无需攻击者：共享状态 LLM Agent 中的无意跨用户污染
No Attacker Needed: Unintentional Cross-User Contamination in Shared-State LLM Agents
AI 导读
研究者提出并形式化了共享状态 LLM Agent 中的无意跨用户污染（UCC）：一个用户的良性交互留下的局部有效信息被持久化后，被错误复用到其他用户，静默改变答案、代码或工具行为。论文给出语义、变换、流程三类污染的分类，并在共享记忆的 EHRAgent（MIMIC-III、eICU）和共享上下文的 MURMUR（Slack）上评估，原始共享状态下的污染率为 57.4%–70.7%。写入时清洗方法 SSI 在 Slack 上把污染率从 57% 降到 6%，但在 EHRAgent 上仅从 60% 降到 41%，因为 SSI 只清洗文本字段，无法清除已编码在解答代码中的约定。
推荐理由
论文以受控实验量化共享状态 Agent 的跨用户污染率，并指出文本级清洗对含可执行产物的共享状态仍留残余风险。