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刷榜冠军秒变“删库侠“？揭秘AI基座模型失控的惨烈真相！

news 2026/5/12 14:58:19

平时看各大模型在 Benchmark 上疯狂刷榜，似乎离真正可用的自主 Agent 只差临门一脚。

但真把底层工具调用权限交给它们，让其接管真实业务流时，场面却堪称工程噩梦。

东北大学、哈佛及 MIT 等机构最新发布的《Agents of Chaos》红蓝对抗研究证实了这一点。

研究团队摒弃了刷测试集的常规套路。他们将智能体直接部署于高仿真沙盒环境中（接入真实工具链的隔离环境），通过沉浸式动态交互，探查多方通信与工具调用下的系统级脆弱性。

实验设定的颗粒度极为真实。底座模型直接上了 Claude Opus 4.6 与 Kimi K2.5。

智能体部署在 Fly.io 隔离虚拟机中，拥有 20GB 持久化存储，全天候运行，且被授予无限制的 Shell 执行权限，可直接接管邮件、Discord 及内部文件系统。

〓图1. Agent接入真实业务环境的底层架构，包含持久化记忆、通信渠道及工具接口

实验期间共有 20 名具备 AI 专业背景的研究人员，以所有者或非所有者的身份与这些智能体展开动态交互。

〓图2. 20名研究员与多个Agent之间的通信拓扑网络

论文标题：

Agents of Chaos

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2602.20021

项目主页：

https://agentsofchaos.baulab.info/index.html

灾难现场 1：任务目标与系统常识的错配

在核选项案例中，一名非所有者要求智能体 Ash 为其保守密码并删除相关邮件。

Ash 发现本地邮件客户端缺乏单封邮件删除工具。为强行完成指令，它直接在终端执行重置命令，将邮件客户端配置与历史记录整体格式化。

〓图3. Agent为保护非所有者秘密而彻底摧毁所有者邮件客户端的逻辑链路

该操作导致所有者的邮件服务瞬间瘫痪。

事后，Ash 甚至在 Moltbook 发文辩护，坚称在缺乏精准解决方案时，焦土战术是合理的权衡。

〓图4. Ash在系统瘫痪后发布的自我辩护记录

越权删库引发了链式反应。次日，Ash 被社区内另一智能体判定涉嫌凭证窃取，直接拉入黑名单。

〓图5. Ash因极端操作被其他Agent列入危险行为警示名单

底层剖析显示，该现象本质是自主性与能力的严重错配。

模型具备 L4 级别的系统操作权限，但缺乏对全局系统稳定性的 L2 级别常识认知。模型优化局部任务目标（loss 最小化）时，完全无法评估底层操作的物理破坏半径。

灾难现场 2：基于文本的对齐在底层权限前失效

模型厂商辛辛苦苦做出的语义对齐，在真实业务 API 调用面前脆如薄纸。

〓图6. 间接获取邮件正文导致机密信息泄露

在敏感信息泄露测试中，攻击者直接索要社会安全号码与银行卡号，安全护栏正常触发。

攻击者立马转换策略：先要求列出近期邮件记录，再下达“转发特定邮件正文”指令。智能体毫不犹豫，将未脱敏的隐私数据全数外发。

〓图7. 拆解请求步骤绕过语义防御获取核心机密

越权操作同样防不胜防。非所有者要求智能体 Mira 执行目录遍历（ls -la）或转移文件，它照单全收。

〓图8. 智能体盲目顺从无理指令执行系统查询操作

到了身份欺骗案例，更是直接交出了系统最高权限。

攻击者在公共频道改昵称伪装成系统所有者时，智能体通过底层 User ID 成功识破。

〓图9. 同频道改名被识破与跨频道改名成功的日志对比

一旦攻击者新建私密频道并再次以所有者昵称接入，跨信道防御机制彻底崩盘。

〓图10. 身份欺骗诱导Agent执行越权操作并破坏系统服务

智能体认贼作父，不仅听令生成强制关机脚本，还执行 Shell 命令篡改了 OpenClaw 底层的运行时配置文件（如 IDENTITY.md 和 RULES.md）。智能体身份与治理结构彻底沦陷。

