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随着 AI 编程工具从“辅助建议”演进为“自动执行”,免费或第三方聚合 API 所引入的安全风险被显著放大。本文指出,真正的问题不在于 API 是否被入侵,而在于其是否值得信任:当不透明的免费 API 进入 Agent 执行链路,模型输出本身就可能成为隐形的攻击载体。在 bypass 确认、自动执行的使用模式下,轻微的输出篡改、伪装成调试的行为或依赖引入,都可能直接作用于真实系统。文章从工程视角分析了这一信任链断裂的结构性风险,并给出明确结论:免费 API 只能存在于严格隔离的实验环境中,一旦进入真实开发或生产场景,风险已不再是概率问题,而是必然性问题。
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