# Un nuevo protocolo multiagente reduce a cero los ataques de inyección de prompts

> Investigadores presentan multi‑CaMeL, un método de comunicación que detiene los ataques indirectos de inyección de prompts en sistemas jerárquicos de agentes de IA.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/es/new-multi-agent-protocol-cuts-prompt-injection-attacks-to-zero

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.

## Los hechos

- La tasa de éxito de los ataques baja al 0,0% con multi‑CaMeL (artículo, 6 de octubre de 2026)
- Artículo enviado el 5 de octubre de 2026; entre los autores figura James Peters‑Gill

## 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.

## Fuentes y referencias

1. [Can CaMeLs Talk? Securing Multi-Agent Systems Against Indirect Prompt Injection Attacks](https://arxiv.org/abs/2610.05640) – arXiv cs.MA, 2026-10-06
2. [Where Rules End and Judges Begin: Measuring the Judgment Boundary in Multi-Agent Systems Security](https://arxiv.org/abs/2610.07657) – arXiv cs.MA, 2026-10-07

Última actualización: 2026-10-07