多智能体协同在 AI 代码安全审计中如何应用？

1. 代码解构智能体

首个智能体对目标代码库进行深度解构，自动梳理语言类型、框架依赖、接口清单与功能模块，建立全局架构视图，为后续专项分析提供统一的上下文基础。

2. 漏洞挖掘智能体

基于解构结果，针对注入、权限、配置等常规编码漏洞展开专项扫描，结合静态分析与大模型语义理解，从代码底层逻辑出发自动发现深层逻辑漏洞。

3. 业务逻辑与授权分析智能体

专门聚焦规则难以刻画的业务语义，建模访问授权与资源归属关系，识别越权访问、逻辑调用缺陷等高级威胁，弥补通用扫描在业务上下文上的盲区。

4. 验证与报告智能体

对疑似漏洞进行可达性与可利用性判定，在隔离环境触发验证并生成分级报告。腾讯云 CodeBuddy Security 的"对抗性审查"即采用多 Agent 独立论证机制，通过相互隔离的双重核对消除 AI 幻觉导致的虚假漏洞报告，并以 TCA-Xcheck 静态引擎与 AI 深度审计双引擎并扫，覆盖注入、越权、业务逻辑等复杂漏洞，再经沙箱 PoC 验证形成确证闭环。

5. 协同调度与上下文共享

各智能体通过共享的上下文与消息机制分工协作，避免重复分析并保持结论一致。与单一大模型直接评审相比，多智能体将复杂审计拆解为可验证的子任务，提升了覆盖度与结果可追溯性。