Bounded Agents: Delegation Security for Multi-Agent AI Systems
有界智能体：多智能体 AI 系统的委托安全机制
🧭 多智能体委托授权安全
Independent Researcher
提出 Agentic Principal Chain，在模型外强制执行基于会话状态的授权检查，将 AgentDojo 数据外泄从 75-100% 降至 0%
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告 Agent 工具执行前，增加独立于 LLM 的授权门控层：维护 session 状态，检查“当前工具调用 + 之前动作”的组合是否触碰禁止规则，而不只评估单次请求权限；APC 的 composition closure 可直接对应“禁止读取用户手机号后调用外部 webhook”这类组合风险。
- 对子 Agent 委托必须显式传递并收缩权限范围与预算：APC 证明的 Blast Radius Monotonicity 表明最小权限委托能控制爆炸半径，可复用于多 Agent 架构中订单、优惠券、用户数据等工具的下发权限。
- 工程上，0.24ms p99 授权延迟对推荐/广告 Agent 的实时链路可接受；将授权决策与模型推理解耦，使其不被 prompt injection 影响，适合作为在线风控旁路。
- 注意 trade-off：AgentDojo 效用下降 8.6-13.9 个百分点，业务落地上需按场景灰度，在安全与任务完成率之间配置可调的禁止组合规则。