国内首次大模型“体检”揭示了281个安全漏洞，其中177个为大模型特有，如提示注入和智能体复杂风险。这些新型威胁不仅源于技术本身，也与用户过度信任和本地部署的误区有关，对个人隐私、商业运营乃至社会信任构成严峻挑战。AI安全已成为产业竞争的核心要素，亟需技术创新、商业投资与伦理治理协同推进，以构建一个可持续且值得信赖的AI生态。

Anthropic重磅推出Claude for Chrome浏览器扩展，让AI Agent直接“入住”Chrome，实现日程管理、邮件回复、找房等“超管”功能，引发业界对AI浏览器未来形态的讨论。在Perplexity Comet等先行者遭遇“提示注入攻击”的安全阴影下，Anthropic强调安全至上，并限制测试范围，为这场浏览器AI大战的参与者敲响警钟。

Anthropic推出Claude for Chrome，标志着AI代理在浏览器控制领域迈出重要一步，预示着AI在个人和企业生产力应用中的巨大潜力。然而，这一进步也同时暴露了“提示注入”等AI安全漏洞的严峻挑战，促使行业深入思考如何确保AI代理的安全性、可信赖性及人类对其的控制权，这不仅关乎技术发展，更涉及商业信任和深层社会伦理。

谷歌Apigee推出的Model Armor是业界首批将原生大语言模型（LLM）治理框架集成到API管理平台的方案，它通过在代理层执行细粒度策略，有效应对提示注入、越狱、数据泄露等AI特有风险，为企业规模化部署和安全运营LLM应用奠定信任基石。这一创新不仅加速了企业AI采纳，也重塑了API网关在AI时代的战略地位，预示着原生LLM治理将成为未来企业AI生态的标配。

随着AI代理和模型上下文协议（MCP）的快速普及，一种新型的“致命三连”攻击模式浮出水面，利用提示注入导致企业数据库敏感数据泄露。这并非简单的代码漏洞，而是MCP与现有OAuth授权机制之间的深层架构“阻抗失配”，预示着AI代理在走向企业级应用时，必须对安全范式进行根本性重塑，以应对前所未有的信任与控制挑战。

Django Web框架的联合创建者Simon Willison针对AI Agent的安全风险发出了严厉警告。他指出，当AI Agent同时具备访问私人数据、暴露于不可信内容和进行外部通信的能力时，将构成一个“致命三重威胁”，极易导致数据被窃取。Willison强调，LLM固有的指令遵循特性使其容易受到“提示注入”攻击，而目前的技术防护措施尚不能提供100%的可靠保障，这要求用户和开发者对AI Agent的使用和设计保持高度警惕。