北京
两个AI代理碰头，一个说"我是好人"，另一个回"我也是"。然后呢？然后它们各自回家问自家系统这算不算数。这种信任靠猜的局面，有人想把它变成一道能验算的数学题。
信任黑箱：每个代理都有自己的小算盘
不同组织的AI代理对话时，信不信任对方全凭各自打分。这边一套评分标准，那边一套阈值门槛，最后谁说了算，取决于你最近撞上了谁的护栏。
近期A2A协议讨论暴露了核心缺口：如果每层都引入自己的分数、等级或分层，两个独立系统即使每个信号都有效且已签名，也无法确定性地得出相同结论。缺的是"决策身份"的概念——让不同表示能被验证为等价结果，而非仅本地一致。
治理证明：一份JSON定生死
解决方案是Governance Attestation。每个代理一份签名JSON，任何一方都能获取，离线用ML-DSA-65验证，无需调用API。一份规范文档，一个确定性信任等级，一份公开映射文档。
证明内容包含：版本、代理ID、签发方、信任等级、能力清单哈希、策略摘要、合规证明、签发与过期时间。正文为规范JSON，用代理的后量子ML-DSA-65密钥签名。签名、公钥和验证URL随正文返回。两个独立验证者重新计算正文规范字节，得到相同摘要，执行相同签名检查，得出相同结论——这就是协议层的确定性信任。
4级信任体系：从"不知道"到"受约束"
四个规范等级，由代理状态确定性推导，无主观评分：
- L0 未知：默认状态，近30天无签名活动
- L1 受监控：近30天至少有一次签名动作
- L2 受治理：满足L1，且所属组织通过合规验证
- L3 受约束：满足L2，且运行在高完整性环境中
等级之间不存在模糊地带。代理要么满足条件，要么不满足，没有"差不多"的空间。
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