深度分析
Agent‑Native Immune System (ANIS)：六層免疫塔為自主 AI 代理提供全生命週期防護
隨著大型語言模型從被動回應演進為具備永續記憶、工具使用與多代理協作的自主系統，傳統的周邊防護與訓練階段對齊已無法防止執行時的記憶中毒、工具鏈操縱或協議攻擊。為填補此缺口，研究者提出 Agent‑Native Immune System（ANIS），一套仿生的內建防禦架構，直接嵌入代理的認知迴路。
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隨著大型語言模型從被動回應演進為具備永續記憶、工具使用與多代理協作的自主系統，傳統的周邊防護與訓練階段對齊已無法防止執行時的記憶中毒、工具鏈操縱或協議攻擊。為填補此缺口，研究者提出 Agent‑Native Immune System（ANIS），一套仿生的內建防禦架構，直接嵌入代理的認知迴路。
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GoogleDeepMind為防止千萬AI代理互動產生安全問題，與多個機構共設1,000萬美元基金，促進學術界研究多代理行為與防範機制。此舉有望填補目前缺乏的多代理安全領域，降低詐騙、惡意指令等網路風險。研究者將在沙盒環境中模擬千萬代理的交互，觀察潛在的協同攻擊與資源濫用情形。