当一个由 Gemini 托管的 AI 代理需要委托任务给 Claude（Anthropic）或 ChatGPT（OpenAI）时，传统的身份验证方式远远不够。我们需要的是一套完整的信任验证协议栈。本文将深入分析跨 AI 提供商之间的信任验证机制，从 Mnemom 的 AAP 与 AIP 协议出发，探讨服务间信任建立的核心工程实现。
代理协议栈的信任真空
当前主流的代理协议栈主要关注四个维度：能力定义（A2A）、工具集成（MCP）、支付授权（AP2）以及协调机制。然而，这些协议几乎都忽略了一个根本性问题 —— 如何验证一个 AI 代理的声称与其实际行为是否一致。当两个来自不同提供商的代理需要协作时，它们没有标准化的方式来了解彼此的价值观、决策边界或推理一致性。
Mnemom 正是瞄准这一痛点，提出了两个互补的协议：AAP（Agent Accountability Protocol，负责代理行为追踪）和 AIP（Agent Integrity Protocol，负责代理推理完整性）。这两个协议共同构成了代理协议栈中的 “对齐层”，填补了能力与协调之上的信任基础设施空白。
AAP 协议：行为透明性的工程实现
AAP 协议的核心是 “三件套” 机制：Alignment Card（对齐卡）、AP-Trace（审计日志）和 Value Coherence（价值一致性检查）。这三个组件共同实现了代理行为的可观测性，但明确声明这并非 “信任协议”，而是 “透明度协议”。
Alignment Card 是代理的结构化声明，包含四个关键字段：principal relationship（委托关系）、declared values（声明价值观）、autonomy boundaries（自主边界）和 audit commitments（审计承诺）。在工程实现中，建议使用 JSON Schema 进行严格校验，每个字段的最大长度不超过 2048 字符，价值观列表建议控制在 10 个以内以便快速匹配。
AP-Trace 则定义了审计日志的标准格式，每条记录必须包含 action（执行的动作）、alternatives considered（考虑的备选方案）和 selection rationale（选择理由）。这个设计借鉴了可解释性 AI 的最佳实践，使得事后审计可以追溯到代理的完整决策链。建议的日志保留周期为 90 天，敏感操作（如支付、数据导出）需要单独归档并采用更长的保留策略。
Value Coherence 是协作前的预检查机制。两个代理在正式协作前交换 Alignment Card，系统自动计算兼容性评分。工程上推荐使用余弦相似度计算价值观向量距离，阈值建议设置在 0.75 以上方可协作，低于 0.5 时应触发人工审核。
AIP 协议：推理完整性的验证机制
如果说 AAP 关注的是 “代理做了什么”，AIP 则关注 “代理是怎么想的”。在多提供商协作场景中，一个代理的推理过程可能与其声明目标发生偏离，这种 “漂移” 现象是 AIP 试图检测的核心问题。
AIP 的工程实现包含三个关键机制：integrity check（完整性检查）、drift detection（漂移检测）和 verification（验证签名的生成）。完整性检查会在每次重要决策点记录推理状态的密码学哈希，形成一条不可篡改的证据链。漂移检测则通过比较当前推理模式与基线配置的差异来识别异常，当偏离超过阈值时触发告警。
具体参数建议如下：完整性检查的采样率建议设置为 100%，即每个函数调用决策都必须记录；漂移检测的窗口期为 24 小时，滑动步长为 1 小时；异常阈值的默认值建议为 0.15，超过此值的代理应被标记为 “需审核” 状态。
A2A 与 MCP：跨提供商的互操作基础
在协议生态中，Google 的 A2A（Agent-to-Agent）协议和 Anthropic 的 MCP（Model Context Protocol）扮演着互补角色。A2A 解决代理之间的发现、描述和任务交换问题，而 MCP 则标准化了代理与工具、上下文来源的连接方式。
A2A 的核心概念是 “Agent Card”，每个代理通过 Agent Card 公开其能力、认证要求和交互模式。工程实现时，Agent Card 应遵循 OpenAPI 规范，支持的认证方式包括 API Key、OAuth 2.0 和企业级身份令牌。关键的设计原则是：代理之间不直接访问彼此的数据库或内存，而是通过结构化任务进行交互，这与微服务架构的 “零信任” 理念一脉相承。
MCP 则充当了代理的 “工具网关” 角色。任何支持 MCP 的代理（Claude、Gemini、ChatGPT 等）都可以通过统一的 MCP 服务器访问内部系统。这种设计实现了关注点分离：A2A 处理代理间的协调，MCP 处理代理与资源的连接。在实际部署中，建议 MCP 服务器的响应超时设置为 5 秒，重试策略采用指数退避，初始重试间隔为 1 秒，最大重试次数为 3 次。
AP2：支付场景的信任特例
对于涉及资金交易的场景，Google 提出的 AP2（Agent Payments Protocol）提供了专门的信任机制。AP2 的核心概念是 “Mandate”（授权委托），这是一种加密签名的凭证，证明用户授权了特定范围的操作或支出。
Mandate 的技术实现基于 Verifiable Credentials（可验证凭证）标准，包含授权范围、有效期、金额上限和签名证书。在工程实践中，建议 Mandate 的有效期不超过 24 小时，大额交易（超过 1000 美元）需要额外的多因素认证，签名算法优先使用 Ed25519 或 ECDSA P-256。
透明度协议的实际局限
必须明确的是，这些协议实现的是 “可观测性”，而非 “可信度”。Mnemom 在其官方文档中明确列出了协议无法做到的事情：不保证代理实际遵循声明的行为、不具备检测复杂欺骗的能力、不能替代人类判断、更不能解决 AI 对齐问题。
这些局限性是工程设计的关键考量。在实际部署中，建议采用 “纵深防御” 策略：信任协议提供第一层筛选，但关键操作（如数据访问、支付授权）必须叠加额外的人工审核或传统安全机制。监控层面，AIP 的每一次完整性检查、 AAP 的每一次验证和漂移检测都应通过 OpenTelemetry 导出到 Grafana、Datadog 或 Langfuse 等可观测性后端。
工程落地的监控清单
将信任协议集成到生产环境时，以下监控指标值得关注：完整性检查成功率（目标值≥99.5%）、漂移告警的平均响应时间（目标值≤5 分钟）、价值一致性评分分布（用于识别高风险协作对）、Agent Card 更新频率异常检测（突然大量更新可能表示配置漂移）。建议为每个指标设置 SLO（服务等级目标），并在超过阈值时触发 PagerDuty 或类似的事件响应流程。
跨 AI 提供商的信任验证协议仍在快速演进中。当前的最佳实践是采用协议组合策略：用 A2A 处理代理发现与任务分发，用 MCP 标准化工具接入，用 AAP/AIP 提供对齐层透明度，用 AP2 专门处理支付场景。理解每个协议的职责边界和局限性，是构建可靠的多提供商 AI 系统的关键前提。
参考资料