可验证的智能体基础设施：面向主权AI系统的证明派生授权

现代云与企业系统依赖以身份为中心的授权，假定持有有效凭证的调用方执行命令是安全的。自主AI智能体的出现使这一假设失效：智能体可能生成语法有效但语义上不安全的动作，使常驻权限成为重大的运营风险。在主权AI系统中这一风险尤为尖锐：自主智能体可能接触云基础设施、受监管数据、金融工作流以及国家级数字服务。受治理的变更基底通过介入智能体动作来降低该风险：智能体提交意图，基础设施评估上下文与策略，执行受到中介管控。但这移动了信任边界：如何让授权某一意图的决策变得可验证、分布式且可重放？我们提出分布式信任框架（DTF），一个面向受治理变更系统的验证框架，从结构化、可验证的工件计算出执行权限。DTF引入了编码动作可受理依据的Justification Proof、用于独立评估的共识模型、由获批证明派生的临时Execution Identity，以及保存授权全生命周期的只可追加Evidence Chain。在既定基底假设下，该架构强制一个简洁的授权不变式：没有证明对象就不得进行高风险执行，没有共识就不得派生权限，任何有效变更都不得脱离证据。我们定义了该模型，在基于OpenKedge的受治理变更基底上予以实例化，并展示其如何映射到云原生环境。通过将授权从常驻身份转向证明派生的权限，DTF为使智能体执行在主权AI部署中可治理、可审计、有边界提供了基础设施基础。