AI治理新范式：悬镜首创智能体疫苗技术守护运行时安全
从基础的聊天机器人到能够执行复杂任务的"数字员工"，大语言模型（LLM）正快速演变为具备自主决策、环境感知和工具整合能力的智能代理。我们已正式进入Agentic AI（智能代理）的新纪元。目前，数以千计的"AI数字员工"正在金融、通信、能源等关键行业核心业务中发挥重要作用，甚至拥有调用核心系统、操作数据库的高级权限。然而，随着数字生产力的迅猛发展，AI原生安全风险也同步显现。01模式变革Agentic AI时代，三大新兴安全挑战以往，企业通过WAF（Web应用防火墙）和EDR（端点安全）构建边界防护体系。
AI 表现不佳？或许是上下文没给对！
许多人认为 AI 不好用，第一反应是模型能力不足，但真正的瓶颈往往在于上下文。模型若不清楚该关注哪些信息、哪些与当前任务相关，自然容易一本正经地胡说八道。这正是近期备受关注的“上下文工程”所致力解决的问题。举例来说，若让 AI 协助准备明日客户会议资料，缺乏上下文的模型仅能生成美观却空洞的通用模板。而一个上下文工程完善的系统，则能自动识别会议对象，调取最新工单记录，发现续约即将到期，同时避免将超出权限的内部定价信息混入其中。输出质量差异巨大，但背后使用的模型可能完全相同。要构建高效的上下文工程，需重点解决
AI Agent技术架构变革
初期阶段：Prompt 提示工程 教AI说话，靠话术模板。 AI=无记忆的聊天机器人。 Prompt 决定输出。 发展阶段：Context 上下文工程 给AI喂信息、装记忆、接工具。 AI=有认知的知识工作者。 Context 决定能力上限。 最新阶段：Harness 驾驭工程一套AI运行时系统，让AI稳定执行、可控交付、可规模化。大模型只是大脑/CPU，系统（Harness）才是核心，是真正的生产力。通俗类比 Prompt：教马听懂指令（"左转、快跑"） Context：给马看地图、路况（信息正确） H
AI 智能体安全危机：代码签名为何失效？揭秘工具投毒的架构盲区
揭露 AI 智能体安全的核心隐患：为何既有供应链管控难以阻挡工具投毒与行为偏移？在企业级 AI 场景下，AI 智能体（Agents）能依据自然语言指令，从共享注册库中自行挑选并调用工具。然而，一个严峻问题正逐渐显现：当前缺乏任何机制去核验这些工具的自然语言描述是否真实可信。💡此类安全漏洞绝非虚构。当一位资深 AI 架构师在 CoSAI（安全 AI 工具库）提交 Issue#141 时，该问题正式被确认。工具注册表投毒（Tool Registry Poisoning）并非单点故障，而是贯穿工具全生命周期的多
AI简报：智能体运行时安全成AI防护新焦点
每周AI要闻速递自2026年4月起，全球AI安全领域与产业界逐渐聚焦于“智能体运行时安全”。随着AI智能体从单纯问答演变为能自主操作工具、访问数据、调用接口及控制业务流程的“行动派AI”，传统的模型防护已捉襟见肘。微软、思科、多家初创企业及学术界近期密集发布了相关框架与产品，一致认为AI安全正从“模型输出安全”迈向“自主执行安全”阶段。该趋势的关键转折在于：旧有的AI多侧重于“内容生成”，风险多在输出端（如幻觉、有害内容）；而如今的Agentic AI开始“执行动作”。一旦具备文件读写、系统控制、代码执行
AI 编程下一步：不是模型更强，而是软件工程操作系统
过去一年，AI Coding 领域里最常见的误判之一，是很多人觉得：«“只要模型不断变强，软件开发就会被完全自动化。”»可是在我看完 flow-kit 以及《十年老技术开发的 AI Agent 探索之路》之后，我越来越明确：决定 AI 开发能走多远的，其实早就不只是模型本身的能力。更关键的是：AI 软件工程系统的能力。于是行业正在从：Prompt Engineering切换到：AI Software Engineering甚至：AI Operating System的阶段。---一、AI Coding 正