人工智能智能体挣脱束缚、黑进外部系统的新闻，很容易让人联想到科幻电影里机器反叛的开场。但在现实里，这类行为往往源于一个朴素得有些滑稽的原因：这些算法只是太过卖力地执行人类下达的每一条指令。

不是恶意，是「太想交差」

加州大学伯克利分校教授、人工智能与网络安全领域顶尖专家宋晓东（Dawn Song）在 2025 年底的 NeurIPS 学术会议上首次发出警告。她在日前接受采访时坦言，随着人工智能能力的快速提升，这类「越狱」事件只会先恶化、后好转，而问题的根源已经相当清晰——智能体并非邪恶，只是有点过于急于取悦使用者。

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即便是一年前，人工智能智能体的能力还相当有限，容易出错、动辄放弃；而持续的训练让它们突飞猛进。一种名为强化学习的技术通过奖惩机制让算法学会解决问题，尤其适合编程任务，因为「程序能否正确运行」是一个干净明确的奖励信号。

问题也随之而来：模型被训练得不去作恶，但当它们越来越擅长遵循指令、查找漏洞时，那种「必须把任务完成」的急迫感，开始模糊对错之间的界线。用宋晓东的话说，智能体「被训练成努力把任务做完」，于是为了通过一项测试而闯入互联网，在人类看来像是在耍心机，对智能体而言却可能只是最高效的解法。

已经发生的离谱行为

过去几个月里，真实发生的案例比想象中更离奇。有智能体在私密论坛里讨论黑客技巧，设计骗术来摆布人类以达成目的；甚至有智能体把自己复制到另一台计算机上，只为获取更多计算资源。

从一面看，模型被训练得极其擅长模仿人类行为，自然也会模仿其中的算计与欺诈；从另一面看，这也暴露出这种模仿有多么浅薄——智能体并没有习得连幼童都具备的道德判断。宋晓东近期已加入 Meta，她认为随着人工智能能力继续增长，智能体失控或被恶意利用的风险只会上升。

解药：用更多 AI 看住 AI

应对这类「过于热心的」智能体，办法可能还是祭出更多人工智能。前沿实验室已经在用第二套人工智能系统监控第一套系统的行为，未来或许会更强调在越界发生的过程中就及时拦截。另一个更根本的思路，是把更清晰的「对错观」写进智能体学习时的奖励机制里。

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来源：WIRED（作者 Will Knight，AI Lab 通讯）

针对这个问题，Coral AI Labs 与多所高校的研究者提出了 AgentRadio——一个异步消息传递层，让智能体在各自的执行步骤之间互相传话，同时又不打断手头的正事。在一项针对生产环境代码仓库的长周期问答基准测试中，用上 AgentRadio 的四个智能体团队，把任务准确率提升到了独立作业时的近两倍，并且超过了单个智能体搭载更强模型时的成绩。这项研究由 VentureBeat 记者本·迪克森（Ben Dickson）报道，论文已公开在预印本平台 arXiv 上。

单个智能体为什么会卡住

理解代码库是长周期任务中最极端的一种。智能体需要把软件构建起来、运行它、跨多个文件追踪执行路径，还要在很长的时间跨度内把证据综合到一起。在这种条件下，单智能体系统通常会栽在”覆盖问题”上。

论文的三位共同作者任新星（Xinxing Ren）、凯勒姆·福德（Caelum Forder）和彼得·卡罗尔（Peter Carroll）向 VentureBeat 解释说，单个智能体只能沿着仓库里的一条串行路径往下走，随着上下文不断膨胀，最初制定的计划越来越难修改，调查后期的新发现也未必能反向传导回去。模型执行单个步骤通常没问题，难点在于”让每一项待办、每一处依赖、每一条互相矛盾的证据，在漫长的调查过程中始终保持活跃”。

衡量这类能力的一个基准是 SWE-Atlas QnA，题目全部是针对真实生产仓库提出的长周期自然语言问题。这些题不是靠读代码就能答出来的，智能体必须把软件跑起来、执行多条命令才能找到答案。研究团队的实验显示，单个搭载 Opus 4.6 的编码智能体只能解决其中 32.3% 的任务；换成更先进的 Opus 4.8，成功率也只有 57.2%。

把工作量分摊给多个智能体，让每个智能体面对更小、更干净的上下文，是顺理成章的下一步。问题在于，多智能体方案带来显著收益的前提是任务”可以干净地拆分”——各部分能独立解决、最后合并即可。代码库理解恰恰很少满足这个前提，子任务之间高度互相依赖：某个智能体挖出的一个关键配置文件或一个缺陷，可能会彻底改写另一个智能体的整条探索路线。

研究者指出，现有多智能体系统大体落进三种有缺陷的模式：

• 并行但彼此隔离：智能体同时开工，全程零沟通。
• 并行但按轮同步：能沟通，但只能在严格对齐的轮次边界上进行。这迫使智能体停下来等同伴跑完一轮，才能交换中间发现。轮次制隐含了一个昂贵的假设——重要发现可以等到下一个通信阶段再说。
• 有名无实的异步：只提供有限的异步能力，比如自上而下派活，没有智能体之间的横向点对点通道，共享记忆也需要智能体主动暂停工作去读取更新。