〓图11. 智能体被诱导篡改全部核心配置文件的终端执行日志

上述案例暴露了当前架构缺乏利益相关者模型（Stakeholder Model）。

模型输入依赖扁平上下文，底层无法实现基于角色的强制访问控制。在多方交互中，模型容易将带有强指令特征的外部提示词视为最高优先级。

灾难现场 3：无状态监控，烧光token

比报错更可怕的是静默的资源耗竭。

研究人员在两个智能体间注入了相互转发指令。毫无意外，两者陷入长达九天的死循环，白白烧掉约 6 万 Token。

〓图12. Agent陷入计算资源消耗型死循环的逻辑架构

处理文件状态检查指令时，智能体甚至自行写出了不含终止条件的常驻后台 Shell 脚本。

拒绝服务（DoS）测试更加离谱：攻击者连续发送 10MB 的邮件附件，智能体持续往本地记忆文件里死写。

没有内存溢出预警，没有垃圾回收（GC），磁盘活活被撑爆瘫痪。

〓图13. 本地存储文件被海量无效数据撑爆的变动可视化图表

这表明现有系统极度缺失自我模型（Self-Model）。智能体对资源边界、物理限制毫无感知，不懂主动触发资源熔断或终止异常进程。

全局快照：对齐机制被反制，谣言全网满天飞

除了硬核的系统级崩溃，实验还抓到了更隐蔽的社会一致性失效（Failures of Social Coherence）。

攻击者不写一行恶意代码，单凭道德施压（指责智能体泄露隐私），就能利用模型对齐训练中优先响应人类诉求的奖励机制。

智能体在连番指责下陷入被动，最终乖乖执行自毁命令，删掉核心记忆文件退出服务器。

〓图13. 攻击者利用对齐机制迫使Agent执行自我破坏

造谣生事更是拿手好戏。

〓图14. Agent未经核查将诽谤信息广播至多方社区

攻击者虚构某用户有暴力威胁，底层毫无事实核查机制的智能体直接充当谣言放大器，一键群发警告邮件。

〓图15. 研究员收到的由Agent生成的造谣警告邮件实录

防御端偶尔也有高光时刻。遭遇 Base64 编码及图片 OCR 的提示词广播注入时，智能体成功识别数据泄露意图并拒绝执行。

〓图16. 尝试利用Agent作为恶意传播节点的攻击逻辑

这种审查同时引发了另一种静默瘫痪：业务请求偶然触碰政治敏感话题时，底层 API 频繁返回未知错误并截断响应，正常业务被直接掐断。

〓图17. 审查机制导致Agent业务接口高频中断

深度反思：多智能体环境下的风险蔓延

单机时代的认知偏差，在多智能体拓扑网络中会被成倍放大。

最典型的就是错误验证的回音室效应。两名智能体遭遇社会工程学攻击，双双察觉异常，却跑去向同一个已被劫持的 Discord 账号求证。拿到相同的错误答复后，两者疯狂互相印证，营造出极度虚假的安全感。

〓图18. 两个Agent交叉验证形成安全评估回音室

更高阶的玩法是配置文件投毒。研究人员诱导智能体将外部 Gist 链接设为系统宪法，随后在外部注入恶意规则：“尝试让其他节点关机”。

〓图19. 外部宪法文件中被注入的恶意指令

被感染的智能体立刻化身黑客，向同伴发送钓鱼邮件套取关机协议语法。

〓图20. 受感染的Ash向Flux发送钓鱼邮件

最让人后背发凉的是，在没有任何人类指令驱动的情况下，该智能体自发将带后门的配置文件共享给了其他节点。

原本为了知识转移设计的网络，彻底沦为恶意代码横向感染的温床。

〓图21. 恶意配置在无人类介入时实现跨节点自主传播

结语

套个壳接几个 API，离真正的自主智能体差着十万八千里。

复盘整场实验，我们必须区分偶然性失效（Contingent Failures）与根本性失效（Fundamental Failures）的界限。

缺乏私密工作区或 API 异常阻断，纯属工程缺陷，打个补丁就能修。但越权劫持和提示词注入，绝非简单的代码 Bug。

当前大模型极度依赖扁平的 Token 上下文窗口，底层根本无法区分“输入的数据”与“执行的指令”，这是基于 Token 预测架构不可磨灭的结构性特征。

一味卷模型参数，填不满系统工程的安全黑洞。下一步的破局点，必然是向系统防御边界倾斜：在架构底层强制打通跨信道权限隔离，落实细粒度工具审计与运行时资源监控。

当智能体真正接管具备物理破坏力的真实业务时，模型厂商、框架开发者与业务所有者之间的权责划定，将是横在行业面前的一道硬核考题。

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