Uma equipe liderada por James Peters‑Gill publicou um artigo em Oct 6 2026 descrevendo o multi-CaMeL, um protocolo que mantém instruções confiáveis separadas de dados não confiáveis quando agentes acionam outros agentes. O método impede ataques indiretos de injeção de prompt que poderiam levar um agente de IA a seguir comandos maliciosos ocultos. Nos testes, o multi-CaMeL reduziu a taxa de sucesso dos ataques para 0.0%, ante 0.2% com o CaMeL para agente único e 12.9% sem nenhuma proteção. O protocolo acrescenta um pequeno custo de desempenho, mas esse custo diminui com o uso de modelos de linguagem maiores.
Por que importa
Desenvolvedores de assistentes de IA que usam ferramentas podem recorrer ao multi-CaMeL para impedir prompts maliciosos ocultos quando os agentes colaboram.
