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具有密码学意义的量子计算机（CRQC）对全球数字经济构成结构性威胁。肖尔因数分解算法和格罗弗搜索算法等将威胁到保障主权通信与金融交易的公钥基础设施（PKI）。尽管容错型CRQC的发展时间表仍具不确定性，但“现在存储，未来解密”（SNDL）模式要求我们必须立即迁移至后量子密码学（PQC）。这一转型进程受限于研究进展速度、不断演进的NIST标准以及异构部署环境。为此，该研究团队提出Quantigence框架——一个基于理论驱动的多智能体AI系统，用于结构化量子安全分析。该框架将研究目标分解为加密分析师、威胁建模师、标准专家和风险评估师等专业角色，由监督智能体统一协调。通过“认知并行”机制，各智能体在资源受限硬件（如NVIDIA RTX 2060）上串行执行时保持独立推理以确保上下文纯净。该工作采用模型上下文协议（MCP）整合外部知识，并运用量子调整风险评分（QARS）——莫斯卡定理的形式化扩展——来优先处理漏洞。实证表明，Quantigence相比人工流程能缩短67%的研究周期，并提供更全面的文献覆盖，使高保真量子风险评估实现技术民主化。