不仅需要持续提升模型能力，也需要补齐操作系统、协作网络和信任协议等基础设施。蚂蚁希望通过开源开放和生态共建，与产业伙伴共同推动智能体从“可以连接”走向“可信协作”。（勃潺）