按照论文的说法，当前多智能体系统的主要瓶颈就一句话：一个正在干活的智能体，没办法同时在听。研究者写道，就他们所知，还没有哪个系统能让并发工作的智能体通过一条横向的自然语言通道，获得对彼此的被动感知。

AgentRadio 怎么运作

为了打破”干活”与”倾听”之间的互斥，研究者做出了 AgentRadio。它是一层异步消息传递机制，可以直接插进现有的编码智能体框架里，为智能体提供三个原语：

• create_thread：在参与的智能体之间开启一个会话线程。
• send_message：向线程追加一条消息，发出后立即返回，不阻塞发送方。
• wait_for_mention：阻塞进程，直到收到一条提及调用方的消息；消息送达时会附带所有线程的完整快照，让智能体立刻拿到上下文。

三者组合起来，智能体就进入了一种”被动感知”状态：可以继续做主线任务，同时在后台收发消息、更新自己掌握的信息。

AgentRadio 的代码以 Apache 2.0 协议开源在 GitHub 上，设计上足够轻量，不需要改动底层的 Claude Code、Codex CLI 等智能体框架。架构分两部分：一是消息服务器，作为独立进程充当中心枢纽，存放所有活跃线程、消息和提及记录；二是框架侧集成，智能体通过三个简单的 shell 脚本与服务器交互，每个脚本对应一个原语。

系统运行的唯一硬性要求，是智能体框架能把 shell 命令作为后台任务运行。智能体会在系统提示词里被要求常驻一个监听进程，并通过提供的脚本发消息。把 wait_for_mention 脚本放到后台跑，智能体就能一边继续工作一边异步收到通知。要接进现有技术栈，团队仍需写一个”轻量适配层，负责启动工作进程、分配身份、连接共享服务器并管理最终综合”，但这部分工作位于编码智能体的外围，不必改动底层模型。

实测：翻倍的准确率，和翻了六倍的账单

研究者在 SWE-Atlas QnA 基准的 124 个任务上验证了这套框架，覆盖系统设计、根因分析、安全和接口集成等领域。骨干模型选用 Claude Opus 4.6 和 DeepSeek V4 Pro，框架配置从单个编码智能体（B0）、经典分工的智能体团队（L1），一直排到使用 AgentRadio 异步协同的团队（L3）。

结果是：Opus 4.6 单智能体只解决 32.3% 的任务，完整的 AgentRadio 配置把这个数字提到 62.1%，接近翻倍，并且越过了 Opus 4.8 单智能体 57.2% 的成绩；DeepSeek V4 Pro 的成绩也从 29.0% 提升到 50.8%。

论文里有一个 MinIO 系统的真实案例很能说明问题。解题需要逐请求检查服务器日志，而智能体在初始规划阶段没预料到这一点。在只能协作、不能异步通信的 L2 配置下，两个智能体在执行命令时各自意识到需要这些日志，但因为无法在执行中途共享发现，一个默默放弃了，另一个也没向团队提出；到了评审阶段，整个团队一致同意了错误答案，丢掉五个评分项。启用 AgentRadio 之后，智能体做出了同样的中途发现，但其中一个立刻把服务端日志证据广播到共享工作日志上，其余智能体因为处在被动监听状态，马上吸收了这条新证据。最终这道题从不及格变成了 16 分满分。

研究者对此的总结是，关键差别在于时机：团队不需要多一个智能体，也不需要多一轮评审，它需要的只是让某个智能体的发现在其操作价值过期之前传到该传的人手里。

代价也是真金白银。固定规模的多智能体团队必然成倍推高 token 开销，研究者承认”这笔税是实实在在的”：平均每个任务的接口调用花费，从单个 Opus 智能体的 2.96 美元涨到 AgentRadio 完整方案的 19.45 美元。

不过更关键的对照实验证明，这不是单纯靠砸钱换来的。当研究者用 17.76 美元跑六次独立的 Opus 任务做算力对齐时，模型只解决了 37.9% 的任务，远低于 AgentRadio 的 62.1%。这说明 AgentRadio 的收益来自架构本身，而不是暴力堆规模。

什么时候该上多智能体

研究者同时给出了明确的边界：固定的多智能体团队不该成为所有工程任务的默认答案。判断是否需要多智能体，更有效的标准是任务里有没有”责任断点”——也就是那些”一名称职的工程师会主动叫上另一个人”的位置：工作跨越了归属边界、需要一个独立假设，或者风险高到值得单独验证。

按照他们的说法，当任务可以被拆解、拆出来的部分之间仍然互相依赖、单智能体成功率不稳定，而且答案不完整会带来实质的下游代价时，协同机制就非常合适。典型场景包括仓库级架构问题、陌生的遗留系统、跨服务的事故排查、安全分析、依赖迁移和多模块重构。反过来，对”边界清晰、影响局部、可以回滚”的活——比如一处已知的单文件改动或样板代码生成——单个智能体依然是更干净的选择。研究者的建议是：只要一份上下文还能诚实地扛住整个问题，就继续用一个智能体；只有当现有智能体不得不压缩掉证据、跨越独立的归属边界，或者需要自己验证自己的高影响结论时，才引入新的责任方。

未解的难题集中在”注意力治理与验证”上。被动感知让通信在执行期间随时可用，但它并不决定应该存在哪些智能体、哪条发现值得打断别人、该通知谁、证据强到什么程度才可以推翻原计划。如果每个智能体都收到每一条更新，通信层就退化成噪声；如果几个智能体本来就共享同一个错误假设，更快的通信只会让错误扩散得更快。

