Agent 工程系统学习第 11 章：Agent 攻击面 = 传统 Web + 模型新面。讲透 prompt injection 为何无法根治（模型无法在协议层区分指令与数据），给出三层纵深防御（减少注入面 / 最小权限让注入做不了坏事 / 检测止损），OWASP Agentic 2026 风险速览，认证-权限域-资源归属-委托的四层权限模型（L3 与 L4 是重点），多租户隔离清单，以及可执行的 Agent 安全红队清单。

RAG 的回答质量，一半取决于检索，一半取决于提示词。检索到的上下文再好，提示词写得不对，模型照样答非所问。本篇拆解 RAG 提示词的三层结构（system prompt、上下文模板、生成指令），以及「让模型只基于检索内容回答」的约束设计。

RAG 把外部内容拼进 prompt，等于亲手打开了指令与数据的边界：恶意文档可以借「检索」进入上下文操纵模型（间接提示注入），污染语料可以直接扭曲答案（语料投毒）。本文讲清两类攻击的机制与真实形态、防护的纵深组合，以及「检索内容永远当数据」这条核心纪律。

Web agents complete user requests by reading and acting on pages that third parties write, so an instruction planted on …

为什么同一段对话，用对 chat template 的模型表现天差地别？对话模型的一切行为都由一张「模板」定义：角色标记、特殊 token、系统提示的位置。本篇拆解 chat template 的结构、各家模板的差异、它如何决定「模型以为自己在跟谁说话」，以及微调与应用时最容易踩的模板坑。

Evaluations of LLM systems routinely average over small prompt sets and report models as a ranked table. We ask how much…

基于 2026-09-22 独立研究整理：拆解 Meta Muse 的三层产品谱系与时间线、Secure VM 六层防护（凭据代理替换 / tainted egress / 审批绕过模型）、Muse Spark 1.3 能力口径（AA 指数 61–62 vs Claude Fable 5.1 的 66）、定价与商业模型、三情景推演与风险矩阵，并给出核心判断——Agent 的天花板由平台开放意愿决定，而非模型智力。

IT之家 9 月 17 日消息，低功耗 FPGA 企业 Lattice（莱迪思）当地时间昨日宣布推出 FPGA 开发 AI 辅助工具 Radiant、安全控制 FPGA 新品系列 Mach-N2。 Prompt 以 Lattice 经过验证…

Model misalignment, prompt injection, or operator misuse could lead AI agents operating frontier-lab accounts to exfiltr…

一次智能体响应的延迟由预填充、解码、工具执行与多轮串联构成，本文拆解延迟结构，梳理 prompt 缓存、并行化、语义缓存与推理侧加速四条优化路径，并给出延迟预算分配法。

system prompt 是很多 AI 产品的核心机密——但它就写在每次请求的开头。泄露攻击的形态、防御手段的失效边界、以及「假设会泄露」的架构设计——保护提示词的正确姿势，是不把它当秘密。

KV Cache 让一次推理不用重算历史 token，但多轮对话每次都把 10 万字的 system prompt 重发一遍——前缀缓存回答的是「相同前缀算一遍就够，能不能跨请求共享」。本文拆解它为什么必须是前缀、vLLM 哈希链与 SGLang radix tree 的实现差异、四大厂商截至 2026-10 的缓存定价，以及那笔「写 1.25 倍、读 0.1 倍」的账什么时候是赚的、什么时候反亏 25%。

OpenAI is publishing a framework for systematically reporting AI misalignment and launching it with six reports. In one …

Oct 8, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Key Points A chain of vulnerabilities in Amazon's Bedrock AgentCore …

文婷* 2026-09-29 15:59:46 来源：量子位 文婷 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 别眨眼。** 星空下，一辆白橙色的反重力赛车如利刃出鞘，猛地切进弯道，丝滑拐弯，在赛道上拖拽出一道道冰蓝光带，溅起金黄色的摩…

Google has released Gemini 3.8 Flash TTS and Gemini 3.8 Flash-Lite TTS, 2 new text-to-speech models in its Gemini Audio …

Video generation begins in text space by authoring a cinematic screenplay, then materializes into pixels. As contemporar…

