AI Agent 提示词注入攻击全解析：6 种常见模式与 4 层防御方案

提示词注入是 LLM 应用特有的攻击面，但它不是不可防御的。纵深防御：不依赖单一防线，输入检测 + 架构隔离 + 输出过滤 + 监控告警，多层叠加零信任：用户输入和外部内容都是不可信的，在到达模型前必须经过隔离和校验最小权限：Agent 的工具调用范围尽可能小，参数尽可能严可观测：全链路日志 + 异常检测 + 告警，确保攻击发生时能快速发现和响应提示词注入防御不是一次性的工作，而是一个持续对抗的过

写了 10 个 Agent 后，我才搞懂“什么不是 Agent“

文章摘要（150字）： 本文探讨了AI Agent开发的三个常见误区：1)认为能调用工具就是Agent（实则需感知-决策-执行闭环）；2)高估模型能力边界（需区分模型能力与工程兜底）；3)盲目采用多Agent架构（可能增加复杂度）。通过决策循环图解析Agent各层级的工程边界，强调模型是引擎而系统设计（Harness）才是核心竞争力。文章指出，真正的Agent需要实现自主闭环，而非简单叠加功能，并

【AI工具】Tupper：开源AI Agent沙箱，让大模型代码安全跑在你自己的机器上

用 AI 写代码越来越爽了——Claude Code、Codex、Cursor 这些工具动不动就给你生成几百行代码，甚至直接帮你跑测试、改 bug。但有个老大难问题：这些 AI 生成的代码，你敢直接跑吗？尤其是当你用 AI Agent 做自动化任务时，Agent 可能会生成包含 rm -rf、网络请求、文件写入等危险操作的代码。E2B、Modal 这些商业沙箱服务虽然能解决安全问题，但要么收费，要