随着AI代理处理的任务日益复杂，为实现更宏大的目标，其需要将问题有意义地分解为可管理的子组件，并安全地将这些子任务委派给其他AI代理或人类。然而，现有的任务分解与委派方法通常依赖于简单的启发式规则，无法动态适应环境变化，也难以稳健地处理意外故障。

为此，研究团队提出了一种用于智能AI委派的自适应框架。该框架将委派视为一系列涉及任务分配的决策过程，同时整合了权限、责任、问责的转移，明确了角色与边界规范、意图清晰度，并包含了在双方或多方之间建立信任的机制。

该框架的核心目标是克服现有方法的局限性，使委派过程能够根据实际情况进行动态调整，从而提升整个系统的稳健性与可靠性。它旨在为新兴的智能体网络中的协议开发提供参考，其设计适用于复杂委派网络中的人类委派者、AI委派者以及各类受托方。