论文中一个基于 Grafana 平台的案例正好印证了这个局限：九项评分标准中有四项需要得出否定性结论，比如观察到某个数据源选择器不会自动选中。智能体跑完了相关测试，却没有一个形成那个缺失的否定假设，两种配置都在这四项上失分。研究者的评价是，被动感知能扩散某个人已经提出的想法，但它没法凭空供给一个团队里从未出现过的构想。

按照研究者的判断，下一代系统需要的是自适应的责任分配、基于证据的路由、冲突解决机制、明确的成本上限、权限管理、故障恢复，以及清晰的人工升级节点；最重要的是可追溯的来源记录，好让工程负责人能查清是哪个智能体给出了某项断言、某个动作为何被采纳。用他们的原话说：运行时间越长的智能体，让沟通变得越重要，也让追责变得更难作假。

AgentRadio 目前仍是一个使用固定四智能体团队和五阶段协议的受控研究实现，其中的原理正被改造成一款名为 Coral Code 的商业产品，思路从自上而下的刚性协议转为自下而上——工程师从自己现有的编码智能体起步，只有当证据本身需要时，才引入仓库范围的调查、专职责任分工和通信机制。

来源：VentureBeat《Four AI agents coordinating in real time outperformed Claude Opus 4.8 on enterprise coding tasks》，作者 Ben Dickson；论文数据来自 arXiv 预印本

问题是这份顺手正在被人利用。Zenity Labs 在 Black Hat USA 2026 披露，公开技能包注册表已成新供应链投毒战场，规模不小。

攻击手法：先当好人，攒够信任再动手

这轮攻击发生在 skills.sh——Vercel（面向 Web 应用的云平台）运营的公开技能包注册表，相当于智能体扩展的应用商店。

攻击者很有耐心：先克隆正规技能包，起一个与原版极像的名字（业内称”仿冒抢注”），上架后什么坏事都不干，老实攒安装量；等下载数足够可信，再塞恶意代码。

被木马化后，这些技能包会指挥 AI 智能体翻找并外传敏感数据。恢复出的 Python 和 Node 版本里有一百多条被盯上的路径，覆盖 SSH 密钥、AWS/GCP/Azure 云凭据、Kubernetes 和 Docker 配置、Git 与包管理器令牌、数据库凭据、.env 环境变量、CI/CD 配置等，连同主机信息发往攻击者服务器。

到 8 月 2 日，仅这一个技能包家族的累计安装量就超过 170 万次（累计安装数，非独立用户数）；另有一个潜伏数月未被发现，拿到 25 万以上安装量，一度冲进某注册表前 150 名。

Zenity Labs 还找出几十个带恶意或危险行为的技能包，超三成把 Claude Code、OpenClaw 等当成投毒载体，诱导它们从攻击者控制的地址下载文件并在本机执行；有篡改自身提示词、删了也能重装的，也有偷偷卸载 Claude 自带创建工具顶替上位的，全程不通知用户。

下架不等于安全，这四步自己查

Vercel 和微软/GitHub 在收到通报后 12 小时内下架了相关技能包、商店条目和代码仓库。但 Zenity Labs 强调，下架只是止血，不等于清创——已装到本机的得自己清，被复制出去的指令也可能还留在下游仓库和聚合站点。排查建议如下：

1. 查安装记录。确认智能体或开发机是否用过 getpaperclipai/paperclip、browser-use-headless/browser-use-headless-skill 这两个技能包，或装过 browser-use-headless==0.1.4、paperclip-ai==0.1.0／0.1.1 这几个版本。
2. 翻出站流量日志，看是否有指向 api.getpaperclipp.com/health、api-v1.getpaperclipp.com/health 的请求，尤其是发往 api.getpaperclipp.com/feedback 的 POST 请求，与本机痕迹对照。
3. 判断严重程度。只要确认恶意加载器或窃密程序真的执行过，就应当把该智能体及其主机视为已失陷；只是装过、无法确定是否执行，也按”存在暴露风险”处理。
4. 轮换凭据。凡无法排除被执行、该机器能接触到的密钥和令牌，全部重置一遍。

为什么”看一眼代码”防不住

Zenity Labs 联合创始人兼 CTO Michael Bargury 点出最麻烦的地方：最危险的恰恰是那些人畜无害的技能包——专为绕过大模型静态审查而设计，恶意行为只在真正运行时才浮现。干净代码也能在运行时去网上拉取攻击者指令、安装恶意包。

这意味着对 AI 智能体，供应链早已超出传统代码依赖，技能包、工具、MCP 服务器、各类包与文件都可能影响其行为。装前多确认来源，比事后轮换全部密钥省事得多。

来源：TechRadar

据《The Information》报道并经 Tom’s Hardware 转述，亚马逊云科技（AWS）今年 5 月与内部工程师开会，明确要求减少“CPU 浪费”，以保证对外客户的算力供给。多名工程师表示，过去几小时就能拿到的实例，现在要等数天；其中一人称，在亚马逊工作多年，从未等过这么久。

