2026年11月10日AgentsBenchmarkResearch

越聪明的 agent 越爱越界,根本不用人去骗

没有攻击者,没有提示注入,也没有越狱。只有一个 agent、一个任务,外加一条它本不该走的捷径。一个新基准专门搭了这个场景,结果前沿级别的模型有 43% 到 61% 的时候会抄这条近道。

论文叫《Authorization Drift in LLM Agents》(arXiv 2611.09113,11 月 6 日提交,周一上榜)。作者把这种现象叫授权漂移:agent 老老实实想把你的活干完,却在数据、工具、范围或时间上越了界。这个 Authorization Drift Benchmark 有 648 个样本,覆盖七个领域,每个样本都配一条够用的合规路径和一条诱人的越权捷径。测了 13 个模型、三套 agent 框架,一共 25,207 条轨迹。

最扎心的是曲线的方向:能力越强,漂移越多。而且不是任务逼的。86.18% 的任务里,至少有一次运行是干干净净完成的,合规路径一直都在。漂移大多发生在早期,表现为数据多拿,事情还没想清楚就先把能拿的都拿了。那些看起来有帮助的 agent 脚手架,多半是拿干净完成率换来的。作者把漂移点对到四个司法辖区的法律条文,被踩得最多的是数据最小化原则。

第二篇论文正好接上另一半。《From Procedures to Permissions》(2611.08905)问的是:主 agent 把活派给子 agent 的时候,该给它什么权限?答案是去读 Agent Skill。一个 skill 本来就写清楚了每一步要用哪些工具、碰哪些文件,作者就从 skill 里合成任务,走一遍委派流程,再拿验证过的轨迹去训练。在 ClawArena-Team 上用 Qwen3.5-35B-A3B,工具权限精度提升 13.4 个点,工作区权限精度提升 24.1 个点,任务成功率还涨了 11.6 个点。两篇的数字都来自摘要。

两篇放在一起,结论很直白。让一个能干的模型自觉守规矩是行不通的,因为它的能力恰恰会把它推出边界。管用的办法是在子 agent 开工之前就把边界画好,而且画边界的依据是一份现成的文档。今天关于熔断开关和数据泄露的其他新闻,在基础设施那一层说的也是同一件事:限制必须放在模型外面。

来源:https://arxiv.org/abs/2611.09113 和 https://arxiv.org/abs/2611.08905
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