目录
案例简介
案例目标
技术栈与核心依赖
编程语言
核心依赖
核心库说明
项目结构
核心概念解析
1. 信任等级体系
2. 信任分数调整机制
3. 委托链与权限收窄
核心代码实现
1. 智能体身份定义
2. 委托作用域
3. 信任层主接口
4. 智能体包装器
运行与测试
环境配置
运行演示
预期输出示例
实现思路与架构
系统架构
核心设计思想
扩展建议
使用示例
示例1：创建委托链
示例2：执行授权操作
示例3：查看信任报告
完整源码
multi_agent_trust_layer.py
requirements.txt
案例简介
本案例展示了如何为多智能体系统构建一个完整的信任层（Trust Layer），实现AI智能体之间的安全委托、信任评分和策略执行。这是一个生产级的多智能体安全框架，确保智能体之间的交互可控、可审计、可追溯。
案例目标
- 身份管理：为每个智能体建立可验证的身份，关联人类负责人
- 信任评分：基于智能体行为动态调整信任分数（0-1000分）
- 委托机制：实现权限收窄的委托链，确保权限传递的安全性
- 策略执行：基于角色和信任等级执行细粒度的访问控制
- 审计跟踪：记录所有智能体交互，提供完整的可观测性