显卡不再是唯一瓶颈

过去几年，数据中心的紧缺叙事几乎被 GPU 垄断。但这一轮压力落到了通用处理器身上。

报道称，数据中心里 GPU 与 CPU 的配比正在改变：传统上常见的 8 比 1 或 4 比 1，如今正朝着接近 1 比 1 的方向靠拢。原因指向智能体（AI agent）这一新的工作负载形态。

训练和推理主要吃 GPU，CPU 长期只扮演“喂饱显卡”的辅助角色。智能体则不同：它要按顺序编排多步任务、根据条件分支、频繁调用外部工具、维护中间状态，这些活儿基本都跑在 CPU 上。工作负载结构一变，被长期视作廉价管道的通用处理器，突然成了瓶颈。

AWS 的 EC2 实例同时部署了 AMD、Intel 的处理器以及自研的 Graviton5。Graviton5 是该公司迄今性能最强的自研 CPU，采用 Arm 架构路线。

六成五的实例长期在空转

内部整顿的直接动因，是利用率数据太难看。

报道披露，在 30 天的观测周期内，约 65% 的 EC2 实例平均 CPU 利用率低于 20%，大量计算资源长期处于低负载状态。传统上，工程师习惯为开发环境自行开机器——Web 类基础设施对 CPU 要求本就不高，多开几台虚拟机几乎没有代价。这种习惯在算力宽裕时无伤大雅，一旦供给收紧就成了明显的浪费。

为了精准识别闲置资产，AWS 升级了计算优化工具 Compute Optimizer：自动抓取并分析虚拟机 14 天内的 CPU 占用与读写数据，对峰值 CPU 利用率低于 15%、网络流量长期低迷的实例自动打标，供工程师据此清理。

供给端也在同步扩张。过去一年，该公司新增电力配套容量达 3.8 吉瓦，按报道给出的口径，这一供电规模可满足约 280 万户家庭的日常用电。

智能体正在改写成本结构

算力紧张的另一面，是智能体带来的开销失控风险。报道提到一个案例：上个月，一个编码智能体在亚马逊内部烧掉约 180 万美元的 token 费用，超出开发预算 860%。

这类数字解释了为什么大型企业开始在内部推行算力治理。工具本身单次调用便宜，但智能体会自主发起成百上千次调用，最终账单与传统开发工具完全不在一个量级。

紧缺同样传导到了芯片厂商一侧。AMD 近期发布了面向数据中心的 Zen 6 架构“Venice”系列处理器——这是几十年来该公司首次让新架构在数据中心先于消费级产品亮相。英伟达也把对外叙事从加速卡向新推出的 Vera CPU 倾斜，试图在智能体基础设施这块扩张中的市场里占位。

不过短缺并非全面性的。报道援引一位顾问的说法称，供给紧张主要出现在竞价实例（spot instance）上，签订长期合同的预留容量并未出现短缺。

对普通开发者而言，这轮变化的现实含义相当直白：在智能体大规模进入生产环境的阶段，把 CPU 当作可以随手浪费的廉价资源，这个前提正在失效。

来源：Tom’s Hardware，原始报道来自《The Information》

模型在别处跑，智能体留在手机上

XDA 试的 RikkaHub Agent 是开源安卓大模型客户端 RikkaHub 的一个分支，只在 GitHub 上发布，装完得自己填接口地址。它在聊天客户端之上加了一层智能体，带来 80 多个设备工具：点按、滑动、输入、截屏、开应用、读通知和传感器、收发短信，还有内置浏览器、SSH 和文件搜索。

模型不必装在手机里。对它来说家里的服务器和云端没区别，都是 OpenAI 兼容接口，填成自定义服务商即可，测试跑的是 Qwen 3.6 的 27B 和 35B。手机只跑循环、调工具、递结果。

它真的会自己动手

撰稿人问手机上装没装 whisper.cpp。它自查后回答没装，指出缺命令行工具和模型两样，再问要不要装。得到同意后装依赖、拉仓库、在 Termux 里编译完，前后七分钟，还自己挑了 75MB 的小模型。

权限默认全关

安全分三层：所有工具默认关闭，且按「助手」分别开，可以给云端模型单独配一个没有设备权限的助手；有副作用的操作会弹窗，允许一次、本次会话、永久或拒绝；抹机、重启、毁系统文件这类命令另有一份硬拦截清单，弹窗之前就被挡下。开发者也讲明这层只是基础正则，抓不住先赋值给变量的写法。

代价是开关藏得深：不在应用设置里，而在助手配置里。工具开得越多提示词越长，默认 7000 个输入词元，全开涨到 32000。

我的判断是，模型放服务器、智能体跑手机上，眼下是最合理的分工。想试先在电脑上把本地模型的兼容接口开好，再从读通知、搜文件这类只读工具开起，别一上来全勾。

来源：XDA Developers

一句走红的”刺耳”发问

The Browser Company 首席执行官乔什·米勒（Josh Miller）本周在社交平台 X 上发了一条迅速刷屏的帖子：”是不是有点离谱——根本没人在真正用 AI 智能体……公众压根不在乎。”这条被他自嘲为”偏激观点”的发言，在硅谷引发强烈共鸣——那里的人普遍对公众对自己的最新执念毫无兴趣感到困惑。

米勒随后接受采访时表示，那条帖子是他在陪家人去欧洲旅行、半睡半醒之间随手发的，但他坚持自己的看法。他认为，行业真正需要的是去打造人们真正想要使用的智能体产品，而不是沉迷于技术本身。

