LDP — 身份感知 Agent 通信协议：模型级路由 + 37% Token 节省

Skill-LDP-Identity-Aware-Protocol · 16-智能体工程

causalexperimentmulti_agentpricing客服与VOC数据采集与治理MAS与智能体工程定价与利润风控与合规WF-C 客服分诊WF-E Review监控WF-F 动态定价WF-G Listing内容优化

实现难度⭐⭐☆☆☆

业务优先级⭐⭐☆☆☆

业务视角

适用角色CTO / 技术负责人 · 产品经理 · 数据工程师

适用平台跨境运营 AI Agent 工程落地 · Amazon SP API + LLM 集成 · 多平台数据采集 Agent

什么情况下用想把 AI 集成到业务系统，但 LLM 稳定性差、幻觉问题、成本控制都是挑战；Agent 任务失败了不知道哪步出了问题

成功是什么样的AI Agent 在生产环境稳定运行，失败可追踪，成本可控，复杂任务完成率 >85%

业务痛点

LLM 返回结果不稳定不可靠AI 幻觉导致业务决策错误Agent 任务失败了不知道哪步出问题AI 调用成本控制不住

1. 解决的问题

Google A2A 和 Anthropic MCP 这两大主流 Agent 通信协议存在共同缺陷：不暴露模型级属性。

2. 核心算法逻辑

Google A2A 和 Anthropic MCP 这两大主流 Agent 通信协议存在共同缺陷：不暴露模型级属性。Agent 只知道对方"是一个 Agent"，但不知道对方用的是 Claude Opus 还是 3B 小模型、推理能力如何、token 成本是多少。这导致：

3. 业务应用场景

母婴出海 MAS 中，不同任务对模型能力要求差异巨大： - 策略型任务（市场分析、竞品洞察、合规策略制定）→ 需要 Claude Opus / GPT-4o 级别 - 执行型任务（文案改写、数据格式化、SKU 匹配）→ 3-7B 轻量模型即可

但因为缺乏身份感知，所有任务都路由到 Frontier 模型，成本浪费 80%+。

数据要求： - 历史任务记录（任务描述 + 实际所需模型质量） - 各 Agent 的 Identity Card 注册信息 - 任务复杂度评估函数（可用轻量分类器）

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

数据要求：低，主要是 Agent 注册信息配置
技术门槛：低中，协议层增强，不改变 LLM 本身
工程复杂度：低中，可作为 MCP/A2A 之上的薄层插件（Rust 实现参考 JamJet runtime）
维护成本：低，Identity Card 按需更新
立竿见影：token -37% 直接降低 API 成本，快速 ROI
低侵入性：作为 MCP/A2A 上层薄层，不破坏现有系统

7. 代码模板

代码块数量：3 · 路径：未检测到

"""
LDP — LLM Delegate Protocol 身份感知 Agent 通信协议
论文: LDP: An Identity-Aware Protocol for Multi-Agent LLM Systems
arXiv: 2603.08852 | 2026-03

核心组件:
- ModelIdentityCard: Agent 身份证（模型属性）
- PayloadMode: 6 级 Payload 协商模式
- LDPSession: 治理会话（持久上下文 + 信任域）
- LDPRouter: 基于 Identity Card 的智能路由
- LDPChannel: 带 Governed Session 缓存的通信通道
"""

from __future__ import annotations

import hashlib
import time
import uuid
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Any


# ──────────────────────────────────────────
# 1. 模型质量分级
# ──────────────────────────────────────────

class QualityTier(str, Enum):
    """模型质量分级：FRONTIER > MID > LIGHTWEIGHT"""
    FRONTIER = "frontier"      # GPT-4o, Claude Opus, Gemini Ultra 级别
    MID = "mid"                # GPT-3.5, Claude Haiku, Qwen-Plus 级别
    LIGHTWEIGHT = "lightweight" # 3-7B 本地小模型


class ReasoningProfile(str, Enum):
    """推理风格偏好"""
    QUALITY_FIRST = "quality_first"    # 准确率优先，延迟可接受
    BALANCED = "balanced"              # 质量与速度均衡
    SPEED_OPTIMIZED = "speed_optimized" # 速度优先，轻量任务


# ──────────────────────────────────────────
# 2. Rich Identity Card — Agent 身份证
# ──────────────────────────────────────────

@dataclass
class ModelIdentityCard:
    """
    Agent 身份证：暴露模型级属性，解决 MCP/A2A 不透明问题。
    每个 Agent 注册时携带此卡，供 Orchestrator 做智能路由。
    """
    agent_id: str
    model_id: str                          # 具体模型版本: "claude-opus-4", "qwen-7b"
    model_family: str                      # 模型族: "claude", "gpt", "qwen", "gemma"
    quality_tier: QualityTier
    reasoning_profile: ReasoningProfile
    cost_per_token: float                  # USD per 1K tokens
    max_context_tokens: int                # 最大上下文长度
    supported_modalities: list[str] = field(default_factory=lambda: ["text"])
    trust_domain: str = "default"          # 所属信任域

8. 论文来源

2603.08852