通用视觉语言模型（VLM）在垂直科学领域的落地，往往面临领域知识缺失、不可解释以及黑盒微调成本过高的限制。基于我们团队近期被 Corrosion Science 接收的一项合作研究，本文从计算机算法设计的视角，拆解了用于海洋工程有机涂层腐蚀评估的零样本推理框架（ZRF-EK）。面对规模有限、机制复杂的科学实验数据，该框架没有选择对大模型进行直接微调，而是将图像识别结果与电化学阻抗谱转化为结构化证据，通过跨模态信息对齐与引导式因果推理，约束大模型在设定的专业上下文中输出符合国家标准的评级结果。本文记录了这一“重证据组织、轻端到端训练”的 AI4S 落地模式及其工程限制。

分析OpenClaw等自治型代理面临的间接提示词注入隐患。由于推理层难以隔离外部不可信数据与系统级指令，攻击者可利用隐蔽文本诱导代理越权调用执行工具或污染持久化状态。防御策略需脱离单一的模型对齐，在架构层面重构信任边界。系统应综合部署输入数据封装、高危操作人工验证、容器化环境隔离、最小化细粒度权限分配与强制记录审计日志，以此限制控制流失陷后的基础破坏域。