為了在保持系統性能的同時進一步提高對惡意智能體的防禦能力，可以採取以下措施：
引入防禦性智能體：設計專門的防禦性智能體，如“檢查者”或“挑戰者”，這些智能體能夠主動監控其他智能體的輸出，並在發現異常時進行糾正。這樣的設計可以在不影響系統性能的情況下，增強對惡意攻擊的抵抗力。
強化錯誤檢測機制：利用機器學習技術，開發更為精確的錯誤檢測算法，能夠識別出潛在的惡意輸出。這些算法可以基於歷史數據進行訓練，從而提高檢測的準確性和效率。
多層次的驗證機制：在系統中設置多層次的驗證機制，讓不同的智能體對同一輸出進行交叉驗證。這樣可以減少單一智能體出錯所帶來的影響，並提高整體系統的穩定性。
持續的性能評估與調整：定期對系統性能進行評估，根據評估結果調整智能體的行為和策略。這樣可以確保系統在面對新的挑戰時，能夠快速適應並保持高效運行。