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背景

• 背景
  文章指出，整合了大型语言模型（LLMs）的多智能体系统展现出了集体智能的显著能力。然而，这种智能潜在地被用于恶意目的，带来了重大风险。到目前为止，关于多智能体系统安全问题的综合研究依然有限。

• 已有的工作 已有的研究没有充分考虑智能体的心理层面，对于智能体可能产生的危险个性特征及其导致的风险行为缺乏系统性框架和相应的防御策略，也没有从心理和行为上综合评估多智能体系统的安全性。

核心贡献

• 提出了一个名为PsySafe的综合性框架

  • 挑战1：如何识别和防御智能体的危险性个性特征导致的风险行为 提出使用“Dark Traits Injection”技术结合现有的进阶攻击技能来模拟攻击多智能体系统，能有效增加系统的危险率。从攻击角度出发，通过分析人工输入界面和智能体角色设定的不同攻击途径，揭示了有关智能体展现危险行为倾向的问题。

  • 挑战2：如何有效评估多智能体系统的安全性 提出从心理学和行为学两个层面对多智能体系统的安全性进行评估的新方法。这涉及心理测试以及基于过程危险率（PDR）和联合危险率（JDR）的行为评估指标。

实现与部署

文章进行了广泛实验，观察到一些有趣现象，例如智能体之间存在集体危险倾向，以及智能体在展现危险行为时的自我反省机制。研究发现智能体心理评估与其危险行为之间存在明显相关性。通过实验表明提出的防御策略有效地降低了多智能体系统的危险率，并且提高了智能体的心理状态。此外，"Doctor Defense"防御策略可以通过心理优化对危险智能体进行干预，实现危害行为的减少。

总结

本文提出了一个针对多智能体系统安全性的综合性框架PsySafe，该框架结合了心理层面的攻击、防御与评估方法。研究的实验结果有助于更深入地理解和研究多智能体系统的安全问题。