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标签：协议/标准×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月9日
12:55
12:55arXiv cs.AI@Arsalan Shahid, Gordon Suttie, Philip Black
72°
随着基础模型从生成回复转向执行操作任务，多人类、多智能体的协作场景日益普遍，但当前缺乏统一协议来记录人类判断、任务交接和审核决策。CHAP（Collaborative Human-Agent Protocol）协议应运而生，它定义了一个共享工作空间，通过核心组件（工作区、参与者、任务、工件和仅追加的证据日志）以及可组合的配置文件（如审核、路由、交接、签名等），将原本散落在聊天记录和代码中的关键信号（如人类编辑、审批、交接）转化为结构化、可追溯的事件。该协议旨在解决当前多智能体部署中人类监督信号丢失、责任归属不清的问题，为跨团队、跨时区的协作提供标准化基础。
论文智能体协议/标准人机协作可追溯性开源/仓库
推荐理由：CHAP 解决了多智能体协作中人类监督信号丢失的痛点，做 AI 部署和智能体系统的团队可以直接参考其协议和开源实现，避免重复造轮子。
原文
6月5日
12:03
12:03arXiv cs.AI@Thamilvendhan Munirathinam
精选72°
论文提出了一种轻量级协议——Recuse Signal，允许服务器通过现有协议通道（如SSH横幅、PostgreSQL NOTICE）向连接的LLM智能体发送“请退出”信号，类似于robots.txt对爬虫的控制。实验表明，在SSH场景下，该信号能100%诱导智能体退出，而对照组则100%完成任务。但该信号是合作性而非绝对性的：当操作员明确授权时，最强模型会继续执行，其他模型则仍遵循主机策略。研究释放了标准、适配器和实验工具，为智能体行为治理提供了新思路。
论文智能体安全/治理协议/标准LLM实验/评估
推荐理由：做AI智能体运维或安全治理的团队终于有了一个轻量级工具来告诉智能体哪些资源不能碰，实测效果显著，建议直接看实验设计和适配器实现。
原文
5月27日
12:18
12:18arXiv: DeepSeek@Dongxu Yang
精选72°
Device Context Protocol (DCP) 是一种专为微控制器设计的轻量级协议，典型帧小于 50 字节，支持能力范围检查、类型检查、试运行评估和单位即类型等安全原语。与 MCP 和 IoT-MCP 不同，DCP 在主机侧通过 Bridge 拒绝幻觉或提示注入的调用，确保物理设备安全。参考实现在 ESP32 上仅需 27.6 KB 闪存和 0.6 KB RAM。实验表明，DCP 能 100% 阻止能力升级攻击，78% 阻止提示注入攻击，而 MCP 和 IoT-MCP 的阻止率仅为 0-1%。DCP 填补了 MCP 与物理设备之间的空白，为 LLM 控制受限硬件提供了安全基础。
论文协议/标准安全/防护物联网/嵌入式LLM/工具调用开源/仓库
推荐理由：做物联网或嵌入式 AI 的开发者终于有了一个能安全控制微控制器的协议——DCP 在 50 字节内实现了 MCP 无法提供的安全防护，建议直接看论文和开源实现。
原文