无需攻击者：共享状态 LLM Agent 中的无意跨用户污染

基于大语言模型的智能体常在多会话中维持任务状态以确保连续性，且在团队部署中常跨用户复用共享知识层。这种共享持久化扩大了故障面：局部有效的信息若被无视范围地重应用，会静默降低其他用户的任务效果，即“无意跨用户污染”（UCC）。不同于对抗性记忆投毒，UCC 源于良性交互产生的范围限定伪影的持续存在与误用。本文形式化了 UCC 评估协议，提出三类污染分类法，并在两种共享状态机制中评估发现，原始共享状态下污染率高达 57%-71%。写入时清洗对对话类状态有效，但对含可执行伪影的状态仍存在显著残余风险，常表现为静默错误答案。结果表明，防止此类故障需超越文本层面的伪影级防御。