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MAS-Guard: Unified Guardrails from Individual Agents to Multi-Agent LLM Systems

Mohammad Kachuee, Phu Mon Htut, Sheng Li, Nikolaos Pappas, Miguel Ballesteros Martinez, Yassine Benajiba, Sujith Ravi, Dan Roth · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28397 · open-access PDF

Spanish

Agentic AI extiende los grandes modelos de lenguaje (LLM) de la generación de respuestas a la planificación y ejecución de flujos de trabajo complejos, expandiendo sustancialmente su utilidad al mismo tiempo que expone las aplicaciones a acciones inseguras, fugas de información y manipulación adversaria.Los sistemas multiagentes amplían aún más estas capacidades a través de la especialización y la colaboración, pero la autoridad distribuida, los roles heterogéneos y los participantes opacos o potencialmente comprometidos hacen que la salvaguardia sea aún más desafiante.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Agentic AI extends large language models (LLMs) from generating responses to planning and executing complex workflows, substantially expanding their utility while exposing applications to unsafe actions, information leakage, and adversarial manipulation. Multi-agent systems further expand these capabilities through specialization and collaboration, but distributed authority, heterogeneous roles, and opaque or potentially compromised participants make safeguarding even more challenging. Existing defenses address important individual threats but provide fragmented coverage across local execution

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange