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本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。

PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

Sapien 是面向通用 AI 智能体的有状态策略引擎：执行前把用户提示词译成任务策略，运行时只放行该策略承认的工具调用序列。

Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。

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。

Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。

MetaPermit 是面向工具使用 LLM 智能体的混合访问控制：LLM 描述候选调用，固定策略决定是否放行。

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。

这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。