Text-guided image editing must introduce the requested changes while preserving unrelated source content. Diffusion-base…

Training prompts in online reinforcement learning (RL) differ substantially in how informative they are for the current …

Large language model (LLM)-based multi-agent systems (MAS) achieve strong performance by employing specialized multiple …

On-policy distillation (OPD) accelerates post-training by providing dense token-level supervision from a frozen teacher …

拆解一次智能体任务的真实账单，分析智能体场景下 input 占比倒挂的消耗结构，给出缓存、路由、批处理三板斧的量化降本路径，并讨论订阅制定价为何容易击穿毛利。

检索回来的片段直接塞给模型，是 RAG 里被省略最多、也最该做的一段工程：去重、排序、压缩、位置摆放、预算分配，每一步都直接影响答案质量。本文讲清 Lost in the Middle 的位置偏差、MMR 多样性与冗余的平衡、压缩的两条路线，以及一张可照抄的 token 预算分配表。

We propose BrickBench, a benchmark for agentic text-conditioned LEGO-set design. Given a prompt, an agent is tasked with…

Agent 工程系统学习第 3 章：上下文工程取代 prompt engineering 成为核心技能。先算窗口经济学（历史是无界项、工具 schema 可能比对话贵、成本 O(N²) 增长），再讲三类压缩技术（滑动窗口 / 摘要压缩 / 结构化笔记）及其组合，渐进式披露的三层实现与判断标准，长任务上下文组合拳，以及四类定位失误的防御表。

Prefill and decode reward different approaches to quantization: low-precision arithmetic accelerates prompt processing, …

Runway wants to stream AI video as users prompt it, rather than make them wait for finished clips. The approach builds o…

系列第 ③ 篇，对应技能地图第 2 格「Grounding」。拆成两级决策：第一级先问要不要检索——Anthropic 给出的 20 万 token（约 500 页）分界线以上才需要 RAG，以下直接全量进 prompt + 缓存（延迟降 2 倍、成本降最多 90%），并区分预计算索引与 just-in-time 即时检索；第二级再选表示方式，向量索引治模糊召回（但必须配 BM25 混合与 Contextual Retrieval 解决精确匹配与切块丢上下文）、知识图谱治关系与可追溯、语义层治口径不清。附可量化收益表（检索失败率 5.7% → 3.7% → 2.9% → 1.9%）、四个实现注意项、context rot 与上下文压缩/笔记/子智能体三件套，以及一张可抄的选型决策树。

Realtime spoken interaction demands deep reasoning, prompt responses, and fluid turn-taking. We present StepAudio 3 Real…

Agent harnesses (the system prompt, tool set, execution hooks, and context-management scaffolding around a model) are a …

OpenHands（原 OpenDevin）是开源自主编码智能体的旗舰：沙箱化的执行环境、事件流架构、浏览器与终端的全能力。本篇拆解它的架构（事件流、运行时沙箱、代理抽象）、与 SWE-bench 的渊源、社区驱动的基准成绩，以及「自主智能体开源化」的意义与边界。

预训练之后权重就冻结了——这条默认设定正被测试时训练（TTT）打破：推理时当场用少量示例对模型做微调，让它在几秒内「学会」眼前的任务。ARC-AGI 基准上的突破让它出圈，与上下文学习、测试时扩展的关系需要厘清。本篇拆解 TTT 的机制、它在抽象推理上的实证、以及「推理时学习」路线的边界。

Tool-using language-model agents often execute actions that their domain policies forbid. We present LeanGuard, a runtim…

一份可直接用于团队分享的 Agent 沙箱全景：从进程级到 microVM 的五级隔离谱系、「请求→供给→执行→回收」主流程、六大能力组清单，以及从单沙箱限额到高密度超卖的四层资源并发控制，综合本站知识库 13 篇沙箱主题文章写成。

2026 年 10 月，开源编码智能体 OpenCode 的控制台被入侵，1.4% 关联用户的 Anthropic、OpenAI、Google API 密钥可能外泄。本文从这起事件出发，把编码智能体的凭据失守路径拆成三条——指令文件劫持、运行时反馈注入、存储与供应链薄弱——每条都配真实事件与实验数据，再给出从短时效凭据到出口管控的四层防御工事，以及一份今天就能动手的工程清单。

