对开源 AI Agent 框架的安全分析显示，约 20% 的框架允许模型输出流入危险的代码执行接收器，如 eval() 或 exec()。虽然其中许多框架是为代码编写而设计的，但常用的静态分析工具无法识别输入源自 LLM，从而造成了重大的安全漏洞。分析还发现了一种常见的做法，即组装 LLM 请求参数时不设置 token 限制，这虽然本身不是一个漏洞，但却是一个普遍存在的问题，并且当前的扫描器常常会忽略它。 AI
影响 凸显了 AI Agent 代码常用静态分析工具中存在的关键安全盲点，需要新的方法来防止提示注入和远程代码执行。
排序理由 对开源 AI Agent 框架在代码安全方面的分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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