AWS 提出 Trust in Depth 框架：在保障可控前提下赋予 AI 智能体更多自主权
AWS 发布 Trust in Depth 框架，通过 Scope、Know、Bound、Observe 四个独立层级来建立对 AI 智能体的信任，解决人工审批瓶颈并支持高自主性任务。
推荐理由：文章提出分层信任框架，结合自动推理与运行时管控，为平衡智能体自主性与安全性提供可落地的工程方法。
#安全/对齐
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7878 GitHub Security Lab Taskflow Agent：AI 驱动的自动化模糊测试流水线
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，这是一个基于 GitHub Security Lab Taskflow Agent 框架构建的自主模糊测试流水线，专为 C/C++ 项目设计。
推荐理由：GitHub Security Lab 开源了基于 LLM Agent 的自动化模糊测试流水线，详细拆解了从 Harness 生成、覆盖率反馈循环到崩溃分诊的全流程设计。
DeepLearning.AI精选AI 评分6262 Meta Muse agent 采用 OS 级安全机制防御提示注入
Meta 的 Muse agent 通过操作系统层面的安全措施来防御提示注入攻击，而非仅依赖模型自身的训练数据。该智能体假设模型可能被欺骗，因此确保模型从不处理真实凭证，并将工具运行在隔离的 Linux 容器中。
推荐理由：原文介绍了 Meta Muse agent 在操作系统层面构建安全机制的方法，展示了不依赖模型自身训练来防御提示注入攻击的工程思路。
Google Developers Blog精选AI 评分7373 Google 发布基于 ADK 构建零信任 AI Agent 的安全指南与开源示例
Google 开发者博客发布了利用 Agent Development Kit (ADK) 构建零信任 AI Agent 的技术方案，并开源了包含自主客服退款代理的参考实现。
推荐理由：原文提供了基于 ADK 构建零信任 AI Agent 的完整代码实现与开源仓库，展示了如何通过硬件签名、沙箱隔离和语义网关防御提示词注入攻击。
已经到底了