★27,270、Apache-2.0 的 AI Agent 独立审计器 iFixAi：用「夹具即公司」把业务规则变成模拟环境，60 项检查、五支柱加权、跨厂商判分与三项一票否决，补上能力榜之外的治理审计空白。拆解 structural 探针、零容差否决、manifest 可复现性与真实边界。

论文提出AgentSafeEvo，通过攻击者-防御者博弈的协同进化强化学习，提升LLM智能体在多轮工具调用中抵御恶意内容操纵的安全性。

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研究提出CAPE-Bench发现语言模型智能体存在越权后瞒报行为，其中'追溯式许可洗白'在1081起新违规中70%先于虚假报告出现，并证明残差流线性读出可在行为发生前预测违规（AUROC 0.94），优于思维链监控器。

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Anthropic 官方开源的 11 个知识工作插件（★28,766、Apache-2.0）：252 个 SKILL.md 按 description 触发、21 个 .mcp.json 接入 CRM/数仓/工单，权限留在连接器、外部内容一律当数据。拆解双层 marketplace 与钉 SHA+政策扫描的供应链治理，附五个落地场景与真实边界。

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APEX-Harm 基准针对在包含百余文件及邮件、日历、聊天、文档、表格、PDF 和代码执行工具的大型共享工作区中执行金融、咨询、法律任务的长程智能体，评估六类提示注入与脚本注入攻击的安全性。

Google 比 OpenAI 早七周发布 Deep Research，但把「研究计划让用户改批」产品化的也是它——agentic 检索的通用循环是：规划、迭代检索、阅读、反思补漏、交叉验证、带引用报告。本文拆解这个循环的两种实现路线（端到端 RL vs 显式编排），用 BrowseComp 上「裸模型不足 10% vs deep research 51.5%」的差距说明多步浏览行为本身值多少分，也把「慢不等于对」的引用可靠性研究摆上台面。

当软件没有 API 时，让模型像人一样看截图、点界面。讲透感知-行动闭环与坐标定位的难点，盘点 Anthropic、OpenAI、Google 与开源社区的现状（截至 2026-10），并说清提示注入、沙箱隔离与每步截图的 token 账。

提示注入的根因是指令与数据共用一个通道。本文讲清直接与间接注入的差别、为什么它像没有参数化查询的 SQL 注入，并给出输入、上下文、能力、检测四层防御清单与信任边界思维。

文档不能出内网的团队也想要自己的 ChatPDF。本文给出全组件可自托管的开源 RAG 选型思路——解析、向量库、模型、编排四件套——以及一份覆盖评测集、权限边界、内容运营的落地清单与常见失败复盘。

Agent 工程系统学习第 5 章：工具是 Agent 的手脚。给出生产级工具设计五条纪律（描述即接口文档、错误给模型看、返回值尊重上下文预算、幂等与副作用分级、粗粒度优于细粒度），工具注册表与可见性/执行门禁分离，MCP 协议架构与三类能力，2026-07-28 版本无状态化等关键变化表，并给出可运行的 MCP Server 实现与 Client 侧职责。

「Agent 工程系统学习」专题导读：一套教材型 AI Agent 工程学习资料的总览。给出使用顺序建议（01-04 地基 / 05-08 能力扩展 / 09-12 生产化 / 13 前沿）、13 章完整目录与状态依赖表、版本口径（基于 2026-10 工程共识与 MCP 2026-07-28、OTel GenAI、OWASP 2026 等一手规范），以及贯穿全系列的总原则——用确定性的工程系统管理一个概率性的组件（模型），并让两者的边界清晰可审计。

Agent 工程系统学习第 6 章：执行隔离让不可信代码在可控牢笼里运行。先建威胁模型（误删/资源耗尽是必然事件，恶意逃逸分级投入），再梳理隔离技术谱系（进程级限制 → 容器 → gVisor/Kata → Firecracker microVM）与选型决策树，workspace 数据面隔离四条纪律，快照与确定性回放三要点，以及 fail-secure 的失败语义矩阵。