精确识别漏洞引入提交（Vulnerability-Inducing Commit）是软件安全领域多项任务（如漏洞检测、受影响版本分析）的基础。传统的SZZ算法通过追溯代码历史来定位最早修改漏洞代码的提交，但现有方法（如定制化V-SZZ和当前最先进的LLM4SZZ）存在两个关键缺陷：锚点选择错误（即无法准确定位漏洞相关语句）以及回溯能力不足，导致实际应用中可靠性低下。本文提出了一种基于多智能体协作的SZZ算法MAS-SZZ。给定一个CVE描述及其对应的修复提交，MAS-SZZ首先利用智能体总结漏洞根因，然后采用结构化的逐步提示（step-forward prompting）策略，根据每个补丁块（patch hunk）的变更意图，精准定位漏洞相关语句。这些语句作为锚点，再由另一个智能体自动回溯仓库历史，找到首次引入漏洞的提交。实验在多个数据集和编程语言上进行，结果显示MAS-SZZ在F1分数上相比最佳现有SZZ算法提升了高达65.22%，显著优于所有基线方法。该方法为漏洞引入提交识别提供了一种自动化、高精度的解决方案，有望推动漏洞管理、软件供应链安全等领域的实践。本文适合安全工程师、软件维护团队以及从事漏洞分析的研究人员阅读。