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本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

SkillSentry 是安装前的动态技能审计，用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装，就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络，而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为，源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行，也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。

ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。

WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体：在 SOP 下补工具所有权，并把语义检查从有工具权的执行中分开。

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。

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。

论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架，作者单位为南洋理工大学。

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。