面向AI智能体系统的隐私偏好控制机制研究

针对网络从用户驱动转向AI智能体自主行为的变化，研究提出了一套面向AI智能体系统的可执行隐私偏好分类体系，依据相关法律、现有隐私工具的实证研究以及对30个主流AI助手和智能体平台的审计构建。研究还开发了8个开源原型，演示如何将该分类体系的核心内容结构化整合进Model Control Protocol和Agent2Agent等智能体协议。