LLM react prompt injection 以及相关解决方案

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React Agent的安全隐患及应对策略 引言 随着React Agent在国际市场的火热发展,各大厂商纷纷投入到Agent市场的竞争中。然而,在追逐市场的同时,React Agent的安全问题却常常被忽视。本文将以Langchain为例,深入探讨React Agent的安全隐患,尤其是Prompt注入这一层面的风险,并提出相应的防御建议。 Langchain React智能体的原理 Langchain的React智能体主要基于以下几个原理和组件: 智能体(Agent):整个系统的核心,负责接收输入,调用工具链,综合结果,生成输出。 工具链(Toolchain):智能体可调用的工具集合,每个工具负责特定任务。 提示工程(Prompt Engineering):精心设计输入提示,引导LLM进行复杂行为。 反应循环(Reactive loop):智能体与工具链多轮交互,交替推理执行,更新认知。 整合与抽象(Composition & Abstraction):声明式API,灵活组合各组件。 反馈与学习:智能体从循环中学习,优化推理策略。 ………………………………