Ein Team unter der Leitung von James Peters‑Gill hat am 6. Okt. 2026 eine Studie zu Multi-CaMeL veröffentlicht. Das Protokoll hält vertrauenswürdige Anweisungen von nicht vertrauenswürdigen Daten getrennt, wenn Agenten andere Agenten aufrufen. So verhindert es indirekte Prompt-Injection-Angriffe, bei denen ein KI-Agent dazu gebracht werden könnte, versteckte bösartige Anweisungen zu befolgen. In Tests sank die Erfolgsquote solcher Angriffe mit Multi-CaMeL auf 0,0 Prozent. Zum Vergleich: Bei der Einzelagenten-Version CaMeL lag sie bei 0,2 Prozent, ohne Schutz bei 12,9 Prozent. Das Protokoll kostet zwar etwas Leistung, doch dieser Nachteil fällt bei größeren Sprachmodellen geringer aus.
Warum es wichtig ist
Entwickler von KI-Assistenten, die Tools nutzen, können mit Multi-CaMeL verhindern, dass versteckte bösartige Anweisungen greifen, wenn Agenten zusammenarbeiten.
