本研究提出了一种新红队框架EVA，旨在应对多模态代理在图形用户界面中的间接提示注入攻击。EVA通过动态监测代理的注意力分布，调整对抗线索，从而提高攻击的成功率和适应性。实验结果表明，该框架在多种场景下显著提升了攻击效果。

COSINT-Agent是一种知识驱动的多模态代理，旨在解决开放源智能（OSINT）在整合和推理多样化数据方面的挑战。通过EES-Match框架和优化的大语言模型，COSINT-Agent显著提升了从非结构化数据中提取可行洞察的能力。