本研究提出了AgentSafe框架，通过分层数据管理和内存保护增强基于大型语言模型的多智能体系统的安全性。研究表明，AgentSafe能够有效分类信息，提高系统在对抗环境中的防御成功率，并在代理数量和信息复杂性增加时表现优异，显示出实际应用潜力。