Agent-Security

今天关注 AI-native 工程里两个越来越关键的接口层问题：Prasenjit Paul 用 54 次受控实验说明，Agent tool 的命名、schema、返回值与成本提示会直接改变上下文消耗和行动路径；NVIDIA 则从安全工程角度强调，生产 Agent 的身份、权限、网络边界、审计和验证必须由模型之外的 runtime 与平台层强制执行。

今天关注两个 AI-native 系统方向：Google 把 Agent 安全从 prompt/regex 推进到运行时治理层，在模型外统一执行 prompt screening、语义策略和跨会话异常检测；T1 则展示了长时程 terminal agent 如何用真实 sandbox、可执行 verifier、dense process reward 与 MoE 路由一致性机制进行强化学习，把 coding agent 的能力提升从 inference-time harness 延伸到训练阶段。

今天关注 AI-native Agent 的两个结构性可靠性问题：Meta 用 Secure VM、credential isolation 和独立 Sentinel 把个人 Agent 的权限控制移出模型；ExecCritic 则证明 coding agent 的执行反馈只有在测试本身可信时才有价值，并用独立 Test Agent + fail-closed harness 避免 Agent 自己给自己验收。

今天关注 coding agent 的两个基础设施问题：如何让模型能力跨 agent scaffold 泛化，以及如何把高权限签名操作从‘相信 agent’改造成硬件隔离与确定性授权。