该论文关注编码智能体（coding agent）过程溯源问题。现有做法多为对智能体最终产出的补丁（patch）打水印，只能为提交的产物提供来源证据，却无法验证产生该产物的可见执行轨迹（trajectory）是否被篡改；而行为水印方法通常只给出全局性的"是否检测到"或"恢复标识符"信号，因此当轨迹被局部编辑后，仍可能保留足够的归属证据，却无法指出哪一段受保护区域已变得不一致。为此作者提出 TrajMark：一种无需训练、对称密钥、且对用户可见（visible-only）的轨迹水印框架，其核心思想是将"鲁棒的归属认定"与"脆弱的局部完整性校验"解耦为两层。第一层是稀疏所有者层，通过把自然发生的部分 READ 动作改写成带密钥的线性方程，来编码一个六比特的部署标识符；第二层是定位层，插入相互链接的普通、分组与终结"封条"，以对受保护的关键动作片段作出承诺。两层分离带来两个性质：归属证据可以跨轨迹稳健累积；而局部修改会扰动附近带密钥的承诺，从而暴露受影响的具体协议区域。论文还给出所有者可恢复性、完整性碰撞概率、结构开销与定位行为的设计层分析。实验覆盖三种编码智能体框架与三种大模型：在所有干净且完整含水印的批次中均能恢复出准确所有者；在穷举式合格单点攻击下检测出 95.5%~100% 的编辑；在随机单动作破坏下，能把 95.8% 的篡改位置定位到一个被接受的协议区域（而非具体到单个动作）。所有者标记不增加额外轨迹动作，完整性层增加显式的只读封条；匹配条件下 Pass@1 为 26.9%，未加水印对照为 26.3%，说明性能开销很小。