AgentPort-Bench跨框架Agent安全评测

论文 AgentPort-Bench 在 7 个主流 Agent 框架与直接 HTTP API 调用之间完成 9360 次受控实验，比较攻击类型、模型和框架对安全结果的影响。方差分析显示，攻击类型解释约 28% 的结果差异，模型约 4.14%，Agent 框架仅约 0.05%，即攻击影响约为框架的 500 多倍。研究覆盖 LangChain、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Semantic Kernel，以及 Anthropic、OpenAI、Google 三家共 6 个模型。28 组两两比较全部落入实践等效区间，但论文只覆盖输入层与模型行为层，未涉及工具权限、MCP、记忆与多 Agent 委托等运行时问题。