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整个行业用 "function calling" 来描述模型调用工具，让所有开发者都下意识地把它当函数调用来处理。但工具不是函数——工具背后是数据库、文件系统、邮件服务、生产 API、Shell 和 MCP Server。每一次 Agent 的 tool call，本质上是一次资源授权请求，应该进入授权、审批、审计链路，而不是被 SDK 自动执行。本文是「AI Agent 安全最佳实践 2026」的续篇，专门拆解这个核心判断。
Security
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2026 年的 AI Agent 安全，已经不能只靠 Prompt Guardrail。Agent 一旦具备工具调用、MCP、记忆、工作流编排和外部系统访问能力，本质上就是一个会行动的软件主体。本文从业界共识出发，拆解 Agent 的七层攻击面，归纳六个工程控制点，并给出业务服务+智能体服务的双层安全架构和落地要点。- Published on
本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第七篇。随着 AI Agent 获得自主行动能力，安全边界从单纯的 Prompt 防护扩展到全链路工程治理。本文基于 2026 年最新视角，详解 OWASP 代理安全风险、MAESTRO 威胁建模框架以及多层防御体系的落地实践。- Published on
深入体验 Microsandbox：一个轻量级、硬件隔离的代码执行沙盒。本文详细介绍了其架构优势、安装配置流程。