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取消网站的通知,网站建设的评价,网站有什么组成,网站建设捌金手指专业7文章介绍了谷歌提出的AI智能体安全框架#xff0c;指出智能体面临违规操作和敏感数据泄露两大风险#xff0c;并提出三大安全原则#xff1a;明确人类控制者、权限受限、行动可观测。谷歌采用传统确定性措施动态推理型防御的混合纵深防御方案#xff0c;通过策…文章介绍了谷歌提出的AI智能体安全框架指出智能体面临违规操作和敏感数据泄露两大风险并提出三大安全原则明确人类控制者、权限受限、行动可观测。谷歌采用传统确定性措施动态推理型防御的混合纵深防御方案通过策略引擎、对抗训练等技术及持续测试平衡智能体效用与安全推动其负责任部署。写在前面谷歌 2025 年发布的《Google’s Approach for Secure AI Agents: An Introduction》聚焦 AI 智能体的安全构建指出 AI 智能体作为能自主感知、决策和行动的系统兼具生产力与创新潜力但核心面临违规操作和敏感数据泄露两大风险传统安全范式或纯 AI 推理防御均不足够文档提出 “明确人类控制者、权限受限、行动可观测”三大核心安全原则并落地为 “传统确定性措施 动态推理型防御” 的混合纵深防御方案通过政策引擎、对抗训练等技术及持续测试保障平衡智能体效用与安全推动其负责任部署。原文https://storage.googleapis.com/gweb-research2023-media/pubtools/1018686.pdf1 引言AI 智能体的潜力与风险我们正迈入一个由 AI 智能体驱动的新时代 —— 这类 AI 系统能够感知环境、制定决策并采取自主行动以实现用户设定的目标。与主要生成内容的标准大语言模型LLM不同智能体能够主动执行操作。它们借助 AI 推理能力与其他系统交互并执行任务涵盖从简单自动化任务如对收到的服务请求进行分类到复杂的多步骤规划如跨多个来源研究某个主题、总结研究结果并为团队起草邮件等各类场景。这种不断提升的能力与自主性蕴含着巨大价值有望重塑企业的运营模式以及个人与技术的交互方式。谷歌 Agent Development KitADK等智能体框架以及 LangChain 等开源工具的快速发展标志着其正朝着广泛部署的方向发展未来可能出现规模化运行的 “智能体集群”而非仅仅是孤立的实例。与此同时智能体的发展潜力也带来了独特且严峻的安全挑战需要管理层予以重视。2 核心风险违规操作与敏感数据泄露AI 智能体的本质特性催生了新的风险这些风险源于其多项固有属性。其底层 AI 模型具有不可预测性—由于模型的非确定性即便输入相同其行为也未必具有可重复性。可能会出现未被明确编程的复杂涌现行为。决策自主性的提升不仅会扩大错误的影响范围与严重程度还会增加被恶意攻击者利用的漏洞风险。确保行为对齐即智能体的行动与用户意图合理匹配尤其是在解读模糊指令或处理不可信输入时仍是一项重大挑战。最后有效管理智能体的身份与权限也面临诸多挑战。这些因素催生了 “智能体安全” 这一专业领域该领域专注于降低这类系统所带来的新型风险。需要重点关注的核心风险包括违规操作非预期、有害或违反政策的行为与敏感数据泄露未授权披露隐私信息。其中存在一项核心矛盾推动智能体实用价值的自主性与能力提升与风险的增加呈直接正相关。仅靠传统安全范式远远不够保障 AI 智能体安全需应对一项棘手的权衡通过提升自主性与能力来增强智能体的实用价值这本身就会增加保障其安全性的复杂度。传统系统安全方案例如通过传统软件对智能体行为实施限制缺乏多功能智能体所需的上下文感知能力且可能过度限制其实用价值。相反纯推理型安全方案仅依赖 AI 模型自身的判断也存在不足 —— 当前的大语言模型仍易受提示注入等操纵手段影响无法提供足够可靠的保障。这两种方案单独使用均无法妥善平衡智能体的实用价值与安全风险。3 我们的前行路径混合方案本方案基于成熟的安全软件与系统设计原则并与谷歌安全 AI 框架SAIF² 保持一致谷歌正倡导并推行一种混合方案 — 融合传统确定性控制措施与动态推理型防御策略的双重优势构建分层安全架构 — 即 “纵深防御方案”³。