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本文探讨了AI模型中模型基础设施边界破坏的概念，即通过构造的输入导致模型返回无法被Agent正常消化的信息，影响模型可用性。文章详细分析了不同模型和推理框架的调用格式和解析过程，并提出了针对不同影响方式的实验验证。

本文探讨了AI模型在文本处理中的边界破坏问题，通过分析不同模型的工具调用格式和解析器行为，揭示了模型输出内容可能被恶意构造的文本影响，导致输出内容失真或调用结构损坏。研究提出了五种影响方式，并通过实验验证了这些方式在不同模型和推理框架上的表现。