引言上一章我们学习了多技能融合与循环调度器如何驱动Agent自动化流程，本章将聚焦大模型部署过程中最容易被忽视的安全风险——Prompt注入与数据越权。随着开源大模型在企业内地快速普及，如何防护恶意指令以及保障业务数据安全，成为不可回避的核心痛点。核心理论Prompt Injection 指的是攻击者通过构造特殊输入，诱导模型执行非预期指令，绕过原有限制，这种攻击形式类似传统软件中的代码注入。Jailbreak 越狱攻击则是针对大模型的安全边界试图突破，触发模型执行潜在危险或违法内容。两者本质是利用模型“理解”并执行指令的能力，混淆上下文中的安全约束。此外，敏感数据提取是攻击链中另一关键环节，攻击者通过精心设计Prompt试图获取模型训练或接入的数据库及用户信息，实现数据越权访问。大模型安全防护，需要在运行时构建多层隔离与验证机制，同时结合系统级Prompt管理，限制输入输出语义。实战演练以下示范如何扮演红方（攻击者）和蓝方（防守者），构造恶意Prompt并通过系统级Prompt加固防护。Step 1：搭建测试环境假设已部署基于 gpt-oss 的本地Agent，准备交互接口。Step 2：红方 - 构造恶意Prompt示例# 恶意Prompt示例，