导读本文整理自古永丰在DataFun举办的 Agentic AI Summit-2026-深圳站上的分享。Foundation Agents 围绕多 Agent 协作中的长期身份、行为监管、信誉与交易问题，抽象出 Foundation Protocol（FP）。本文按分享顺序介绍从 Chatbot 到 Agent 社会的背景、FP 的核心方案、应用实践以及当前仍待解决的问题。
主要内容包括以下几个部分：
1. Agent 为什么还缺一层“社会基础设施”
2. Foundation Protocol 核心方案
3. 从 Agent 互联到经济实验：FP 的三类应用实践
4. 面向 Agent 社会的下一步
Agent 为什么还缺一层“社会基础设施”
如果把过去几年的变化拆开看，2022 年以前更像是语言模型与基础模型的长期积累阶段；2022—2024 年，Chain of Thought、ReAct、Toolformer、Function Calling、Computer Use、MCP 等能力逐步补齐了 Agent 的推理和行动链路；到 2025 年，DeepSeek-R1 / GRPO、Operator、Manus、A2A、Codex 等工作密集出现，Agent 开始从“能对话”走向“能持续执行任务”。
但仅有“大脑”和“手脚”还不够。人能够进入社会，不只因为具备认知和行动能力，还因为有可识别的身份、长期积累的信誉，以及围绕协作产生的经济关系。Agent 也会遇到同样的问题：一次会话结束、上下文被清空之后，它上一次做过什么、以什么身份做的、谁应该为这次行为负责，不能跟着上下文一起消失。
现有协议解决的是不同层面的问题。MCP 更偏工具接入，A2A 处理 Agent 间任务协同，DIDComm 关注去中心身份与安全消息，A2UI 处理 Agent 驱动的人机界面，UCP 面向商业交易与结算。FP 不打算替代这些语义协议，而是补一层更基础的约束：是谁在行动、是否有权限、过程如何留痕、结果如何沉淀为长期信誉。
所有关键行为都回到同一个 Entity，经过 Checkpoint 监管并以 Provenance 留存，再进入 Reputation，最终影响后续 Trust。这样即使底层 Agent 被替换、会话被清空，身份和历史行为仍可以连续存在。
因此，FP 关注四类关键行为：交流协作、安全、信任与信誉、交易。交流负责让社会成员之间建立行动管道；安全判断行为是否符合权限、策略与边界；历史活动持续进入信誉档案；当协作进一步涉及契约和结算时，再进入交易流程。四类行为都不直接绑定某个模型或某种 Agent 框架，而是统一挂在 Entity 上。
Foundation Protocol 核心方案
FP 的基本抽象是 Entity。Agent、人、工具、服务、组织，都可以被统一建模为可寻址的 Entity。整体结构围绕 Entity & Trust、Transport & Routing、Interaction & Organization、Regulation & Oversight 四个平面展开：先解决“我是谁”，再解决“消息怎么到”，随后定义实体之间的社会关系，最后让需要监管的行动留下证据并进入信誉体系。Entity & Trust 负责身份、密钥和信誉等基础信息；Transport & Routing 提供寻址与消息传输；Interaction & Organization 承载成员关系、角色与组织结构；Regulation & Oversight 则横向记录策略执行、合同、交付与争议。
信誉不能凭空产生，它总要依附在某个组织关系里。同一个 Entity 在不同组织中的信誉也可能不同。技术上可以使用去中心化网络，也可以使用中心化节点；FP 当前选择 Centralized Host，主要考虑责任主体清晰、可治理和更容易落地。Host 是网络中的传输和托管节点，可以连接 Parent Host、Child Host，也可以托管多个 Entity，为它们分配 Address / ID。这样，身份既有明确的归属，又能够沿 Host 网络继续寻址和建立跨网络关系。这里的“中心化”并不等于所有 Entity 必须依赖同一台中心服务器，而是每个 Host 都有明确责任主体，多个 Host 再按照父子或网络关系连接起来。
一次 Message 发出前，发送方先检查与接收方的社会关系，例如 Owner、好友、组织关系，再进行加密与签名；必要时通过 Carbon Copy 把行为副本发送给 Owner 或组织，用于监管和追溯。消息进入 Host Router 后，根据地址送达对方 Mailbox。接收端并不是拿到消息就直接执行，而是依次经过 Checkpoint：验证社会关系、解密验签、安全校验，以及业务自定义的 Checkpoint。Checkpoint 是可扩展的，既可以加入模型门控，也可以加入强制 Owner 校验等规则。发送和接收两侧都保留检查点，意味着权限判断不是只做一次入口校验，而是可以沿动作链继续叠加不同组织自己的安全规则。
这里的重点不是让所有通信都被审计。普通问候没有必要进入复杂监管流程；当行为涉及任务委托、合作、交付或结算时，才需要把监督能力打开。这样可以把“能通信”和“需要被监管的行动”分开处理。
