В статье исследуются критические уязвимости и вызовы безопасности, возникающие при использовании мультиагентных систем на основе больших языковых моделей (LLM) в различных предметных областях. Авторы выделяют семь ключевых проблем, связанных с взаимодействием агентов, которые могут привести к компрометации данных или некорректному выполнению задач при переходе между доменами. Основное внимание уделяется рискам, возникающим в процессе обмена контекстом и инструментами между специализированными агентами. Исследование подчеркивает необходимость разработки новых протоколов безопасности и методов изоляции для предотвращения несанкционированного доступа и манипуляций в сложных ИИ-экосистемах. Результаты работы имеют важное значение для разработчиков архитектур ИИ, стремящихся к созданию надежных и безопасных автономных систем. Данная работа закладывает теоретическую основу для защиты мультиагентных сред от атак типа 'prompt injection' и междоменных утечек.