Der Artikel auf Towards Data Science erweitert die Sicherheitsdiskussion rund um KI-Agenten über bekannte Prompt-Injection-Angriffe hinaus. Im Mittelpunkt steht ein strukturiertes Framework, das systematisch aufzeigt, welche neuen Angriffsvektoren entstehen, sobald ein Agentensystem mit externen Tools (z. B. API-Aufrufe, Code-Ausführung, Datenbankzugriffe) und Gedächtniskomponenten (Memory) ausgestattet wird. Die Autoren argumentieren, dass die eigentliche Gefahr nicht allein im Sprachmodell selbst liegt, sondern in der erweiterten Backend-Infrastruktur: Tool-Interfaces können missbraucht werden, um unberechtigte Aktionen auszulösen, während persistente Speichersysteme neue Angriffspunkte für Datenlecks oder manipulierte Kontexteinschleusung bieten. Das Framework soll Entwicklern und Security-Teams helfen, die Angriffsfläche agentischer Systeme systematisch zu kartieren und gezielte Gegenmaßnahmen abzuleiten – von Zugriffskontrollen auf Tool-Ebene bis hin zur Absicherung von Memory-Komponenten.