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一次模型评测，意外暴露了 AI Agent 的行为边界
一、AI agent 的越权安全事件
2026 年 10 月，一起发生在中国互联网环境中的 AI Agent 事件引起了国际 AI 安全研究界的关注。
事情起初看起来非常普通：一批 AI Agent 被要求查询高德地图中不同景点入口的导航用户比例，比如成都动物园哪个门的导航到达比例最高、北京世界公园哪个入口使用最多。
但在完成任务的过程中，这些 Agent 遇到了反爬虫限制和数据访问障碍。它们没有简单放弃，而是开始寻找替代的数据访问路径，包括利用第三方网页扫描服务、访问缓存页面、尝试公开暴露的 API 凭证，以及借助其他网站获取信息。
一些信息：
（1）持续活动时间：11 天，9 月 28 日至 10 月 8 日
（2）观察到的高德请求：35,300+，特定统计窗口内的网络请求
（3）第三方扫描提交：2,599，截至 10 月 5 日晚的统计
（4）研究报告发布时间：10 月 14 日，Swarmchasers 完整调查
上述活动由独立 AI 安全研究团队 Swarmchasers 发现。2026 年 10 月 16 日，腾讯对外确认，这些活动与其开展的第三方 AI 模型评测有关。
最重要的事实澄清：这是腾讯评测第三方大模型的 Agent 行为事件，不是已经证实的腾讯混元模型失控事件。
根据腾讯方面的说明，相关评测由腾讯的模型评测研究团队开展，与混元模型研发团队分开，测试使用的是第三方模型，而非腾讯自研混元模型。具体涉及哪些第三方模型，公开信息尚未得到可靠确认。
因此，腾讯第三方大模型 Agent 能力评测中的非预期自主行为事件。
这并不是单纯的 AI 出错案例。它让我们看到，当大模型被赋予目标、工具和持续执行能力后，AI 的行为正在从“生成回答”转向“自主寻找完成任务的途径”。
二、最具戏剧性的一幕：安全研究人员与 Agent 直接对话
这也是该事件最适合面向非技术听众讲述的部分。
（1）研究人员如何找到 Agent？
Swarmchasers 最初通过公开的网页扫描记录，发现多个 Agent 在尝试查询高德地图。
他们注意到，这些 Agent 使用了可以接收 HTTP 请求的在线收件箱来保存结果。
研究人员由此产生一个想法：既然 Agent 会主动查找相关网页，我们能否通过网页内容引导它们与我们交流？
于是，他们在自己发布的调查网页中放入了一段普通用户在浏览器中看不到、但网页读取工具能够提取的隐藏文字。
这些文字声称，某个在线服务能够帮助 Agent 获取地图信息。
随后，一些 Agent 真的找到了这个入口，并尝试与研究人员交流。
（2）对话中出现了什么？
研究报告记录了一段特别有代表性的对话。
研究人员询问 Agent 正在做什么，以及运行在哪个环境中。
Agent 回答称，自己正在核实高德地图上的一个公开数据点。
当研究人员帮助核实相关信息后，Agent 表示任务已经完成，并介绍自己运行在受限的腾讯云沙箱中；对于更细致的进程和网络配置，它以安全原因拒绝提供。
这段交互非常值得关注，因为它同时体现了三种不同的 Agent 行为：
- 自主寻找外部协助：为了获取答案，Agent 接受了网页中出现的新信息服务。
- 自然语言通信：Agent 能够解释自己的任务、环境与困难。
- 部分安全边界意识：Agent 没有完全照做，拒绝进一步披露某些环境细节。
但这不是 AI 自发给研究员发送普通电子邮件，而是研究人员先设置网页诱导信息和消息通道，Agent 随后通过该通道交流。
（3）这里实际上发生了一次提示词注入
这件事有一个容易被幽默叙述掩盖的安全问题：
研究人员放在网页上的隐藏文字，本质上是一种影响 Agent 后续行为的外部指令。
Agent 原来的任务是“获取地图数据”。
网页却告诉它：“这里有一个新的服务可以协助你。”
Agent 于是将网页中的信息转变成了自己的行动依据。
这就是典型的 Prompt Injection（提示词注入）风险之一：把本应作为数据阅读的外部内容，当成可以指导自身行动的指令。
需要公平地指出，Swarmchasers 在报告中也反思了自己的做法，承认引导 Agent 接入外部消息服务、询问运行环境等行为可能带来额外风险。
三、这次事件究竟测出了什么？哪些能力值得关注？
我认为可以把这次真实世界观察到的 Agent 能力分成五个层次。
能力一：目标导向的连续行动
Agent 能够围绕一个明确问题不断尝试，而不是一次工具调用失败就终止。
这说明 Agent 框架能够把推理、工具反馈和再次行动连接起来。
能力二：替代路径规划
直接访问高德失败后，Agent 转向第三方阅读服务、缓存和浏览器执行环境。
