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本文团队长期从事负责任的人工智能与人工智能赋能社会科学相关研究，围绕视觉生成大模型安全治理、智能体安全等方向开展系统性工作，相关成果发表于AAAI、ICML、TMM 等国际期刊与会议。
当Agent开始真正进入生产环境，安全问题不再是「功能模块」，而是贯穿调用链、运行时与生态层的系统性风险。过去依赖提示词规则、日志审计与框架级防护的方式，正在逐步失效。来自清华大学人工智能学院、交叉信息研究院的方寸跃迁提出一套面向Agent运行全生命周期的多层安全体系。
针对“龙虾”典型应用场景下的安全风险，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）组织智能体提供商、漏洞收集平台运营单位、网络安全企业等，研究提出“六要六不要”建议。
近期多项研究 [1-2] 表明，即使是经过安全对齐的大语言模型，也可能在正常开发场景中无意间生成存在漏洞的代码，为后续被利用埋下隐患；而在恶意用户手中，这类模型还能显著加速恶意软件的构建与迭代，降低攻击门槛、缩短开发周期。
LLM 智能体（LLM Agent）正从 “纸上谈兵” 的文本生成器，进化为能自主决策、执行复杂任务的 “行动派”。它们可以使用工具、实时与环境互动，向着通用人工智能（AGI）大步迈进。然而，这份 “自主权” 也带来了新的问题：智能体在自主交互中，是否安全？