「prompt 注入」共找到 292 篇相关文章
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
Google全链路赋能出海：3人团队调度千个智能体，可成独角兽｜MEET2026
在量子位MEET2026大会上，Google Cloud大中华区负责人Dennis Yue称智能体为初创出海注入新内涵。谷歌推一体化方案全链路赋能，还谈到Gemini 3突破、A2A协议及商业模式转变等。
绕过Azure AI 护栏的方法及案例
本文指出Azure AI有安全漏洞，攻击者可利用漏洞绕过内容安全机制。介绍了重现步骤，阐述字符注入与对抗性机器学习规避两种攻击技巧，展示攻击效果，还提及微软已部署缓解措施并给出安全建议。
Nano Banana Pro最全解析，设计师和开发者都用得上，附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建，将逻辑推理能力注入像素生成，解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃，应用广泛，谷歌还给出提示词使用技巧，但在部分处理上仍有提升空间。
安全噩梦：Docker 警告 MCP 工具链中存在的风险
Docker 博文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具引入安全漏洞，如凭证泄露等。MCP 发展迅猛但部分实现有隐患，Docker 分析发现广泛漏洞，还提出强化方法应对风险，其他厂商也有类似担忧。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
这个 Agent Team，终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team，通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试，展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁，是复杂任务兜底系统，而非简单 prompt 编排。
Life of a Token：像调试代码一样看懂大模型如何生成 Token
文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel，追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例，详细讲解其管线各阶段，如 Tokenization、Embedding 等，还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。