模型答错一句话，和 Agent 替你做错一件事，是两种完全不同的风险。而大多数团队还在用第一代的办法防第三代的问题：加审核、写规则、堆提示词。
真正会出事的地方早就换了—— 上下文里混进来的内容、被写错的记忆、越权的工具调用、没人盯着的运行时。 《失控之前：AI Trust 现场》 14 篇， 从「模型说了什么」一路讲到「它替谁做了什么」。
每篇 3000 字上下。读完能直接拿去对着自己的系统提问。
———————————————————————————— 14 篇，已更新 5 篇： 01 AI 安全到底在保护什么？ /ai-market-guide/ 02 AI 能生成，不等于应该生成 /ai-market-guide/ 03 越狱：写好的规则，为什么会被用户绕过去？
/ai-market-guide/ 04 AI 看到了什么，决定了它可能泄露什么 /ai-market-guide/ 05 一封邮件为什么能劫持 Agent ？ 06 RAG 让 Agent 变聪明，也让它记住错误 07 谁在决定 AI 相信什么？
/ai-market-guide/ 08 Agent 为什么会做出主人没有授权的事？ 09 Agent 不能只借用人的账号 10 出了事谁负责？
权限治理与 Fail Closed 11 AI 安全控制面：一条请求如何被看见、判断和拦截？ 12 多个 Agent 一起工作，谁来验证谁？
13 AI 做错以后，为什么必须能还原现场？ 14 从「能用」到「敢用」：企业 AI 安全落地路线图 ———————————————————————————— 如果你正在把 AI 接进业务，而且要为最后那个"敢不敢上生产"的结论签字， 这 14 篇是给你写的。
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