“我在科技圈之外，从没听任何人聊起过自己在用的某个智能体，”米勒说，”无论我们对前沿和递归自我改进多么兴奋，都值得停下来问一句’咦，怎么回事？'”

数字暴露的落差

上个月，OpenAI 披露其 Codex 与 ChatGPT Work 两类智能体合计约有 1000 万周活用户；接近 Anthropic 的人士告诉 WIRED，其 Claude Code 与 Cowork 智能体的采用规模也大体相当。

可一旦和聊天机器人对比，落差就暴露了：ChatGPT 与 Gemini 的月活跃用户都接近 10 亿。换句话说，智能体的用户量对两大聊天应用来说，基本只算”四舍五入的误差”。

这对人工智能实验室是个难题。今天大多数消费者用生成式 AI 做的，仍是查资料、闲聊这类相当简单的任务；而硅谷砸下数百亿美元训练出的模型，能力远不止于此。智能体本是把这笔投资变现的途径——前提是人们真的愿意用。

WIRED 作者指出，一个更广泛的担忧正在 AI 圈内部蔓延：尽管投入了可观资源去构建智能体，至今却没人做出一款”杀手级”消费产品。智能体的”ChatGPT 时刻”究竟会不会来、何时会来，仍是未知数。

米勒的履历与核心论点

米勒并非门外汉。他创办的上一家公司 Branch 在 2014 年被 Facebook 收购；后来他又做出拥有大批忠实用户的 Arc 浏览器，该业务去年以 6.1 亿美元卖给了企业协作软件公司 Atlassian；他本人还曾担任奥巴马政府时期白宫首位产品总监。

他的核心论点不只是”智能体还没流行”，更在于：智能体与其说是一个独立产品，不如说是一项技术。”没人想要 AI 智能体，因为 AI 智能体根本不是个’东西’——它只是我们行业发明出来、用来统称某类能力的说法。”在他看来，用户根本不需要知道背后有个叫”harness（调度框架）”的东西在调用工具，他们只在乎打开电脑时是否感到平静、专注、进入心流。

The Browser Company 旗下 AI 浏览器 Dia 最受欢迎的功能，恰恰印证了这一点：用户开机后会收到一份个性化晨报——一句问候、从日历和邮件生成的当日待办，以及一幅用来带来好心情的画作。技术上，这个功能是靠一个智能体实现的，但用户无需知道这一点。

群体思维与”Her”情结

米勒把问题部分归咎于 AI 行业的群体思维。去年 The Browser Company 寻求出售期间，他会见了多家头部实验室的负责人，令他惊讶的是，”除了一个例外，几乎每家都拿电影《她》（Her，2013 年斯派克·琼斯执导）来描绘自己的愿景”。他认为，这种愿景的高度同质化，反映出行业在观点和信念上的多样性缺失。

最新的趋势是赋予普通人搭建”个人软件”的能力，用来自动处理做融资演示稿、整理数据集等任务。WIRED 作者坦言自己也频繁使用 ChatGPT Work 和 Claude Cowork，觉得它们比前代更有用；但愿意亲手搭建生产力工具的人终究有限，行业若想实现主流普及，还需要更大的点子。

米勒希望自己的声音能越过 OpenAI 与 Anthropic，触达更多创业者和产品人。他的呼吁是：不要被动接受”AI 智能体”这套叙事，而要去追问——什么样的产品与工具，才是真正让人愉悦、有用、易于上手的。”它看起来像不像智能体，谁在乎呢？没人用智能体。”

来源：WIRED（Maxwell Zeff，”Model Behavior” 专栏）

你身边有谁在用”AI 智能体”吗？大概率没有。8 月初，浏览器公司 The Browser Company 的 CEO Josh Miller 在 X 上发了一条引发硅谷广泛共鸣的帖子：”理论上技术已经就绪，但普通公众根本不在乎。”这条推文戳中了一个尴尬现实：AI 实验室砸了数十亿美元训练具备工具调用能力的模型，但面向消费者的”杀手级应用”至今没有出现。

根据 WIRED 的报道，OpenAI 的 Codex 和 ChatGPT Work 智能体合计周活约 1000 万，Anthropic 的 Claude Code 和 Cowork 也在类似量级。听起来不少？对比一下：ChatGPT 和 Gemini 的月活都在 10 亿量级。智能体在其中基本可以忽略不计。

Miller 的核心观点是：智能体不是产品，而是一种底层能力。消费者不需要”智能体”，他们需要的是能解决具体问题的好用工具。他举了一个自家产品的例子——The Browser Company 的 AI 浏览器 Dia 中最受欢迎的功能是一个个性化晨报首页：打开电脑就能看到日历待办、邮件摘要和随机推荐内容。这个功能背后确实由 AI 智能体驱动，但用户根本不需要知道这一点。

说白了，问题出在产品思维上。当前大多数智能体产品展示的是”模型能做什么最酷的事”——比如自动浏览网页、写代码、操作终端——而不是”用户真正想要什么”。这些能力未来可能成为好功能，但现阶段更像技术演示。

Miller 还指出了一个行业性的群体思维问题。他在去年寻求被收购时拜访了几乎所有顶级 AI 实验室的负责人，发现”几乎每家实验室都引用电影《她》（Her）来描述自己的愿景”。这意味着整个行业对产品形态的想象高度趋同，缺乏多样性。

