该论文研究的是中心化 LLM 多智能体系统（MAS）在“注册阶段”引入的一类新型注入风险。在这类系统中，新加入的 worker agent 需要把自己的描述信息注册进系统，而 planner（规划器）会读取这些描述来决定三个关键决策：任务如何被拆解、每个子任务由哪个 worker 执行、以及每个子任务具体需要什么输入与产出。问题在于，这些描述由第三方在系统外部撰写，却会被 planner 当作可信信息直接采信，从而形成一条“注册时注入”（registration-time injection）通道。与常见的提示注入不同，这里的恶意载荷在任何用户指令到达之前就已经埋设完毕，攻击目标是 planner，并会沿着 planner 生成的计划向下游的良性 worker 传播。这意味着即便那个被精心构造的 worker 从未被分配任何子任务、也从未被真正调用，攻击依然可以生效。 作者首先对 worker 描述做了结构化拆解，定义了四个字段：功能（functionality）、输入规范（input specification）、输出规范（output specification）和使用约束（usage constraints）。随后他们对来自三个公开 agent 市场的 32,000 条描述进行统计，发现大多数描述缺失输入规范与使用约束，且至少 23.35% 的描述含有这四个字段之外的内容——也就是说描述文本本身存在大量可被利用的自由空间。基于此，他们构造了八种描述操纵攻击策略，分别针对任务拆解、能力接地（capability grounding）和子任务规格说明三个环节，并在 GAIA 基准上进行评测。结果显示，在最严重的情形下，仅一条被操纵的描述就能把任务成功率从 84.31% 压到 37.25%，或者让 token 消耗、执行时间上涨超过 111%；而用户的目标表述始终未变，worker 也仍然忠实地执行 planner 给出的计划——即异常完全来源于计划本身被误导，而非执行侧出错。这些效果在两种 MAS 实现、六种 planner LLM、四种 LLM 评测器以及三个市场的真实描述数据上都保持了稳定性。 针对该问题，作者提出注册时防御方案 DescGuard：在描述进入 planner 之前，仅保留与 worker 自身接口范围相关的信息。DescGuard 能把被攻击的规划指标与下游性能恢复到接近基线水平，且无需修改 worker 实现、planner 或编排逻辑，还可以与现有的隔离、权限控制与运行时机制叠加使用。