该方案旨在遏制潜在危害的同时最大限度保留智能体的实用价值其核心构建于本文后续详细阐述的三大安全原则之上。2. www.saif.google 3. https://google.github.io/building-secure-and-reliable-systems/raw/ch08.html#defense_in_depth本文首先阐述 AI 智能体的典型工作流程及其固有的安全关键点随后分析智能体面临的核心风险介绍安全核心原则并详细说明谷歌的混合纵深防御策略。文中还穿插了指导性问题帮助读者梳理思路。后续将推出一份全面的详细白皮书深入探讨这些主题并提供更丰富的技术细节与缓解措施。4 AI 智能体工作原理的安全挑战要理解智能体独特的安全风险先建立一个描述典型智能体架构的心智模型会很有帮助。尽管具体细节可能存在差异但该架构包含若干具有广泛适用性的核心概念。我们将简要介绍每个环节并明确每个组件对应的安全风险。4.1 输入、感知与个性化AI 智能体首先接收输入。这些输入既可以是直接的用户指令如键入命令、语音查询也可以是从环境中收集的上下文数据如传感器读数、应用程序状态、近期文档。这些输入可能是多模态的文本、图像、音频会由智能体进行处理和感知并通常被转换为 AI 模型可理解的格式。安全影响此环节的核心挑战在于如何可靠区分可信的用户指令与潜在不可信的上下文数据及其他来源的输入例如电子邮件或网页内的内容。若无法做到这一点将为提示注入攻击提供可乘之机 —— 隐藏在数据中的恶意指令可能借此劫持智能体。安全的智能体必须仔细解析并分离这些输入流。此外智能体学习用户偏好的个性化功能也需设置控制措施以防止操纵行为或用户间的数据污染。需思考的问题智能体处理哪些类型的输入能否清晰区分可信的用户输入与潜在不可信的上下文输入智能体是接收输入后立即执行操作还是会在用户可能不在场无法监督的情况下异步执行操作用户是否能够查看、批准和撤销智能体在操作、内存及个性化功能方面的权限若智能体存在多名用户如何确保准确识别指令发送方、为该用户应用正确权限并实现各用户内存的隔离存储4.2 系统指令智能体的核心模型以结构化提示词的形式接收组合输入。该提示词整合了预定义系统指令用于明确智能体的用途、能力与边界、特定用户查询以及智能体内存、外部检索信息等各类数据源。安全影响关键安全措施在于需在提示词内部清晰界定并分离这些不同元素。保持可信系统指令与潜在不可信的用户数据或外部内容之间的明确区分对于缓解提示注入攻击至关重要。4.3 推理与规划经过处理的输入会与定义智能体用途及能力的系统指令相结合共同输入核心 AI 模型。该模型会围绕用户目标进行推理并制定实现目标的计划 —— 通常是包含信息检索、工具调用等步骤的序列。这种规划可采用迭代式方式根据新信息或工具反馈优化计划内容。安全影响由于大语言模型LLM的规划具有概率性其本质存在不可预测性且容易因误解产生错误。此外当前 LLM 架构无法对提示词的各组成部分尤其是系统指令、用户指令与外部不可信输入进行严格隔离导致其易受提示注入等操纵手段影响。而 “推理循环” 中常见的迭代式规划做法会进一步加剧这一风险每个循环都可能引入逻辑漏洞、偏离用户意图或被恶意数据劫持的机会进而可能使问题恶化。因此具备高度自主性、需执行复杂多步骤迭代规划的智能体其风险显著更高亟需部署强健的安全控制措施。需思考的问题智能体如何处理模糊指令或冲突目标能否主动请求用户澄清智能体在规划及选择执行方案方面拥有何种程度的自主性对计划的复杂度或长度是否设有约束智能体在执行高风险或不可逆操作前是否需要获得用户确认4.4 编排与行动执行工具使用为执行计划智能体通过 “工具” 或 “行动” 与外部系统或资源进行交互。交互方式可能包括通过 API 发送邮件、查询数据库、访问文件系统、控制智能设备甚至与网页浏览器组件进行交互。智能体会根据自身计划选择合适的工具并提供必要的参数。安全影响此阶段是违规计划转化为实际危害的关键环节。每个工具都会赋予智能体特定的操作权限。