James Peters‑Gill이 이끈 연구팀은 에이전트가 다른 에이전트를 호출할 때 신뢰할 수 있는 지시와 신뢰할 수 없는 데이터를 분리하는 프로토콜 multi‑CaMeL을 설명한 논문을 Oct 6 2026에 발표했다. 이 방식은 AI 에이전트가 숨겨진 악성 명령을 따르게 할 수 있는 간접 프롬프트 인젝션 공격을 막는다. 테스트에서 multi‑CaMeL을 사용했을 때 공격 성공률은 0.0%로 떨어졌다. 단일 에이전트용 CaMeL은 0.2%, 보호 기능이 없을 때는 12.9%였다. 이 프로토콜은 성능을 약간 떨어뜨리지만, 더 큰 언어 모델을 사용할수록 그 비용은 줄어든다.
왜 중요한가
도구를 사용하는 AI 비서 개발자는 에이전트가 협력할 때 숨겨진 악성 프롬프트를 차단하는 데 multi‑CaMeL을 활용할 수 있다.