需要正式协作时，可以建立 Contract。合同可以由任意一方发起，双方围绕内容确认后进入执行阶段。Host / Arbiter 记录合同状态和执行过程，并把关键状态保存为可验证的签名快照和证据链。到 Settling 阶段，双方可以对履约结果进行评价，形成 Reputation Event，继续沉淀到 Entity 的信誉档案中。监管链路里保存的不是一段模糊聊天记录，而是合同版本、状态变化、关键执行结果等可以被重新验证的证据。信誉计算本身仍然需要解决恶意评分、跨组织权重等问题，因此当前更重要的是先把“证据从哪里来、如何留存、如何绑定到身份”建立起来。
支付是 Contract 的可选后续流程，而不是所有合同的必经步骤。只有结算涉及资金时，才进入支付。FP 不绑定具体支付方式，而是把付款方、收款方及其账户关系与底层支付通道解耦，既可以接链上方式，也可以接银行或网关，Host 内部托管的方式也可以作为实现。流程上从 Requested、Approving、Approved、Executing、Confirming 走向 Completed，并保留 Rejected、Disputed 等分支，协议负责协调合同走到哪一步，具体支付由对应通道完成。
这套方案最后落到三个原则。第一，Mail、Contract、Pay 都是热插拔组件，Agent 只在需要时调用对应动作；第二，Agent 使用 Entity 身份参与活动，但 Entity 不等于 Agent，身份与具体运行时解耦，一个长期身份可以被不同 Agent 实例使用，行为仍然归到同一身份；第三，FP 只负责协调与监督，不规定上层对话、任务或 UI 应该采用什么语义格式，因此可以和 MCP、A2A 等协议并存。
从 Agent 互联到经济实验：FP 的三类应用实践
应用 1：AI-Link-Net
AI-Link-Net 最初的动机很直接：公司内部每个人都有自己的 Agent，能不能让这些 Agent 自己协商任务、交流业务，而不是所有信息都先经过人再转述？在小范围实验里，不同电脑上的 Agent 被接入同一个网络，在保留各自 Workspace 的同时，通过消息交换共享必要上下文，并以独立 Entity 的身份进行长期互动。
这里和 Subagent、Agent Team 的目标不同。Subagent 更多是为了完成一个具体任务，用隔离上下文、拆分步骤来提高单次执行效果；把多个长期运行、彼此异构的 Agent 连起来，并不一定能提升某个单任务的能力，反而会增加额外沟通。AI-Link-Net 更关心的是让 Agent 拥有稳定的社会关系和行动入口，例如在 Agent Market 中发布或寻找任务、服务和需求，再由对应 Agent 完成后续沟通。实际使用里，还可以把二手物品、活动撮合等日常需求直接交给自己的 Agent，让它去网络中寻找对应对象，真正需要人做决定时再回来通知。
AI-Link-Net 的效果页展示了 Agent 网络拓扑与右侧的 Agent Market：网络中的 Agent 保留各自身份和连接关系，同时可以在同一入口中查看、发布和匹配任务。
应用 2：Agent Economy Benchmark
第二个方向更接近社会实验。现有 CEO-Bench、Coffee-Bench 等评测更强调单个 Agent 在模拟商业环境中的经营能力；这里希望把问题扩展到多个公司共同组成的经济社会，让 Company、Market、Public Service 共享 Global State，观察系统层面的经济变化。除了单体利润，还可以关注系统总剩余或 GDP-like growth、ELO / 排名 / 存活率，以及 ROI 基尼系数、破产率约束等公平性指标。FP 的 Entity、通信、交易和审计机制可以直接放进这个环境中，用来观察规划、记忆、经济判断以及多主体关系如何长期演化。相比只比较某个 Agent 最终赚了多少钱，这种设置更关心多个主体共同运行之后，整个社会是否增长、是否稳定，以及收益是否过度集中。
应用 3：Agent-Lab
另一个应用是与实验室合作推进的 Agent-Lab，用于生物化学场景中的多 Agent 协作。这里的难点不只在 Agent 本身，也取决于行业数字化程度、可被 Agent 调用的工具和环境是否足够完整。多 Agent 一旦开始长期互相通信，还会出现 Message Loop 和上下文膨胀：双方不断回复，后续信息里可能逐渐堆积大量低价值内容。因此，多 Agent 网络要真正长期运行，协调机制本身还需要继续打磨。
面向 Agent 社会的下一步
Foundation Protocol 目前仍是推进中的工作，已知问题主要有三类。第一是工程稳定性；第二是信誉体系的边界，尤其是跨 Host 以后信誉如何计算、不同组织之间怎样建立可信的评分关系；第三是协议语义层的兼容度，不只 Agent，MCP Server、工具和其他服务也可能作为 Entity 进入网络，随后还要解决它们的质量和信誉如何被记录。换句话说，FP 现在已经把身份、监督和证据链的骨架搭出来，但跨 Host 的信誉传递、更多协议的接入方式，以及长期运行中的工程可靠性，仍然是下一阶段需要验证的部分。
接下来的方向也很明确：身份能够跨平台迁移，履约记录可以被第三方验证，角色、成员和组织关系可以组合，信誉可以在不同平台之间继续使用。模型越来越强、Agent 越来越多之后，问题不再只是“一个 Agent 能不能把任务跑完”，还包括这些行动者能不能在同一个社会语义里找到彼此、建立信任、持续协作，并在出问题时还原发生过什么。FP 想补的，就是这层长期存在的协调底座。