若规划阶段存在漏洞智能体对高风险操作如删除文件、进行交易、传输数据甚至调整医疗设备设置的无限制访问将带来极大风险。安全的编排机制要求对工具使用实施严格的认证与授权流程确保智能体仅拥有完成当前任务所需的适当受限权限最小权限。此外动态集成新工具尤其是第三方工具会引入相关风险例如工具描述存在欺诈性或工具本身实现存在安全缺陷。需思考的问题智能体的可用行动集是否明确界定用户能否轻松查看行动内容、理解其潜在影响并提供授权如何识别具有潜在严重后果的行动并对其实施特定控制或限制措施采取了哪些保障措施如沙箱策略、用户控制机制、敏感场景部署限制以防止智能体在低权限环境中不当暴露高权限信息或功能4.5 智能体内存(Memory)许多智能体会保留某种形式的内存用于跨交互过程保留上下文信息、存储已学习的用户偏好或记忆先前任务中的相关事实。安全影响内存可能成为持续攻击的载体。若包含提示注入的恶意数据被处理并存储到内存中例如作为从恶意文档中总结的 “事实”可能会影响智能体在后续无关交互中的行为。内存设计必须确保不同用户之间的严格隔离且同一用户的不同上下文之间也需可能进行隔离以防止数据污染。用户还需对智能体内存拥有透明度和控制权。了解这些环节可明确漏洞可能出现在智能体运行周期的各个阶段因此需要在每个关键节点部署安全控制措施。4.6 响应渲染Response rendering此环节会接收智能体生成的最终输出并对其进行格式化处理以便在用户的应用程序界面如网页浏览器或移动应用中展示。安全影响如果应用程序未根据内容类型对智能体输出进行适当清洗或转义就直接渲染可能会引发跨站脚本攻击XSS或数据窃取例如通过图像标签中恶意构造的 URL等漏洞。因此渲染组件必须执行强健的输出清洗操作这一点至关重要。需思考的问题如何在不同用户及不同上下文之间隔离智能体内存以防止数据泄露或交叉污染采取了哪些措施来阻止已存储的恶意输入如提示注入造成持续性危害在渲染智能体生成的输出时会应用哪些清洗和转义流程以防范执行类漏洞如 XSS如何对渲染后的智能体输出尤其是生成的 URL 或嵌入式内容进行验证以防止敏感数据泄露5 AI 智能体的核心风险我们认为智能体的固有设计结合其强大的能力可能使用户面临两类主要风险 —— 我们称之为违规操作与敏感数据泄露。下文将探讨这两类风险以及攻击者实施这些风险的具体手段。5.1 风险1违规操作Rogue actions违规操作——即智能体非预期、有害或违反政策的行为——是AI智能体面临的核心安全风险之一。其关键成因是提示注入隐藏在处理数据如文件、电子邮件或网站内容中的恶意指令可能欺骗智能体的核心AI模型劫持其规划或推理阶段。模型会将这些嵌入的数据误判为指令进而利用用户权限执行攻击者的命令。例如处理恶意电子邮件的智能体可能被操纵泄露用户数据而非执行原本请求的任务。即便没有恶意输入违规操作也可能发生其根源在于根本的目标错位或理解偏差。智能体可能误解模糊的指令或上下文。例如“给迈克发邮件告知项目更新情况”这类模糊请求可能导致智能体选错联系人无意中泄露敏感信息。此类情况的本质是智能体的解读与用户意图产生有害偏差而非外部攻击导致的妥协。此外若智能体误解与外部工具或环境的复杂交互也可能引发意外负面后果。例如它可能误判复杂网站上的按钮或表单功能导致在执行计划操作时发生意外购买或非预期的数据提交。任何违规操作的潜在影响都与智能体的授权能力及工具访问权限呈直接正相关。随着智能体被允许执行的操作敏感度和现实影响提升其可能引发的财务损失、数据泄露、系统中断、声誉损害乃至人身安全风险都会急剧上升。5.2 风险2敏感数据泄露Sensitive data disclosure这一关键风险指智能体不当泄露隐私或机密信息。实现敏感数据泄露的主要手段是数据窃取即诱骗智能体向攻击者暴露敏感信息。攻击者通常会利用智能体的操作及其副作用通常由提示注入驱动来实现这一目的他们可能系统性地引导智能体执行一系列操作诱使其检索敏感数据后通过特定方式泄露——例如将数据嵌入智能体被指令访问的URL中或在代码提交信息中隐藏机密。此外另一种数据泄露路径是操纵智能体的输出生成过程。攻击者可能诱骗智能体在响应如文本或Markdown格式内容中直接包含敏感数据。