北约盟国之间及其各自终端用户群体数据和情报的互操作性，被认为是北约国家集体防御能力——无论是常规还是混合防御——的基础赋能要素。外国信息操纵与干扰（FIMI）及其相关的混合活动在各个社会层面和信息空间展开，对威胁特征刻画、持续态势感知和响应协调构成了日益严峻的挑战。人工智能的最新进展进一步降低了人工智能增强的恶意干扰和干预活动的成本，例如通过生成和放大操纵性内容。尽管引入了虚假信息分析与风险管理（DISARM）框架作为FIMI的标准化元数据和分析框架，但在社交媒体规模上对其进行操作化仍然是一个挑战。本文提出一种与框架无关、基于智能体的DISARM操作化方法，用于调查社交媒体上的FIMI。开发了一个多智能体流程，其中专门的智能体化人工智能组件协作（1）检测候选的操纵行为，并（2）以透明的方式将这些行为映射到标准的DISARM分类体系上。在两个由领域从业者标注的真实世界数据集上评估了该方法。本文方法能有效扩展目前以人工为主且高度依赖解读的FIMI分析工作，为在媒体和信息丰富的环境中进行操作时，增强态势感知和数据互操作性做出了直接贡献。