Un equipo encabezado por James Peters‑Gill publicó el 6 de octubre de 2026 un artículo sobre multi‑CaMeL, un protocolo que mantiene separadas las instrucciones confiables y los datos no confiables cuando los agentes recurren a otros agentes. El método evita los ataques indirectos de inyección de prompts, que pueden hacer que un agente de IA siga instrucciones maliciosas ocultas. En las pruebas, multi‑CaMeL redujo la tasa de éxito de los ataques al 0,0%, frente al 0,2% de CaMeL para un solo agente y al 12,9% sin ninguna protección. El protocolo sí supone un pequeño costo de rendimiento, pero este disminuye a medida que se usan modelos de lenguaje más grandes.
Por qué importa
Los desarrolladores de asistentes de IA que usan herramientas pueden recurrir a multi‑CaMeL para detener instrucciones maliciosas ocultas cuando colaboran varios agentes.
