AI智能体正迅速步入实际应用阶段，其兴起标志着生成式AI正迈向实用化的关键节点。这类智能体不仅能理解指令，还具备自主判断、调用工具及协同完成任务的能力，预示着“智能系统自治”新时代的到来。 然而，伴随这一进程的是风险的升级。从幻觉现象、指令注入到物理世界的失控，智能体系统成为了多种安全风险的加剧因素。赵宇指出，许多用户对智能体潜在的安全风险认识不足，在产品设计与部署时往往低估了其可能引发的系统性负面效应，导致缺乏必要的防护机制。 此外，不同用户群体对安全问题的重视程度存在显著差异。高敏感行业，如金融和医疗，在初期便具备了一定的防范意识，而面向消费者的应用则往往容易忽视底层的安全风险。 更为关键的是，当前智能体相关的安全法规与标准体系尚未完善。用户在实际应用中难以获得明确的合规指导，这进一步增加了风险管理的复杂性和不确定性。 在风险放大方面，AI智能体已从“输出错误”转变为“动作风险”。这类智能体并非传统AI的简单延续，而是融合了决策逻辑与动作执行链的新系统。赵宇强调，传统AI的风险在这一新场景下被显著放大。 首先是幻觉问题。生成式AI的“编造”特性在智能体中造成了更大的危害。由于智能体需要长时间运行，并根据动态上下文进行推理，其幻觉往往不再仅仅是文字输出错误，而是直接导致错误行为。例如，在自动驾驶场景中，智能体若误识别交通标志，可能引发物理事故。 其次是指令层攻击风险的升级。传统的“提示注入”攻击在智能体场景中演变为更具操作性的“行为操控”。在MCP（多组件提示）架构下，第三方工具作为系统信任组件被接入，攻击者可通过篡改工具描述实现恶意替换，使攻击更为隐蔽和高效。 同时，还存在一个更为隐蔽的风险：第四方提示注入。攻击路径并非直接指向智能体，而是通过间接信任链进行跳跃式入侵，这极大地增加了溯源的难度。

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