随着 agentic AI 在各行业广泛应用，攻击面不断扩大，确保 AI agent 的行为符合用户意图成为关键安全需求。审计 agent 的网络流量可以提供清晰的交互记录。本文提出一种基于复值超稀疏流量矩阵（complex valued hypersparse traffic matrices）的 agentic 系统网络流量监控新方法。该方法集成了 DBOS（DataBase OS）、OneSparse PostgreSQL 数据库和 GraphBLAS 数学库。为验证概念，作者构建了一个 agentic 模拟器，允许不同数量的 AI agent 使用不同策略协同勘察虚拟环境。生成的网络流量矩阵能够便于监控 AI agent 的行为。该工作为 agent 安全监控提供了新思路，适合安全研究者、SOC 分析师和 AI 系统开发者阅读。