该论文针对 Agent2Agent(A2A) 多智能体运行时证据的取证难题提出 A2A-ForensicTrace 框架。背景是:安全相关的 A2A 执行往往跨越组织边界,参与的系统分属不同主体,调查人员事后难以对所有参与节点进行实时访问,取证只能依赖被保存下来的记录,而这些记录之间是否一致、是否被篡改,缺乏可验证的手段。核心方法是一条离线验证层:先将运行时观测转换为带类型的记录(typed records),再据此推导出与协议语义相关的关系(例如调用与响应、委派与结果之间的关联),然后把记录与关系统一提交到一棵以事件追踪根(incident-trace root)为锚的哈希结构中;同时使用 Ed25519 签名的收据(receipt)把该根以及采集摘要(capture digest)绑定到具体的事件上下文,从而形成防篡改、可离线核验的证据链。评估方面,作者通过官方 A2A SDK 执行了 240 次运行,动作由大语言模型(LLM)选择,其中 120 次为条件运行、120 次为匹配对照组;结果显示全部条件运行都返回了预期的有界发现(bounded findings),对照组没有任何一次产生误报指示,所有根与收据均通过验证。性能上,完整离线验证器在场景轨迹中的内存内延迟中位数为 1.61 ms;在另一组规模扩展实验中,提交叶子节点达到 1,000 时延迟为 30.85 ms。作者指出后续工作将扩展对 A2A 生命周期各阶段的覆盖。整体来看,这是一项面向多智能体互操作场景的取证与完整性验证工程研究,重点在离线可验证性与低误报,而非攻击面挖掘。