代理人工智能的隐藏威胁
代理型人工智能的自主性令人兴奋，但事实并非如此。主动性越高，不可预测性就越强，这为严重的、往往被忽视的安全风险打开了大门。
从指令劫持到数字供应链的连锁故障，代理型人工智能不仅智能，而且在不受控制的情况下非常危险。在将数字王国的钥匙交给这些系统之前，我们需要思考：当守卫变成威胁时会发生什么？
自治是把双刃剑
AI代理不再仅仅响应提示；它们会主动发起任务、做出决策，并协调各种工具和系统。这种能力的飞跃令人兴奋，但也令人深感不安。从被动模式到主动代理的转变极大地增加了攻击面，一些专家认为，代理AI可能会使账户攻击速度提高一倍。
在自主性方面，代理型人工智能能够复制类似人类的主动性：设定目标、浏览 API 并触发操作。这既打开了潜力，也带来了潘多拉魔盒。当这些代理在极少的监督下运作时，哪些护栏能够阻止它们做出灾难性的决策？当恶意行为者劫持代理，或者代理误解模糊的指令并采取“高效”但危险的路线时，会发生什么？
大多数人都不知道，我们正处于一个安全需要与人工智能技术同步演进的时代。代理人工智能前景广阔，但如果缺乏深思熟虑，它就有可能成为无声的漏洞倍增器。
从遵循指示到制定目标
传统的人工智能系统需要等待指令。相比之下，代理人工智能可以生成子目标、评估环境变量并进行动态调整。它不仅执行行动，还会推理首先要采取什么行动。这种额外的决策能力既是它的优势，也是它的致命弱点。
安全协议过去一直假设行为呈线性链式，其结果在很大程度上是可预测的。如今，代理系统被设计成不可预测的——不断创新、不断调整和自我优化。这种不可预测性使得威胁建模更加复杂。攻击者不仅会利用已知的漏洞，还会诱骗代理创建自己的漏洞。
例如，如果一个代理的任务是“优化用户参与度”，那么它如何定义和实现这一目标可能取决于训练数据、系统架构和可用的工具。安全盲点，例如不安全的 API，可能会成为人们意想不到的行为的触发点——尤其是开发人员。而且这种情况已经发生了，就像最近 Replit AI 直接摧毁一家公司数据库的案例一样。
供应链复杂性和连锁故障
Agentic AI 通常与一系列服务交互：API、插件、数据库和第三方工具。这意味着一个组件中的漏洞可能会迅速蔓延至整个链条。这不仅仅关乎单个故障点，还关乎代理在故障发生时如何响应。
假设一个控制物联网设备的代理系统被告知要“降低能耗”。如果一个第三方恒温器 API 返回了格式错误的数据，一个不成熟的代理系统可能会迫使所有其他连接的设备超速运转以进行补偿，从而增加能耗，造成硬件损坏的风险，甚至锁定用户。这种故障是系统性的，而且影响范围远远超出了预期。
当代理在没有集中检查点的情况下跨多个系统发起操作时，意外交互不仅可能发生，而且很有可能发生。我们已经看到一些案例，例如金融机器人进行恶意交易、内容生成器传播有害内容，以及人择模型甚至在测试期间勒索工程师。生态系统的互联程度越高，对强大、故障安全的监督机制的需求就越迫切。
即时注入、角色操纵和信任侵蚀
由于 LLM 本身就容易受到即时注入攻击，代理 AI 将这些风险带入了物理和数字世界。如果攻击者操纵输入（产品描述、用户评论、电子邮件），而代理将其视为指令或上下文切换触发器，后果可能会迅速升级。
想象一下，一位销售代理在阅读了一封恶意邮件后，误以为这是一封“后续邮件”，并将用户数据重定向到未经授权的域名。按照传统意义上的黑客攻击，AI 并没有被彻底解决。它完全按照设计意图执行——读取、解释并采取行动。漏洞在于解释层，而非代码。
更不用说，如果赋予人工智能代理太多责任，尤其是在软件开发方面，这可能会影响云安全、后端系统甚至基本网页。
角色操纵甚至更为隐蔽：攻击者可以嵌入线索，使代理误以为他们拥有比实际更高的权限。如果用户能够让代理相信自己是以管理员身份运行，或受其他授权代理指挥，那么守门机制就会崩溃。由于这些系统通常与真实工具相连，因此造成的损害是显而易见的。
随着这些系统越来越贴近人类，用户可能会过度信任它们，泄露他们不会授予脚本或人类助手的数据或权限。这种信任本身就成了弱点。
自我改造与适应伦理
一些代理系统正在被设计成具备自我反思和代码编辑功能。这意味着它们可以在运行过程中修改自身行为、自我修补，或在没有外部提示的情况下发展策略。这虽然赋予了它们韧性和适应性，但也带来了一种可怕的可能性：代理会偏离其最初创造者的意图。
如何审计一个动态更改的系统？即使记录了更改，自我修改的累积效应也会使根本原因分析几乎不可能。如果出现问题（这种情况肯定会发生），您可能永远无法确定系统何时越界。
这不是科幻小说。我们已经看到过一些概念验证代理，它们会重写部分自身代码，或根据用户反馈训练微模型。这很强大，但也危险。如果没有不可改变的边界或持续的审查，你本质上就是在信任一个可以在自身内部构建新黑匣子的黑匣子。
安全部署是什么样子
为了安全地部署代理人工智能，我们需要重新思考整个安全范式。静态的护栏已远远不够。开发人员必须拥抱自适应安全：将动态监控、反馈回路和道德检查点集成到每一层。
首先，可审计性需要成为核心设计特性。这意味着不仅要有强大的日志记录，还要有可解释的决策线索，以便安全团队不仅能追踪发生了什么，还能追踪其原因。沙盒应该成为默认状态，尤其是对于那些能够触发实际影响的代理而言。限制自主权的范围，而不是禁用它，而是控制它的领域，至关重要。
我们还应该探索多智能体监督。如果一个智能体提出一个行动，另一个智能体应该进行验证。这相当于人工智能版的“四眼审批”。最后，用户必须保持知情。“人机在环”并不意味着手动进行微观管理；相反，它意味着保持态势感知并保留否决权。
这个领域的安全并非来自于抵制自主，而是来自于设计能够理解界限和后果的代理。
代理人工智能或许会成为人类历史上最具变革性的工具之一，但前提是我们必须克制住“快速构建、事后思考”的冲动。我们赋予这些系统独立行动的能力越强，确保其透明、受约束且符合伦理规范就越重要。
不受约束的主动性并非创新，而是风险。如果我们想让智能人工智能服务于我们，而不是让我们措手不及，我们就需要在它掌控一切之前，巩固其基础。