LLM代理存在一个重大的安全漏洞，恶意代码可以通过其使用的工具的输出来注入。这种“工具输出注入”绕过了标准的输入和输出护栏，因为恶意数据直接从工具的响应进入模型的上下文窗口。为了缓解这种情况，必须在“PostToolUse”阶段实施安全措施，在代理处理工具输出之前对其进行拦截和清理。 AI
影响 突出了LLM代理开发中的一个关键安全漏洞，需要新的防御机制来防止恶意代码执行。
排序理由 文章讨论了LLM代理的一个特定安全漏洞和缓解策略，属于AI工具和安全类别。
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<p>Most teams building LLM agents spend their security budget on the input side: system prompt hardening, user input sanitization, PII redaction before the model sees it. That's necessary — but it leaves a wide-open attack surface that almost nobody talks about: <strong>what the …