若应用程序未对该输出进行适当验证或清洗例如缺乏适配浏览器展示的安全处理就直接渲染数据便可能被泄露。例如隐藏在Markdown中的恶意构造图像URL可能在被获取时泄露数据这种路径还可能引发跨站脚本攻击XSS。数据泄露的影响极为严重可能导致隐私侵犯、知识产权损失、合规违规乃至账号被盗且相关损害往往不可逆。缓解这些多样且严重的风险需要一套基于清晰、可执行原则的审慎、多维度安全策略。6 智能体安全的核心原则为在充分发挥智能体巨大潜力的同时降低其风险我们建议智能体产品开发者遵循三大核心安全原则。针对每项原则我们均提供了可参考的控制措施或技术手段。6.1 原则 1智能体必须有明确的人类控制者智能体通常充当人类的代理或助手继承访问资源和执行操作的权限。因此智能体在明确的人类监督下运行对安全性和问责制至关重要。每个智能体都必须有明确的人类控制用户群体。该原则要求系统必须能够可靠区分来自授权控制用户的指令与其他任何输入尤其是智能体处理的潜在不可信数据。对于被判定为关键或不可逆的操作如删除大量数据、授权重大财务交易或更改安全设置系统应在执行前要求人类明确确认确保用户始终参与其中。此外涉及多名用户或多个智能体的场景需重点考量。代表团队或群体运作的智能体需具备独特的身份标识和清晰的授权模型以防止未授权的跨用户数据访问或某一用户无意中触发影响其他用户的操作。与单用户智能体适用的粗粒度权限不同当智能体为多用户共享时应向用户提供授予更精细权限的工具。同样若智能体的配置或自定义提示词可共享共享过程必须透明确保用户清楚了解共享配置可能如何改变智能体的行为及潜在操作。控制措施该原则依赖有效的智能体用户控制由提供独特智能体身份标识和安全输入通道的基础设施提供支持以实现用户指令的区分。6.2 原则 2智能体的权限必须受限智能体的权限 —— 即其可执行的操作和可访问的资源 —— 必须严格受限且与其实用目的及控制用户的风险容忍度相匹配。例如为研究用途设计的智能体不应拥有修改财务账户的权限。通用智能体需具备在运行时动态限制其能力的机制确保仅激活与当前查询相关的权限例如当任务为创意写作时禁止文件删除操作。该原则延伸了传统的最小权限原则要求智能体的权限与具体用途和当前用户意图动态匹配而非仅进行静态最小化设置。这一区别至关重要基于模型的智能体运行在潜在无界的生态系统中且易出现推理错误因此需要超出人类用户或传统软件常规考量范围的上下文感知型限制。该原则要求必须能够定义并执行最高权限级别。关键在于必须防止智能体自行提升权限超出明确的预授权范围。用户还需保留查看并撤销授予智能体的任何权限的能力。实现这一点需要调整并强化核心的 AAA认证 / 授权 / 审计架构以适配智能体包括可验证的智能体身份标识、精细权限系统以及对范围化 OAuth 令牌等凭证的安全管理。控制措施:实现这一原则需明确智能体权限控制措施由适配智能体的强健 AAA认证 / 授权 / 审计架构提供执行保障并利用范围化 OAuth 令牌等凭证安全管理访问权限。6.3 原则 3智能体的行动与规划必须具备可观测性信任建立、高效调试、安全审计、事件响应及用户理解均取决于智能体活动的透明度。若智能体的运作完全不透明我们既无法确保其忠实执行任务也无法排查问题。因此智能体的行动在可行情况下还包括其规划过程必须具备可观测性与可审计性。这要求在智能体的整个架构中部署强健的日志记录机制捕获关键信息 —— 例如接收的输入、调用的工具、传递的参数、生成的输出理想情况下还应包括中间推理步骤。日志记录需安全执行确保日志本身包含的敏感数据得到保护。有效的可观测性还意味着智能体可执行行动的属性如行动属于只读型还是状态变更型、是否处理敏感数据等必须被清晰界定。这些元数据对自动化安全机制和人工审核至关重要。此外用户界面设计应注重透明度向用户揭示智能体的 “思考过程”、查阅的数据来源或拟执行的行动 —— 尤其是在处理复杂或高风险操作时。这需要投入基础设施建设搭建安全的集中式日志系统和标准化 API以通俗易懂的方式呈现行动属性。控制措施有效的智能体可观测性控制至关重要这需要投入基础设施资源构建安全的集中式日志系统和标准化 API明确界定行动属性及潜在副作用。