AI 对防御者和攻击者的作用是对等的，但业界对 AI 安全的恐惧叙事低估了防御方的能力。由于攻击面庞大（数以万计的目标），且所有供应商都在同步提升安全能力，被攻击的概率实际上在降低。关于代码质量，作者认为 AI 生成的代码虽然漏洞更多，但被审查和修复的速度也更快——软件中的漏洞总数是有限的，当解决速度超过引入速度时，系统会变得更健壮。

Lemonade 的实践是让每位安全人员都成为工程师，自己构建 AI 平台，上面运行多个 Agent：一个读取威胁情报，另一个检查漏洞方法是否在生产代码中被实际调用。作者强调”每个 Agent 都需要身份”——单个端点上可能运行数百甚至上万个 Agent，现有的身份与访问管理系统无法应对这种规模，必须在行动点层面对每个 Agent 实施策略管控。