您好，各位编程专家和AI架构师们。今天，我们将深入探讨一个至关重要的话题：如何在复杂的智能体（Agent）生态系统中，通过实施基于角色的访问控制（RBAC），来限制子智能体（Sub-agent）对敏感核心工具的访问。随着AI技术飞速发展，多智能体系统日益普及，它们在执行复杂任务时展现出强大的能力。然而，这种能力也伴随着潜在的风险，特别是当不被完全信任或权限过高的子智能体能够无限制地调用系统核心功能时。 我们将以讲座的形式，从概念基础出发，逐步构建一个针对智能体系统的RBAC框架，并提供详细的代码示例来阐述其实现细节。 智能体、子智能体与核心工具：理解风险边界 在深入RBAC之前，我们首先要明确讨论的三个核心概念：智能体、子智能体和核心工具。 智能体（Agent） 在AI领域，智能体是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体。它们可以是大型语言模型（LLM）驱动的，拥有规划、记忆和工具使用能力。一个主智能体（Main Agent）可能负责协调整个任务流程。 子智能体（Sub-agent） 子智能体是主智能体为了分解复杂任务而创建或调用的更小、更专业的智能体。它们通常被 …
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