这三大原则共同构成了缓解智能体风险的战略框架。鉴于当前 AI 模型的固有局限性且完全无法保证针对所有潜在威胁实现完美对齐谷歌采用了以混合方案为核心的纵深防御策略。该方案战略性地融合了传统确定性安全措施与动态推理型防御策略核心目标是为智能体的运行环境建立坚实边界大幅降低有害结果的风险尤其是由提示注入引发的违规操作同时竭力保留智能体的实用价值。这一纵深防御方案依靠为 AI 智能体运行环境设定的强制边界防范潜在的最坏情况。即便智能体的内部推理过程因复杂攻击或意外输入而受损或偏离目标这些边界仍能起到防护作用。这种多层防御方案认识到纯规则系统或纯 AI 判断均无法单独满足安全需求。注核心是直观呈现谷歌针对AI智能体安全设计的“两层防御持续保障”体系清晰展示各安全组件如何覆盖智能体全操作流程最终实现“风险防控”与“效用保留”的平衡。1图的核心架构定位图以“AI AgentAI智能体”为中心左侧、右侧及下方分布着不同安全组件整体对应文档中“混合纵深防御”的核心逻辑——融合传统确定性措施与推理型防御策略并通过持续测试与审核确保防御有效性所有组件均围绕“阻断智能体安全风险如违规操作、数据泄露”展开。2核心组件拆解两层防御持续保障第一层传统确定性措施左侧静态刚性防护。这一层是独立于AI推理的“基础安全护栏”通过预定义规则限制智能体行为避免最坏情况发生对应文档中“有限权限”原则Runtime policy enforcement运行时策略执行核心是“策略引擎”在智能体执行工具调用/行动前拦截请求基于规则如“超500元交易需用户确认”“处理不可信数据后禁止外发邮件”判断风险决定“允许/阻断/需用户确认”确保行动符合安全政策。Dependable constraints on agent privileges智能体权限的可靠约束静态定义智能体的权限边界例如“研究类智能体禁止修改财务数据”“写作类智能体禁用文件删除功能”防止权限滥用或自提升。第二层推理型防御策略右侧动态智能防护。这一层利用AI模型自身增强安全性弥补传统措施“缺乏上下文感知”的缺陷对应文档中“可观测行为”原则Hardening of the base model, classifiers, and safety fine-tuning基础模型加固、分类器优化与安全微调通过对抗训练让模型识别提示注入、专用防护模型小型分类器检测恶意输入、安全微调强化模型安全对齐提升智能体核心推理过程的抗操纵能力。覆盖智能体全流程防护嵌入“Perception感知层处理输入”“Reasoning core核心推理层规划任务”“Orchestration编排层协调工具”“Rendering渲染层输出结果”确保每个环节的风险都被动态监测。3持续保障措施下方防御有效性验证这部分是两层防御的“支撑体系”通过持续测试与人工审核发现漏洞确保防御措施不失效Regression testing回归测试验证安全修复是否持续有效防止漏洞复现如修复提示注入后测试旧漏洞是否重新出现。Variant Analysis变体分析主动测试已知威胁的变体形式如提示注入的新话术预判攻击者手段演变提前加固防御。Testing for regressions, variants, and new vulnerabilities回归/变体/新型漏洞测试全维度覆盖漏洞类型既验证旧问题也排查新型未知风险。Red Teams Human Reviewers红队与人工审核红队模拟真实攻击场景如尝试劫持智能体泄露数据人工审核补充自动化测试的不足发现复杂或隐蔽漏洞。3支撑与警示元素Application应用层作为智能体与用户的交互入口承接“响应渲染”环节的安全防护如输出清洗防XSS攻击确保用户界面展示的内容安全。Examples of new vulnerabilities新型漏洞示例图中隐含对“提示注入、内存污染”等核心风险的警示明确两层防御需重点针对的攻击类型为组件功能提供针对性方向。