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不可忽视的是，自主代理通过高权限执行和持久内存扩大了受攻击面。与无状态的大型语言模型应用不同，像OpenClaw这样的代理依赖跨系统集成和长期记忆来执行复杂、长周期的任务。这种主动性引入了贯穿从初始化到执行的整个操作生命周期的独特多阶段系统性风险。
与此同时，本文最早发布于Engadget网站，原文链接：https://www.engadget.com/ai/doordash-will-start-paying-gig-workers-for-creating-content-to-train-ai-models-204048743.html?src=rss
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