智能体间交互（A2A）在高利害系统中的架构风险与设计约束

АРХИТЕКТУРНОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ

智能体间交互的架构警讯

当高利害系统脱离人类循环

我们正在进入一个新阶段：AI系统不再仅运行于“人机循环”之中，而是日益依赖于智能体间交互。这并非产品升级，而是一次结构性的转变。

当自主系统在没有人类直接介入的情况下进行协商、优化、协调或升级时，系统边界将发生改变。责任随之扩散，延迟急剧缩短，而错误传播将加速。

在低利害环境中，这尚可管理。但在高利害领域，则不然。

此处“高利害”的定义

高利害系统的界定标准并非意图，而是后果。

• 战略决策支持系统

• 军事及军民两用系统

• 核指挥、控制与通信系统 (NC3)

• 系统级金融基础设施

• 危机升级与降级路径

在这些环境中，速度并非总是优势。稳定性、可解释性与中断能力更为重要。
A2A架构优化的是吞吐量。而文明优化的目标是生存性。

核心风险

主要风险并非电影中的“邪恶AI”或失控。真正的风险在于无归责的突现协同。

当多个自主系统：

• 基于部分共享的目标运行

• 从彼此的输出中学习

• 反应速度超过人类监督周期

升级便可能在无单一可识别决策点的情况下发生。没有“红色按钮”被按下——但后果已然叠加。

这并非理论问题，而是一个系统工程问题，其雏形已可见一斑。

“人在回路”已不足够

传统的“人在回路”假设在A2A的压力下已然失效。
人类无法有效监督满足以下条件的交互：

– 在毫秒级内展开

– 涉及不透明的内部状态

– 跨越多个组织或司法管辖区

我们需要的不是监督，而是结构性约束。
限制必须是架构性的，而非流程性的。

一个方向，而非解决方案

本文并非提供一个完整框架，而是指明一项设计要求。

任何在高利害领域部署A2A，都必须包含：

• 强制的延迟缓冲机制

• 强制性的人工同步点

• 非对称中止权限

• 跨智能体边界的审计追踪

若无这些，A2A将成为本已脆弱系统的加速剂。

为何现在提出

因为这些系统从实验室走向基础设施的速度，已经超过了治理模型的适应速度。
也因为一旦A2A架构成为常态，其在政治与经济上的回滚将极为困难。

嵌入制衡机制的窗口期就在早期。而这个窗口正在关闭。

本文对象：系统工程师、AI安全研究员、以及从事高利害自动化系统工作的决策者。

本文性质：非政策声明，乃架构性警讯。

*为清晰起见，正文中首次出现的关键术语标注了英文原词：A2A（智能体间交互），NC3（核指挥、控制与通信系统），High-stakes（高利害领域/系统）。

本文基于系统工程实践提出架构警讯。欢迎同行在评论区：

• 指出潜在的技术疏漏

• 分享类似场景的实战经验

• 提出可行的设计改进方案

• 探讨在具体系统（如金融、能源、指挥控制）中的实现难点