如何为 AI 智能体设计防提示注入的架构防护栏

作者结合自己搭建内部智能体的经历，梳理了动作选择器、先规划后执行、代码后执行、MapReduce、双智能体和上下文最小化等防提示注入的架构设计模式。文中指出 LLM 无法区分提示词与上下文，攻击者可用网页里的隐藏指令让智能体泄露数据甚至删表，因此他用 Azure Function 把数据库查询和邮件发送限制在预定义操作与允许名单内。他强调没有单一模式能覆盖全部漏洞，需要针对可能的失败场景组合使用。