这一讲解决什么问题上一讲我们学习了 Agent 评估、观测与 Debug。它解决的是：Agent 做得对不对？ 为什么这么做？ 失败后如何复现？ 如何持续评估和改进？这一讲继续往生产环境推进。当一个 Agent 从 Demo 走向真实用户，问题会发生明显变化。Demo 阶段，我们关注：它能不能跑起来？ 它能不能回答？ 它能不能调用工具？ 它能不能完成一个简单任务？生产阶段，我们必须关注：它会不会越权？ 它会不会泄露数据？ 它会不会被 Prompt Injection 攻击？ 它会不会误调用高风险工具？ 它会不会成本失控？ 它会不会在用户量上来后变慢？ 它能不能灰度发布？ 它出了问题能不能回滚？ 上线前有没有检查清单？这些问题不是锦上添花。它们决定了 Agent 能不能真正交付。一个没有安全边界的 Agent，就像一个拿着生产权限的实习生。他可能很聪明，也可能很有用。但如果没有权限控制、审批流程、审计日志和成本限制，就不能直接放到生产环境。本讲要解决的问题是：Prompt Injection 是什么，为什么 Agent
这一讲解决什么问题上一讲我们学习了 Agent 评估、观测与 Debug。它解决的是：Agent 做得对不对？ 为什么这么做？ 失败后如何复现？ 如何持续评估和改进？这一讲继续往生产环境推进。当一个 Agent 从 Demo 走向真实用户，问题会发生明显变化。Demo 阶段，我们关注：它能不能跑起来？ 它能不能回答？ 它能不能调用工具？ 它能不能完成一个简单任务？生产阶段，我们必须关注：它会不会越权？ 它会不会泄露数据？ 它会不会被 Prompt Injection 攻击？ 它会不会误调用高风险工具？ 它会不会成本失控？ 它会不会在用户量上来后变慢？ 它能不能灰度发布？ 它出了问题能不能回滚？ 上线前有没有检查清单？这些问题不是锦上添花。它们决定了 Agent 能不能真正交付。一个没有安全边界的 Agent，就像一个拿着生产权限的实习生。他可能很聪明，也可能很有用。但如果没有权限控制、审批流程、审计日志和成本限制，就不能直接放到生产环境。本讲要解决的问题是：Prompt Injection 是什么，为什么 Agent
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