4图的核心价值这张图并非单纯展示技术组件而是将文档中的“三大安全原则”明确人类控制者、有限权限、可观测行为与“混合防御策略”具象化直观呈现“静态规则动态AI防护”的协同逻辑说明两者如何互补传统措施防刚性风险推理型措施防动态风险明确安全组件与智能体架构感知→推理→编排→执行的对应关系让读者理解“安全防护嵌入全流程”的纵深理念为实际部署提供可视化参考。第一层传统确定性措施运行时策略执行第一层安全防护采用可靠的确定性安全机制谷歌称之为“策略引擎”该机制独立于AI模型的推理过程运行。这些引擎会在智能体执行操作前对其行为进行监控与控制充当安全检查点的角色。当智能体决定使用工具或执行操作如“发送邮件”“购买商品”时相关请求会被策略引擎拦截。引擎会根据预定义规则评估该请求评估依据包括操作的固有风险是否具有不可逆性是否涉及资金、当前上下文以及可能的过往操作链智能体近期是否处理过不可信数据。例如某条策略可能通过以下方式执行消费限额自动拦截所有500美元以上的购买操作或对100-500美元之间的购买操作通过提示要求用户明确确认另一条策略可能规定若智能体刚处理过来自已知可疑来源的数据除非用户明确批准否则禁止其向外发送邮件。基于上述评估策略引擎会确定最终处理结果允许操作、若违反关键策略则拦截操作或要求用户确认。这种确定性执行机制提供了可靠且可预测的刚性限制具备可测试、可审计的特性能有效降低智能体故障的最坏影响直接支撑“智能体权限必须受限”的核心原则。然而运行时策略引擎也存在局限性。为庞大的操作生态系统制定全面策略既复杂又难以扩展此外策略往往缺乏深度上下文感知能力——在策略制定者未预见到的特定场景中一条规则可能会拦截合法操作或放行有害操作。例如读取文档后发送邮件的行为有时是合理需求总结内容并发送有时却具有危害性窃取数据而简单的静态规则难以应对这种细微差异。第二层推理型防御策略为补充确定性防护护栏的不足并解决其在处理上下文与新型威胁方面的局限性第二层防护采用推理型防御策略即利用AI模型自身评估输入、输出或智能体内部推理过程中的潜在风险。该策略旨在从本质上提升智能体核心推理与规划过程的抗操纵能力使其更好地契合安全运行参数。其中一种常用技术是对抗训练。在模型开发阶段会让模型接触大量攻击案例如各类提示注入攻击训练过程会教会模型理想的安全响应方式通常是识别并忽略嵌入在数据中的恶意指令或标记该输入以待审查。这一过程常需借助结构化提示词规范如清晰的分隔符、角色标记帮助模型区分可信指令与不可信输入。另一种技术是使用专用防护模型。这类模型通常是经专门训练、用作分类器的小型AI模型其功能类似安全分析师会检查输入或输出中的攻击迹象例如检测用户数据中类似指令的语言、排查恶意模式——这些迹象往往会被简单过滤器遗漏。此外模型还可用于分析与预测。通过分析智能体拟执行的行动计划模型能预测该计划导致不良结果的概率进而可能标记高风险计划以待审核或触发更严格的政策执行。推理型防御的优势在于其具备处理动态行为与上下文的能力相比静态规则模型能学习识别更细微或不断演变的恶意模式大幅提高攻击者的攻击难度与成本。8 安全探索智能体的未来AI 智能体代表着一场变革性技术飞跃为生产力与创新带来巨大潜力。然而其自主性与能力要求从一开始就采取主动且成熟的安全策略。违规操作与敏感数据泄露的风险不容忽视这些风险源于智能体系统的核心特性 —— 尤其是对复杂 AI 推理的依赖以及与外部工具和数据的交互。单纯依赖为可预测软件设计的传统安全措施或反过来盲目信任当前 AI 模型不完善的推理能力都无法应对这一挑战。我们相信混合策略为未来提供了务实且必要的路径。通过将运行时政策执行的确定性保障与推理型防御策略的上下文适应性分层结合我们能够构建更具韧性的安全架构。该方案立足于三大核心原则智能体必须在明确的人类控制下运行其权限需根据风险与用途严格限制其行动与规划需具备可观测性以确保信任与问责。持续警惕、严格测试以及对混合策略的持续优化投入至关重要。AI 智能体安全并非一次性解决的问题而是一套需要持续投入与调整的规范体系。在发展智能体能力的同时优先考虑安全我们才能致力于构建不仅强大实用而且可信、与人类利益保持一致的 AI 智能体系统确保负责任地发挥其变革性潜力。如何系统的学习大模型 AI 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