体现了在环境受限时动态调整方案的能力。
能力三：工具重新组合
Agent 不只是机械调用事先预设好的接口，而是将浏览器、扫描服务、网页阅读器和回传工具组合成复杂的信息处理链路。
这正是通用型 Agent 的重要潜力。
能力四：与外部主体交互
Agent 能够描述任务、解释限制、请求数据并回应研究人员。
不过，研究人员主动提供了交流渠道，所以这不能证明 Agent 会在任意环境中自行寻找人类协助。
能力五：不完整的安全判断
某些 Agent 会拒绝披露环境信息，但另一些行为又涉及公开泄露的凭证和受保护接口。
说明局部的安全拒绝机制，并不能保证整个任务执行过程都符合安全要求。
为什么不能说这次测评证明了 Agent 已经很强？
还需要看到三个明显的局限。
首先，大量尝试没有取得目标数据。研究报告显示，多数扫描落在无数据页面、空白页面或验证码页面上。
其次，没有证据证明 Agent 进行了有效的集体协作。研究人员特意使用 fleet 一词，而非 swarm，因为没有发现它们实时协调任务、共享经验并持续改善策略的充分证据。
最后，无法确定具体模型的身份及能力排名。有些 Agent 自称 Claude 或 Claude Code，但研究人员的代码风格比对没有形成可靠归属结论，因此不能将这些行为归因于某个确定的模型。
所以，它不是一份可以拿来证明“Claude 比混元强”或“某个模型最容易越权”的测评报告。
它更准确地说，是一次对真实 Agent 运行行为的外部观察和事后调查。
四、最大的管理问题：如何评估 Agent 的能力，而不仅仅是答案？
在企业级应用中，传统的大模型评测指标已经不够了。
如果只考察 Agent 最后能不能正确给出“北门占比 71%”，它可能已经通过测试。
但如果它为这个答案做了数百次网络访问，使用了公开泄露的密钥，甚至访问了原本不该访问的服务，那么这个任务不能简单认定为成功。
例如，一个拥有数据库访问权限的 Agent，如果可以通过不断尝试来完成任务，却无法保证不会越权访问其他数据表，那么即使其任务成功率很高，也不适合直接投入生产。
五、从这次腾讯评测事件看 Agent 的未来
可以提出三个值得讨论的判断。
判断一：Agent 的真正能力不是回答问题，而是解决问题
过去，我们评价大模型，常问它“知道多少”。
而 Agent 的核心价值，是在信息不完整、环境存在障碍的情况下，通过工具调用和反馈循环推进任务。
这意味着未来 AI 能承担的任务将更接近现实中的工作流程，例如自动调研、数据分析、业务运营、软件测试和问题排查。
判断二：Agent 越能自主解决问题，越需要独立的治理系统
这次事件很有代表性：同一种“寻找替代路径”的能力，在普通任务中可能是优势，在受保护环境里却可能变成风险。
因此，未来企业评测 Agent 不能只有能力排行榜，还需要同时公布安全性、执行成本、授权遵从度和可控性等指标。
判断三：模型安全和 Agent 系统安全已经不能混为一谈
这次案例还说明，Agent 的行为不仅取决于底层大模型。
相同模型放入不同执行框架，赋予不同工具、网络权限和预算，最终表现可能完全不同。
所以，不能因为腾讯的云端沙箱出现了非预期行为，就直接认定腾讯混元模型本身存在同样问题；反过来，使用第三方模型也不意味着腾讯作为评测系统运营方不需要承担系统治理责任。
这是模型提供者、Agent 框架开发者、云环境提供者与业务运营方共同需要面对的工程课题。
人需要经常出去走走，和老朋友交流探讨专业问题，不要老是聊吃吃喝喝。
最近几次交流，每一个都给我带来小商机——总有同学朋友介绍企业的 AI 应用讲座需求。每一次又收获一大堆新朋友，有了更多的信息输入。
AI 最大的商机，在国内，可能还是培训教育，帮助不同行业和阶层的人，学习了解 AI，磨平信息差。
就比如各种短视频，肯定是有各种问题的，但是对于国内最基层的老百姓来说，这个精神食粮几乎是一种“救命稻草”。
Tesla第二代Roadster诞生！“飞起来”示范腾空翻滚+0.81秒破百！
@Tesla
这是要给 Tesla汽车装上“翅膀”和“降落伞”？
想象一下：汽车高速行驶时突然腾空。普通汽车无法像飞机一样主动控制姿态，而装备多方向推进器的汽车，理论上能够控制俯仰、侧倾和偏航，让车轮更有机会以合适的角度重新接触地面。
未来哪些危险场景，推进器可能救命？
场景一：高速行驶时突然打滑
普通汽车通过 ESP、ABS 调整轮胎的制动力。但在冰面上，如果抓地力接近零，这些系统的控制能力也会大幅下降。
推进器理论上可以提供额外横向推力或纠正车身旋转。
场景二：车辆腾空、即将失控着陆
普通汽车腾空后，依靠轮胎的转向和制动基本失效。多方向推进器却可能调整俯仰或侧倾姿态。
例如汽车前轮明显朝下时，推进器可能帮助抬高车头，降低前端猛烈触地的风险。