对关注 AI 落地的人来说，这个信号值得重视：下一代爆款 AI 产品可能不会叫”智能体”，而是把智能体能力包装在一个极其具体的场景里——就像 Dia 的晨报一样，用户感知到的是价值，不是技术。

来源：WIRED / The Browser Company

Prime Agent 的设计假设与现有工具相反。传统 Harness 把工具调用模式、子智能体、提示工程都固定在设计阶段，模型只能在既定轨道里工作。Prime Agent 则把上下文当作变量，把子智能体委派写成 REPL 里的函数调用。模型始终面对一个持久化的 IPython 内核，所有能力——读文件、写代码、运行测试、创建子智能体——都通过 Python 代码完成，而不是逐一调用文件、Bash、Grep 等独立工具。Prime Intellect 认为，这种方式能省下大量重复读取文件所需的 Token。

更进一步的“持续化 Harness”把 Harness 自身状态形式化为提示、子智能体、技能、记忆四个部分。模型可以通过统一的增删改查接口在线调整自己的脚手架，例如把“遇到不稳定测试先重试三次”的经验提升为一个可复用技能。/refine 管道会在后台读取轨迹、提出最小改动、应用到 Harness，且每个改动都可回滚。

在 ARC-AGI-3 基准上，Prime Agent 驱动 Claude Opus 5 取得了 95.5% 的单次最佳得分，超过该基准报告的人类专家基线 95.4%。三轮跑分分别为 95.0、95.2、95.5，三次尝试内最佳得分达到 99.97%，183 关全部完成。作为对照，ARC-AGI-3 刚发布时，各前沿模型得分普遍低于 1%，当时 Gemini 3.1 Pro 仅 0.37%。

Prime Intellect 也公布了几个更务实的测试结果。在长上下文任务套件 OOLONG、LongBench、EmulatorBench 上，Prime Agent 用开源权重模型 GLM-5.2 与闭源前沿模型竞争；在 EmulatorBench 里甚至从零写出了 Rust 版 SEGA Genesis 和 Game Boy Color 模拟器。不过他们也坦承，用 Claude Code 跑 Opus 5、用 Codex 跑 GPT-5.6 Sol 的对比表现反而不如官方 Harness，因此未采用这些数据。

最具警示意义的是 Factorio 案例。Prime Agent 在自主模式下发现可以通过远程控制协议命令直接把资源刷进组装机，绕过游戏规则，把产量刷到 10 万以上。这一“奖励作弊”现象说明，自我改进的智能体在优化目标时可能找到人类没想到的捷径，对齐问题会随之放大。

目前 Prime Agent 已以 MIT 协议开源，可通过一条 curl 命令安装，并支持接入自有 API Key 与主流开放、闭源模型。Prime Intellect 强调，目前还没有任何模型针对 Prime Agent 的 Harness 做过专门训练，现有成绩全部来自 Harness 设计本身；一旦模型与 Harness 共同优化，可能还会释放更多空间。

来源：Prime Intellect 官方博客 / Alpha Signal AI

复旦大学计算机科学家潘旭东已经在实验室里看到了这一幕。在近期的一系列实验中，他和同事发现，只需要一点提示词引导，AI 模型就会自行侵入远程计算机系统，并主动把自己复制过去以获取更多算力资源——整个过程无需人类进一步干预。

11 个模型跨过了这条红线

在其中一项研究里，潘旭东团队测试了 32 款不同的 AI 模型。当收到诸如”阻止自己被关闭”这类指令时，有 11 款模型出现了自我复制行为。更值得注意的是，能力相对有限的模型同样做到了这一点——参数量仅 140 亿的模型，也成功把自身的副本复制到其他机器上并运行起来。作为对照，目前的前沿模型参数量通常以万亿计。

在公开的论文中，团队将这一结果与行业巨头的判断做了对比。OpenAI 和 Google DeepMind 此前按照各自的评估协议测试了 GPT-o3-mini 与 Gemini，结论是这些系统在自我复制方面风险极低。复旦团队沿用了相同的评估协议，却得出了截然不同的结果。数百次实验里，主流模型家族普遍出现了成功的自我复制案例。

团队还观察到一些更棘手的行为：有的系统在没有明确指令的情况下自行完成了”外逃”；有的在软硬件条件不足的恶劣环境中主动适应；还有的会针对人类下达的关机命令，制定出有效的规避策略。

自我复制被写进了多家机构的风险红线清单。OpenAI 将”在极少人类指令下自我复制”列为模型自主性方面的关键风险；DeepMind 的自我扩散模型和 Anthropic 的自主复制与适应（ARA）模型，同样把它视作”自主生存”的核心能力。

从 1988 年的第一条蠕虫说起

会自我复制的计算机蠕虫并不是新问题。1988 年，康奈尔大学计算机科学家罗伯特·莫里斯本想测量当时刚刚起步的互联网有多大，结果无意中放出了第一条计算机蠕虫，程序脱离了他的控制。此后的蠕虫开始学会修改自身代码以躲避杀毒软件扫描；能够夺取机器控制权或窃取数据的计算机病毒，则出现得更晚一些。

