架构设计：为大规模智能体系统构建“免疫机制”——检测、隔离与恢复工程指南

在大规模智能体系统中，单个Agent的行为偏离不仅可能导致局部功能失常，更可能在信息与决策层面蔓延，污染整个集群的输出质量与可靠性。面对这一现实威胁，传统的被动监控与事后纠偏方法显得力不从心。因而，需要将“免疫”理念引入智能体架构，设计一套能在运行时快速识别、精准隔离并安全恢复的机制，像生物免疫系统一样保护集群免受“胡言乱语”Agent的扩散性影响。本文从威胁建模、检测策略、隔离与缓解、恢复与溯源、系统设计与实践落地五个维度展开，提出一条可实施、可扩展的工程化路径。

一、威胁建模：何为“胡言乱语”的Agent及其风险传染路径

要设计有效的免疫系统，首先要界定何为“胡言乱语”。这里将其定义为：Agent在输入、推理或输出环节产生与任务语义或事实显著偏离的结果，且这种偏差在时间或空间上具有扩散潜能。偏差来源可包括模型内部参数异常、输入数据篡改、Prompt注入、资源竞争导致的退化、以及环境变化使得策略失效等。风险传染路径则分为直接信息扩散和间接策略污染两类：前者指异常输出被其他Agent作为输入继承，从而直接传播错误信息；后者指异常Agent改变共享策略或模型更新，导致集群性能系统性下降。理解这些路径有助于设计检测触发点与防御优先级。

二、检测策略：多模态、层次化与渐进式的信号融合

单一检测手段往往难以兼顾灵敏度与精确性。有效的检测应当采用多模态信号融合，并在系统层次上做出区分。主要检测维度包括：

• 输出一致性检测：利用参考模型或历史轨迹对Agent当前输出进行一致性评估。参考可以是较高置信度的专家模型、集群中多数投票的结果，或本地缓存的近期高质量响应。通过统计偏差、语义相似度与事实校验三类判据，来衡量输出的可疑程度。

• 行为异常检测：监控Agent的内部运行指标（推理时间、内存占用、梯度幅度等）与交互模式（请求频率、输入复杂度、对外调用次数）。这些元数据常常在模型发生内部故障或受