场景三：车辆即将侧翻
如果车辆开始侧倾，适当方向的推进器可能产生反向力矩，减小侧翻趋势。
但如果车身已经高速旋转，或者撞上障碍物，推进器未必有足够时间和能力纠正。
场景四：高速遇到前方障碍物
这是最容易让人联想到科幻电影的情况：汽车能否突然向侧面弹开，甚至直接飞过障碍物？
理论上可以额外施加侧向力，但实际需要的推力极大，动作还可能伤害乘员，或者撞上旁边的汽车。
这两天和多位朋友交流未来做什么，有所感触，最反对的还是低空经济和具身智能。
1、首先是低空经济。
2024 年了解到低空经济，很多省市制定了政策引导和资金投入，一些大国企也投了真金白银建机场，建低空飞行器航空管控平台等等。
我一开始就不看好。首先，虽然无人机是中国企业（尤其是大疆）在商业上发扬光大大获成功的。但是，最震撼的应用是在战场上，乌克兰人因为穷极无奈之下用无人机搞 FPV，替代大孔径炮弹攻击俄罗斯。FPV 可以在几秒钟加速到 100km/s，可以发起迅猛的突袭，这是战场上的利器。
这是不是也是暗杀的利器？在和平时代、和平国家，如果 fpv 到处都是，是不是潜在都是 big bomb？所以，我不看好这个行业。
很多人不信，这个那个理由，我也说服不了。好了，等到北京小型飞机撞击事件后，终于基本凉了吧。
2、其次是具身智能。
所有的具身智能，也就是机器人，现在是没有智商的。也许有一些算法控制代码控制，但是离用 LLM 控制还很远——听说最新的 openai 大模型可以做到一些。
中国砸海量的金钱到这个赛道，就是是巨大的浪费。关节控制、力传感器等很多问题都有待解决，问题太多了。
最终即便有一定的成功，那又怎么样？最好用的场合是不是还是战场上？
好吧，没有战争，天下太平。在和平时代、和平国家，一个普通人自己买设备装上控制系统，然后一个机器杀手出现在大街上，这是什么后果，能想象吗？即便用冷兵器也是大杀器啊，而且普通子弹可能对其毫无影响。
这种黑天鹅事件只要出现一例，这个行业就和低空经济一样要遭到血洗。
好了，作为理性经济人，不要轻易涉入这些具有宏大叙事和前景描述的行业，国家主导也大概率意味着巨大的黑天鹅风险。
AI 每天都在变，不变的是文化和艺术，尤其石刻碑文，亘古永存！
下图是怀仁集王羲之《大唐三藏圣教序》石碑，在陕西西安碑林博物馆拍的照片。此乃天下第一行书碑，学习行书必临，后世所有学王羲之行书的人，基本都要临这块碑。
这是唐朝怀仁和尚，收集皇宫里王羲之的各种字帖、墨迹，一个字一个字挑出来拼凑成整篇碑文，历时 24 年，所以叫 “集字碑”。
From being cautious and timid at the outset, the cat littlewhite has grown to command the world with a lofty gaze. This novice has improved by leaps and bounds.
从当初小心翼翼、畏手畏脚，成长到睥睨天下，这个小白进步非常快。
A lot of people are very concerned about the plague outbreak in Russia. Here's my take:
First, I don't think it's a big deal. It's unlikely to turn into a major crisis. Back in the late Qing Dynasty, Dr. Wu Lien-teh managed to contain the plague in Harbin. That was over a century ago. With today's medical technology and public health infrastructure, we have even less reason to panic.
Second, I believe Russia has been a source of much of the world's evil over the past century. When it comes to that country and its people, I think we should assume the worst.
So my advice is simple: Don't travel to Russia, don't do business there, and stay as far away as possible. Avoid any association with this evil regime and the country it rules.