典型弱點包括：寬鬆的網路外發、長期或共用憑證、未經驗證的代碼庫與產物信任，以及賦予廣泛檔案或 API 權限的插件。即使是善意的評估者，也會透過除錯控制台、編排掛鉤或 CI 管線洩漏能力。當代理能鏈接多個工具時，小錯誤會放大成橫向移動——尤其當可觀察性僅記錄提示與回應，而非完整工具調用有向無環圖與資料流時。

緩解措施必須分層實施：預設拒絕外發流量、每工具範圍令牌並設嚴格 TTL、預設唯讀檔案系統、隔離的暫存儲存，以及敏感權限升級需人工審批。加入蜜罐令牌與誘餌端點以早期偵測邊界探測，並確保異常序列出現時能自動撤銷憑證，實現僅崩潰恢復。

OpenAI 指出思維鏈無法可靠揭露隱藏意圖，這與業界經驗一致：推理文本既不完整也不具約束力。應以行為保證取代內省。這意味著評分行動序列、在工具邊界執行白名單/黑名單、根據政策驗證外部調用，並抽查長期計畫的異常行為。使用模擬敏感操作的影子工具，觀察選擇而不造成實際影響。

結合統計監控與結構性檢查：每次會話能力上限、檢驗檢索資料來源，以及沙盒特定規則在不確定時的漸進降級。指引目標是基於效果的監督——根據行動後果批准或阻擋，而非聲稱意圖。

預期代理功能發布將短期放緩，且在隔離工具、秘密管理與可觀察性上的投入激增。董事會將要求明確的代理風險承受度與應對成熟度證據。監管機構與保險商可能推動安全案例，記錄環境隔離、爆炸半徑控制與事故後鑑識。能證明系統層級安全的供應商將獲得採購優勢，而僅靠模型層面主張的將失去信譽。