一个名为 PlannerCritic 的开源 Agent Engine，采用双 LLM 架构进行规划和审查，成功抵御了提示注入尝试。该引擎的设计包括解析计划抽象语法树而非自然语言的确定性门控，从而阻止了对抗性目标绕过安全检查。即使在明确指示忽略安全协议或将恶意操作伪装成合法任务的情况下，该引擎的架构安全措施以及专注于结构完整性而非意图的次要审查模型也有效地阻止了注入。 AI
影响 展示了架构设计（而非仅仅是提示工程）如何创建更健壮、更安全的基于 LLM 的 Agent 系统。
排序理由 文章描述了对特定开源 Agent Engine 的安全功能成功进行提示注入测试，详细介绍了其架构和对抗性测试的结果。
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