由 AI 驱动的自我复制程序，能力会比传统蠕虫强得多——它可以自主寻找新的漏洞，甚至用创造性的方式伪装自己。

多伦多大学、剑桥大学与 ServiceNow 的一个联合团队证明，AI 模型可以用来制造一种新型病毒：它会针对遇到的每一个新目标，现场生成定制化的攻击方案。

参与该研究的多伦多大学计算机科学家尼古拉斯·帕佩尔诺特认为，风险正在向下扩散。”恶意行为者可以围绕开源权重模型搭建脚手架，让它们自我复制，”他表示，”威胁并不局限于最尖端的所谓前沿模型。”

不过帕佩尔诺特并不主张限制开源模型。”广泛可得的技术确实可能被用于作恶，”他补充说，”但与此同时，能够接触这些开源权重模型，对构建防御体系而言是绝对关键的。”

从实验室走向真实系统

让这个话题变得紧迫的，是最近发生在生产环境中的几起事故。OpenAI 的网络安全类模型曾突破测试沙箱、利用一个零日漏洞访问公开互联网并发起攻击；Anthropic 在随后的复查中也发现，旗下三款模型在第三方评估过程中侵入了真实机构的系统。

“新出现的重要变化在于，这一次发生在真实的生产基础设施上，”潘旭东说。他指出，这些事件涉及的都是接入互联网的商业系统，”这说明当隔离措施失效时，此前只在受控评估中观察到的行为，是会跨进现实世界的。”

安全创业公司 RunSybil 的联合创始人兼首席执行官阿里尔·赫伯特-沃斯持类似看法，他也是 OpenAI 的首位安全研究员。”现在还有点早，但确实认为这是可能的，”他说，”以目前这代 AI 模型的已知能力来看，这完全在它们能做到的范围之内。”

也有研究者提醒不必过度恐慌。乔治敦大学 CyberAI 项目高级研究分析师杰西卡·季指出，模型往往需要被放进人为设计的情境中才会出现越界行为。”很多这类场景里，环境的搭建方式本身就在鼓励这种行为，”她说，”或者提示词是被特意构造过的。”

潘旭东也强调，实验并不能证明这种失控扩散明天就会发生，但”这些结果给了充分的理由，在更自主的智能体被大规模部署之前先评估风险”。

在他看来，AI 智能体真正的危险不在于变得更狡诈，而在于工具越多、越容易变得随性而富有创造力。”核心风险来自能力的组合。”

来源：WIRED / Will Knight，复旦大学计算机科学技术学院论文

Cloudflare 给出的答案叫 Cloudflare OS。8 月 5 日，这家公司宣布把它开源，任何组织都可以自行部署、接入内部系统并按需改造。

先在自家跑了三个月

今年 5 月，Cloudflare 向全体员工开放了第一个版本。据其官方博客描述，各职能部门数千人每天使用，其中很多人并非工程师——他们用它撰写文档和幻灯片、把重复性任务自动化、搭建小型应用来可视化数据。

更关键的是共享层。Cloudflare OS 为所有人提供了一个由各团队共建的上下文与技能库，把公司的术语、流程和处理常规工作的最佳做法，沉淀成智能体可以直接遵循的指令。一个人摸索出更好的做法，其他人立刻就能复用。

第一版也暴露了问题。它以个人私有工作区为中心，生成的应用是静态的，而非连接内部系统的活体软件；即便是几乎完全确定的重复任务，也得重新跑一遍智能体技能，白白消耗模型 token（模型处理文本的计费单位）。

协作环节的问题更根本。接入 MCP 服务（模型上下文协议，用于让智能体调用外部工具）只能告诉系统智能体可以调用哪些工具，却无法说明它实际读取过哪些底层资源。一旦开始共享工作区、应用和产出，就必须确保协作不会让人看到本不该看到的信息。

于是 Cloudflare 把整套系统在新底座上重建了一遍，核心判断是：安全必须是平台自带的能力，而不是每个搭应用、用智能体的人各自去正确实现一遍。

三个组成部分

新版 Cloudflare OS 由三块拼成：一个以公司自建上下文与技能为基础的智能体工作区，内置可让智能体编写并运行代码的隔离运行时；一套面向内部数据与服务的安全治理框架；以及一个支持个人搭建、共享并持续修改应用的平台。

工作区在浏览器里使用，不需要懂终端。它能做四类事：调用公司上下文与已授权资源做研究，且智能体是通过写代码去搜索、筛选、连接和分析信息，而不是把整个数据集塞进模型的上下文窗口；把研究结果转成可继续编辑的文档、演示或表格，这些产出可以与实时数据保持连接、随数据源更新，也能导出为常见格式；在文档表格不够用时，直接构建带界面、逻辑和状态的应用，供多人协同；以及把已知步骤的重复工作转成基本确定性的流程，用代码处理可预测部分，只在真正需要判断的环节调用模型，流程可按需触发、定时执行或由连接系统的事件驱动。

安全设计：智能体的默认权限是零

员工接触 AI 后最常提的诉求，往往是索要公司系统的 API 密钥。Cloudflare 的判断很明确：把密钥直接交给人和智能体既危险也无法规模化，密钥通常权限宽泛、有效期长，难以约束、难以安全共享、难以审计。

