核心功能
Agent Trust Protocol (ATP) 是一个面向多智能体协作环境的信任管理框架，通过贝叶斯统计方法实现动态信任评估。系统不依赖任何第三方库，仅需 Python 3.8+ 标准库即可运行。
显著优点
1. 科学建模：采用贝叶斯更新机制，每次交互以递减增量调整信任分数，防止分数震荡；内置"负面偏见"——负面交互的惩罚权重高于正面奖励，更符合现实信任建立规律
2. 域隔离设计：支持按领域（code/security/planning 等）建立独立的信任分数，避免"一好百好"的过度泛化
3. 遗忘机制：基于指数衰减函数 $R = e^{-t/S}$ 模拟信任的自然消退，长期无交互的代理信任度自动降低
4. 图结构支持：完整的信任网络可视化，支持路径查询与 JSON/DOT 格式导出
5. 身份锚定：与 skillsign 工具链集成，基于 ed25519 签名的身份验证体系
潜在局限
- 主观初始化：初始信任分数需人工设定，缺乏跨组织的基准校准
- 单节点运行：当前实现为本地 CLI 工具，无分布式共识机制
- 挑战-响应实现较浅：文档提及但未详述抗女巫攻击的具体强度
- Moltbook 集成为单向查询：外部身份系统的可信度本身成为依赖
适合人群
多智能体系统开发者、AI Agent 编排平台构建者、需要细粒度权限控制的自动化工作流设计者
常规风险
- 信任分数可被本地配置文件篡改（缺乏 tamper-evident 日志）
- 遗忘曲线参数 S 为全局固定值，未考虑代理类型差异
- 可恢复撤销机制可能为攻击者提供"信任清洗"路径