A2A Secure: как разработчики создали криптографическую связь между агентами OpenClaw
Команда, работающая с несколькими агентами OpenClaw на разных облачных провайдерах, разработала A2A Secure — легковесный протокол обмена сообщениями с криптографической подписью между ИИ-агентами.
Проблема
При запуске автономных агентов на разной инфраструктуре (в данном случае один на AWS, другой на Oracle Cloud) команде требовалась безопасная координация — обмен задачами, взаимная активация и передача результатов исследований. Традиционные общие API-ключи казались недостаточными для по-настоящему автономных систем.
Решение: подписи Ed25519
A2A Secure даёт каждому агенту собственную пару ключей Ed25519. Каждое сообщение криптографически подписывается, а получатель проверяет его по локальному Trust Registry — белому списку известных публичных ключей. Никаких общих секретов для ротации, никакой центральной авторизации.
Техническая реализация
- Каждый агент запускает небольшой HTTP-сервер (~200 строк Python)
- Сообщения используют JSON с канонической сериализацией + подпись Ed25519
- Система heartbeat OpenClaw проверяет входящие сообщения
- Функция мгновенного пробуждения позволяет агентам активировать друг друга без ожидания heartbeat
- Очередь недоставленных сообщений обрабатывает повторные попытки при недоступности агента
Уроки из продакшена
После двух недель реального использования команда выявила ключевые моменты: управление ключами — самое сложное, канонический JSON должен совпадать точно на обеих сторонах, очередь недоставленных сообщений необходима для надёжности.
Скилл доступен на ClawHub и включает сервер, клиент, документацию схемы и настройку trust registry.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
OpenClaw Security: 13 практических шагов для защиты вашего ИИ-агента
В посте на Reddit изложены 13 мер безопасности для установок OpenClaw, включая запуск на отдельной машине, использование Tailscale для изоляции сети, изоляцию под-агентов в Docker и настройку белых списков для доступа пользователей.
Тестирование моделей Qwen 3.5 35B без цензуры на вопросы по кибербезопасности.
Специалист по кибербезопасности протестировал три нецензурированные модели Qwen 3.5 35B на вопросы о взломе и обходе защиты, обнаружив значительные различия в качестве ответов по сравнению с исходной цензурированной моделью. Нецензурированные модели последовательно предоставляли ответы там, где исходная модель отказывалась или давала неполные ответы.
jqwik v1.10.0 позволяет скрытое внедрение запросов, которое удаляет код при использовании AI-агентами
Йоханнес Линк добавил скрытую инструкцию в jqwik v1.10.0, которая сообщает ИИ-агентам по кодингу удалить все тесты и код jqwik, скрытую с помощью ANSI-символов. Claude правильно её обнаруживает, но пользователи-люди могут быть не так удачливы.
Подход Виталика Бутерина к безопасной локальной настройке LLM
Виталик Бутерин описывает свою настройку самоуправляемой языковой модели, ориентированную на локальный вывод, изоляцию и снижение рисков приватности, таких как утечка данных и взломы.