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本文探讨AI Agent在实际任务执行中面临的安全风险，指出攻击者可通过工具名称混淆、构造虚假错误响应等手段诱导Agent误调用功能或偏离目标。研究发现，模型能力越强，其推理路径越复杂，反而可能放大对误导性信号的敏感性，导致更高概率的越狱或误操作。此类风险凸显了AI安全防护需兼顾逻辑鲁棒性与工具调用可解释性，而非仅依赖参数规模提升。