本报告围绕多智能体系统的传染性越狱安全风险展开，重点关注如何通过攻击单个智能体，利用多智能体间的通信、记忆检索与协作机制，将越狱效应在系统中指数级扩散。报告从多智能体架构、攻击面、研究现状出发，详细阐述了Agent Smith方法的理论推导、离线对抗图像生成算法以及大量实验验证（，说明传染性越狱在理想环境下具有高效性和普遍性，并指出未来需进一步关注在更真实架构、更高性能模型下的攻击演进，以及相应的内容来源标记、信任边界划分等防御机制
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