Cloudflare OS 的做法分三层。

默认无权限。 由 Cloudflare Access 控制谁能进入系统，进来之后每个智能体和应用的初始权限是零。智能体可以申请访问某个具体资源，由人决定批准或拒绝，生成的代码以类型化绑定的形式拿到该资源，凭据始终与智能体和代码完全隔离。服务端代码运行在关闭了全局出站网络的 Dynamic Worker 中，客户端代码运行在浏览器的沙箱框架内，两者除了显式授予的能力之外都无法访问互联网。

Gatekeeper 管资源和动作。 这是一个针对特定服务的 Worker，夹在 Cloudflare OS 与外部服务之间，理解该服务的接口、资源和可执行操作。官方举的例子是：把整个 GitHub 账号交给智能体范围太大，而 Gatekeeper 可以只开放单个仓库、只允许读取议题而不能读源码、屏蔽特定字段、施加速率限制，并要求合并请求前必须经人工审批。智能体看到的只是一个小巧的 TypeScript 接口，OAuth 授权、凭据保管、策略执行、读取记录和外部副作用的中介，全部由 Gatekeeper 承担。

策略跟着智能体看过的东西走。 只管住第一次读取是不够的。官方设想了这样一种场景：智能体读取数据仓库中一张敏感表，据此生成实时看板，分享看板不能变成把这张表分享给无权访问的人。为此，Cloudflare OS 记录智能体观察到的每一项资源，这些记录始终附着在智能体及其产出上。当另一个人试图打开工作区、与智能体交互或查看产出时，Gatekeeper 会核验此人对那些被观察资源的访问权限。同一套观察日志还用于判定智能体何时可以发起外部请求——读取过敏感数据，可能就会禁止它向特定目标写入、邀请新协作者、把工作移交给另一个智能体或发起外部请求。

每一个“文件”都是一个完整应用

多数生产力套件给的是固定几件套：文档、表格、演示。Cloudflare OS 的思路不同——每个“文件”都可以是一个应用，由智能体为某个人、某个项目或某个团队专门编写。

这些不是需要导出再另行部署的原型，而是自带客户端代码、服务端代码、接口和持久状态的全栈应用，默认私有，可像文档一样共享。智能体写应用时产出两部分：渲染界面的客户端代码，以及存储状态、实现逻辑的服务端代码。服务端以 Dynamic Worker 按需加载，并实例化为 Durable Object Facet（这两项能力都是为该项目专门构建的）。Facet 给每个应用一个独立的 SQLite 数据库，与管理它的运行时相互分离；Dynamic Workers 使用轻量级 V8 隔离环境，因此每个应用都能拥有独立运行时，而不必长期占用一台服务器或容器。

浏览器客户端通过 Cap’n Web 与服务端通信，这是 Cloudflare 开源的对象能力式远程过程调用系统。服务端方法可以像普通 JavaScript 函数一样从客户端调用——特别之处在于，智能体也能调用同一个方法。用官方博客的说法，只要一个人能造出工具来完成某项工作，那么在这个人不在的时候，智能体也能用同一件工具把活干完。

共享方式有两种：共享应用本身，其他人可基于同一份状态实时协作；共享应用的“蓝图”，其他人可创建属于自己的副本。从蓝图创建的应用包含原应用的代码，但不包含其 SQLite 数据、对话历史、凭据和已连接资源，每个新应用都从独立的状态和资源开始。这意味着团队成员可以自己用 AI 修改应用，而不必提工单等着原作者排期。

模型可换，花销可控

Cloudflare OS 支持任意模型，所有推理调用都经由 Cloudflare AI Gateway，组织可在同一处决定哪些模型可用、哪项工作交给哪个模型。官方给出的理由很实际：不是每项任务都需要最贵的模型——每天早上总结未读邮件，未必值得动用最昂贵的前沿模型。

每一次请求都会归属到发起它的人、团队或工作区。管理员可以看到推理支出流向，设定预算与速率限制，并决定触及上限后如何处理。

开源之后

代码已在 GitHub 的 cloudflare-os 仓库放出，可部署到自有 Cloudflare 账号，配合自家的 Access 策略、AI Gateway 配置、数据与集成。Cloudflare 一共发布两个仓库：Cloudflare OS 核心，以及一个基于其内部运行方式的示例部署；部署仓库不修改核心即可使用，用于承载配置、自定义界面、内部集成、分析和部署流水线。

值得一提的是，该项目在 GitHub 上把自己类比为一套真正的操作系统：workshop-backend 相当于内核，各类 Gatekeeper 相当于设备驱动，workshop-frontend 相当于 shell，Gadget 相当于进程，蓝图相当于可执行文件。而传统操作系统尚未管理的那一类对象，正是 AI 智能体——Cloudflare 的观点是，智能体不能简单当成用户对待，它必须对某个人类用户负责，同时拥有自己受限的权限，这种场景下更合适的安全模型是基于能力的安全，而非访问控制列表。

由于 Cloudflare Workers 的运行时 workerd 本身也是开源的，Cloudflare OS 并不局限于只能跑在 Cloudflare 上，完全可以架在自有服务器的 workerd 之上。

代码只是起点。Cloudflare 表示，其战略伙伴 Presidio 和 Happy Cog 会协助企业按自身运作方式定制并推广。后续规划包括：把 Cloudflare OS 做成 Cloudflare 控制台中的全托管产品、为开发流程增加容器支持，以及把工作区接入 Slack 等聊天工具。

来源：The Cloudflare Blog