一种AI代理委托控制方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种ai代理委托控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，多智能体（multi-agent）协作系统在实际应用场景中日益普及。在复杂的任务执行环境中，主代理（parent agent）往往需要将部分任务权限委托给子代理（child agent）执行，甚至在多级协作场景下形成链式的委托关系。例如，在自动化供应链管理中，核心调度 ai 需要将数据访问权限下发给物流代理，物流代理再进一步下发给仓储代理；或在分布式计算任务中，主节点需要将计算资源调度权委托给子节点。因此，安全、可控的代理委托授权机制是保障多智能体系统稳定运行的关键技术。

2、现有 ai 代理多级委托技术中，授权凭证一旦发放即脱离主控导致权限状态失控、下级代理权限继承缺乏强制收敛机制易引发权限膨胀与越权操作、撤销指令无法基于链式关联高效级联传播且缺乏验证闭环、以及执行记录与授权链条缺乏锚定关联导致责任追溯断裂的技术问题。

3、因此，如何对ai代理委托进行全周期管控，是目前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明主要目的在于提供一种ai代理委托控制方法、装置、设备及存储介质，能够对授权关系全周期管控，大幅提升了 ai 代理协作的安全性与可控性，显著提升了委托链的防篡改能力，并且克服了多级委托过程中的权限膨胀风险，确保权限沿委托链逐级收敛。

2、第一方面，本技术提供了一种ai代理委托控制方法，其中该方法包括步骤：

3、基于上级代理节点发出的委托请求，生成当前层级代理节点的委托凭证；

4、将当前层级代理节点的委托凭证所对应的哈希值写入下一级层级代理节点的委托凭证，并对每个层级代理节点的授权权限进行逐级限缩处理，以构建根委托凭证到末端委托凭证的多层级委托授权链；

5、响应所述多层级委托授权链中代理节点的授权动态调整指令，基于所述多层级委托授权链的层级关联关系，自动定位对应层级的代理节点，并逐级向下传播所述授权动态调整指令。

6、结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，获取当前层级委托凭证的哈希值，并将所述哈希值作为父级哈希锚定指针写入下一级层级代理节点的委托凭证，以使得每一层级代理节点的委托凭证均包含上一级代理节点的父级哈希锚定指针。

7、结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，将当前层级委托凭证中的委托权限范围作为父级委托权限范围；

8、将下级委托权限范围强制限定为所述父级委托权限范围的真子集。

9、结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，将接收到授权动态调整指令的代理节点作为起始节点；

10、根据所述多层级委托授权链中层级关联关系，确定所述起始节点的所有直接下级代理节点，并逐级转发所述授权动态调整指令，以使得所述授权动态调整指令覆盖所述执行节点及其下游全部的代理节点。

11、结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，所述授权动态调整指令包括：撤销指令、扩权指令、缩权指令和策略调整指令；

12、若所述授权动态调整指令为撤销指令时，则将接收到所述撤销指令的代理节点作为目标代理节点，并将对应的委托凭证标记为失效状态，且向所有直接下级代理节点转发所述撤销指令，终止以目标代理节点为起点的整条委托授权链的全部委托关系；

13、若所述授权动态调整指令为扩权指令时，则接收到所述扩权指令的代理节点，读取所述扩权指令中的扩权范围，并对委托凭证中的权限范围进行更新以赋予额外权限，且在更新完成后直接向下级代理节点转发所述扩权指令；

14、若所述授权动态调整指令为缩权指令时，则接收到所述缩权指令的代理节点，读取所述缩权指令中的缩权范围，并对委托凭证中的权限范围进行更新以收回相应的权限，且在更新完成后直接向下级代理节点转发所述缩权指令；

15、若所述授权动态调整指令为策略调整指令时，则接收到所述策略调整指令的代理节点，读取所述策略调整指令中的操作参数，并对委托凭证中的任务执行策略或优先级配置进行更新，且在更新完成后直接向下级代理节点转发所述策略调整指令。

16、结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，接收上级代理节点发出的委托请求，提取所述委托请求信息，所述委托请求信息包括：上级代理节点对应的哈希值、委托主体标识、受托主体标识、任务描述、委托权限范围和终止条件；

17、对所述委托请求信息进行组装以及对组装完成的委托请求信息进行数字签名固化，生成当前层级代理节点的委托凭证。

18、结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，响应于多层级委托授权链中代理节点的执行行为，生成对应的执行记录；

19、将执行记录的哈希值锚定至对应层级代理节点的委托凭证；

20、根据委托凭证中预设的状态感知级别，执行对应的状态感知策略，其中，基于上级代理节点发送委托请求时的委托请求风险等级，确定对应的状态感知级别，并将所述状态感知级别写入委托凭证。

21、第二方面，本技术提供了一种ai代理委托控制装置，该装置包括：

22、生成模块，其用于基于上级代理节点发出的委托请求，生成当前层级代理节点的委托凭证；

23、处理模块，其用于将当前层级代理节点的委托凭证所对应的哈希值写入下一级层级代理节点的委托凭证，并对每个层级代理节点的授权权限进行逐级限缩处理，以构建根委托凭证到末端委托凭证的多层级委托授权链；

24、控制模块，其用于响应所述多层级委托授权链中代理节点的授权动态调整指令，基于所述多层级委托授权链的层级关联关系，自动定位对应层级的代理节点，并逐级向下传播所述授权动态调整指令。

25、第三方面，本技术还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现第一方面任一项所述的方法。

26、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行第一方面任一项所述的方法。

27、本技术提供的一种ai代理委托控制方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括步骤：基于上级代理节点发出的委托请求，生成当前层级代理节点的委托凭证；将当前层级代理节点的委托凭证所对应的哈希值写入下一级层级代理节点的委托凭证，并对每个层级代理节点的授权权限进行逐级限缩处理，以构建根委托凭证到末端委托凭证的多层级委托授权链；响应所述多层级委托授权链中代理节点的授权动态调整指令，基于所述多层级委托授权链的层级关联关系，自动定位对应层级的代理节点，并逐级向下传播所述授权动态调整指令。本技术能够对授权关系全周期管控，大幅提升了 ai 代理协作的安全性与可控性，显著提升了委托链的防篡改能力，并且克服了多级委托过程中的权限膨胀风险，确保权限沿委托链逐级收敛。

28、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。