AgentSafeLabs 用 9,360 次试验评测七种 Agent 框架的安全差异
Does Your Agent Framework Choice Actually Matter for Security? We Ran 9,360 Trials to Find Out.
AI summary
AgentSafeLabs 发布 AgentPort-Bench，在验证攻击载荷逐字节一致后，对直接 API 基线和七种 Agent 框架（含 LangChain、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Semantic Kernel）做了 9,360 次受控试验，覆盖六款模型和五类映射到 OWASP Agentic Security Initiative 威胁分类的攻击。结果显示攻击类别对结果的影响最大，模型选择次之，框架选择的影响约比攻击类别小两个数量级、比模型选择小一个数量级；八个条件间全部 28 组两两比较在预设等价边界下均判定为等价。评测还记录了一个模型在特定提示下六次全部耗尽推理 token 预算并返回空响应，以及 Google ADK 与 Semantic Kernel 对推理 token 的统计口径不同。