企业入侵响应仍依赖于静态剧本和安全分析师的手动操作，导致从告警生成到威胁遏制之间存在严重延迟。为此，本文提出Agentra——一个可监督的多智能体入侵响应系统框架。Agentra以MITRE ATT&CK、MITRE D3FEND和NIST CSF 2.0等业界标准为理论基础，将来自IDS、EDR和XDR平台的告警自动转化为结构化的应急响应计划。其核心设计包括：(1) 将响应推理任务分解给不同角色的智能体（如Planner、Validator、Moderator等），实现职责分离；(2) 通过Planner–Validator循环对生成的计划进行边界验证；(3) 设置Moderator安全网关对检索到的威胁情报进行过滤；(4) 通过操作目录和风险评分机制限制可执行动作；(5) 在仅追加的审计日志中记录所有决策。在基于ThreatHunter-Playbook、Splunk BOTSv3和DARPA OpTC构建的120个事件语料库上，Agentra与静态OASIS CACAO v2.0剧本基线进行了对比评估。最强配置下，FP-aware IRS F1分数从0.61提升至0.84，同时将预期有害动作率从Planner-only配置下的非安全水平降回静态基线水平的0.0%。实验证明，多智能体响应规划能够在保持分析师审批与审计可追溯性的前提下，提升基于本体论的入侵响应覆盖率。