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DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。

代表人类行动的分布式智能体，需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。

作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。

Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。

AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。

TMA-NM 把 LLM 智能体长期记忆的行动权限绑到写时来源，用来挡住跨会话记忆投毒。

SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。

This is a lifecycle threat analysis of OpenClaw, accompanied by a set of layered mitigation designs. The problem addressed is: when autonomous agents connect instant messaging, persistent memory, third-party plugins, and high-privilege execution, attacks are no longer limited to single-turn jailbreaks but can compound across multiple stages from initialization to execution. The authors argue that defenses hardening only individual interfaces cannot stop such cross-temporal attacks.

The authors turn "small errors becoming collective false consensus" in LLM-MAS into a measurable propagation on a graph, and use a plug-in that only changes messages, not topology, to reduce the final infection.

SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。