【高阶·安全】如何构建 AI Agent 的纵深防御体系：从 OWASP ASI 威胁建模到工具沙箱、最小权限与行为审计专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 第10轮·第2篇核心痛点：一个能自己规划、自己调工具、还带持久记忆的 Agent，被一段藏在网页里的文字接管后，用它"合法"的权限把你的数据库删了——单点护栏为什么拦不住？纵深防御该怎么一层层落地？适配人群：AI 平台/安全架构师、LLMOps 与 SRE、红蓝对抗工程师、负责 Agent 生产化落地的技术负责人收获能力：掌握 OWASP Top 10 for Agentic Applications（ASI01-ASI10，2026）威胁建模方法；理解"信任边界"如何决定防御分层；能落地一套六层纵深防御（输入护栏 → 权限阶梯 → 工具网关 → 沙箱隔离 → 人在回路 → 行为审计），并具备对 MCP 工具投毒、越权调用、记忆投毒的检测与阻断能力技术背景与演进逻辑从"会说话"到"会动手"：LLM 应用的能力边界在 2024-2026 发生质变传统 LLM 应用：模型只输出文本，人类是唯一的"执行器" - 攻击的最坏结果通常是"生成不当内容"，影响面可控Agentic 应用：模型输出被直接翻译成工具调用（删文件、转账、执行 SQL、调