相較於無狀態的 LLM 聊天機器人，是什麼讓以 LLM 為基礎的代理在遭受入侵時根本上更為危險？

在 ReAct (Reasoning and Acting) 代理架構中，操縱代理行為的主要注入點位於何處？

在代理安全的脈絡中，什麼是「工具遮蔽」(tool shadowing)？

一個代理可存取 read_email、send_email 與 search_web 工具。攻擊者在代理將造訪的網頁上植入間接注入。影響最大的攻擊鏈為何？

什麼是「思維注入」(thought injection)？它與代理式系統中的標準提示詞注入有何差異？

為什麼「自動呼叫」模式（代理不經人類確認即自動執行工具呼叫）被視為高風險？

在多工具代理系統中，什麼是「工具權限提升」攻擊？

針對具有持久記憶或對話歷史的代理，「記憶體投毒」攻擊如何運作？

能夠產生子代理或委派任務給其他 AI 系統的代理，其安全意涵為何？

哪種架構模式在維持實用自主性的同時提供最強的代理利用防禦？