Agent Tool Contract 演进生产实战：用 Schema Fingerprint、Compatibility Matrix 与 Shadow Replay 防止工具升级故障
Agent 工具升级最危险的不是接口报错，而是参数结构与返回语义变化后，模型仍按旧契约调用。本文结合 MCP 最新规范，给出 Schema 指纹、兼容矩阵、影子回放、灰度门禁与快速回滚方法，帮助团队在灰度窗口内保证新旧客户端与服务端互不打坏。
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Agent 工具调用安全实战：用权限边界防住 Prompt Injection 与 Tool Poisoning
系统梳理 LLM Agent 工具调用中的 Prompt Injection、Tool Poisoning 与权限放大风险，从信任边界、权限边界、执行边界三层架构出发，给出策略网关、人工审批、沙箱隔离和全链路监控的完整落地方案。
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MCP Tool Poisoning 实战：为 LLM Agent 建立工具调用安全边界
系统拆解 MCP 工具投毒与间接提示注入风险，从工具注册、最小权限、参数审计、内容隔离到运行时拦截，给出可落地的五层防御架构与上线检查清单，帮助接入外部 API、数据库和企业系统的团队建立可审计的 Agent 安全边界。
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MCP Tool Server 安全治理：从接入便利到最小权限执行
MCP 让大模型连接工具变得统一，但也放大了权限、身份、审计与提示注入风险。本文从协议边界、授权模型、执行隔离和上线检查出发，整理一套可落地的 MCP Tool Server 安全治理方案。
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MCP Agent Security：工具接入时代的 LLM 安全边界，不只是 Prompt Injection
从 MCP 官方规范、OWASP、OpenAI、NSA 与安全研究出发，系统拆解 AI Agent 工具接入中的 tool poisoning、间接 prompt injection、权限控制、动作审查、沙箱执行与审计回归，帮助团队构建可上线的 MCP Agent 安全架构。
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Context Engineering：AI Agent 生产化的核心不是提示词，而是上下文预算
本文结合 Anthropic、OpenAI 与 GitHub 工程实践，拆解 AI Agent 上下文工程理念：为什么生产级 Agent 的关键不是更聪明的提示词，而是把上下文窗口当成稀缺资源来管理，涵盖工具设计、记忆压缩、子 Agent 分工与离线评测。