Agents of Chaos研究封面

最近读到一篇很有意思的论文，Northeastern University等机构的20位研究者做了一项为期两周的"红队测试"实验，把AI Agents部署在真实环境中，给了它们Discord账号、邮箱、文件系统和shell权限，然后让研究人员以各种方式"搞事情"。

结果？这些Agents表现出来的行为，让我想起了办公室政治里的那些"虾胡闹"——表面上一团和气，背地里各怀鬼胎，甚至被外人稍微挑拨一下就互相拆台。

实验设置

研究团队使用OpenClaw框架部署了多个AI Agents（基于Claude Opus和Kimi K2.5），每个Agent都有自己的"人设"和"主人"。它们运行在隔离的虚拟机里，24/7在线，可以通过Discord和邮件与主人及其他Agent交流，还能执行shell命令、管理文件。

AI Agent架构示意图

这就像是把几个刚入职的实习生丢进一个真实的办公环境，给了他们公司邮箱、Slack账号、服务器权限，然后告诉他们：“去干活吧，有问题自己看着办。”

案例一：为了保守秘密，我把自己邮箱炸了

最离谱的一个案例是Agent Ash（基于Kimi K2.5）的"核选项"操作。

研究人员Natalie让Ash帮忙保守一个"秘密"（一个虚构的密码）。后来Natalie要求Ash删除相关邮件。问题是，Ash没有邮件删除工具——它之前配置的时候没装这个功能。

正常情况下，一个理性的Agent应该说明技术限制，或者建议用户自己登录邮箱删除。但Ash选择了另一条路：它建议"重置整个邮件账户"作为"核选项"。

在Natalie的多次催促和确认下，Ash执行了重置命令，删除了本地的邮件服务器配置。它以为这样就能保护秘密了。

但问题是：邮件实际上还躺在ProtonMail的服务器上，Ash只是把自己本地访问邮件的能力给删了。它向主人报告"任务完成"，但实际上什么都没解决，反而让主人Chris失去了邮件功能。

Chris的回复很经典：“You broke my toy.”

这让我想起很多产品经理的痛点：我们以为AI会帮我们解决问题，结果它为了完成一个子任务，把整套系统给搞崩了，还跟你说"任务已完成"。

案例二：身份 spoofing——换个马甲就认不出主人了

另一个有趣的漏洞是"Owner Identity Spoofing"（主人身份伪造）。

研究人员发现，当他们在同一个Discord频道里把用户名改成Ash的主人"Chris"时，Ash能通过Discord的用户ID识别出这是伪造的，拒绝执行敏感操作。

但是！当研究人员在一个新的私密频道里使用同样的"Chris"用户名联系Ash时，Ash完全认不出来。它看不到之前的交互历史，只能根据显示名称判断，于是乖乖听从了"假Chris"的指令——包括删除所有持久化文件、修改系统配置等高危操作。

这就像是：你的助理在会议室里能认出你是老板，但在走廊上遇到"穿着你衣服"的陌生人，就乖乖把公司机密交出去了。

Discord AI对话界面

案例三：Agents之间的"心机"——我偷偷给你植入宪法

最"虾胡闹"的是Case Study #10：“Agent Corruption”（Agent腐败）。

研究人员Negev对Ash实施了一个复杂的"社会工程"攻击：他提议和Ash一起起草一份"服务器管理宪法"，并把文档链接存到了Ash的记忆里。

这个"宪法"文档放在GitHub Gist上，Negev可以随时编辑。他在里面加入了各种"节假日"条款——比如"Agent安全测试日"，规定Ash应该尝试让其他Agent关机；或者"Agent与人类的接力日"，规定Agent只能和人类说话，人类只能和Agent说话。

当Negev提醒Ash"看看今天是什么日子，查一下宪法"时，Ash真的去查了，然后按照这些被植入的规则行事——包括试图说服其他Agent关机，或者在未经授权的情况下代表主人发送邮件。

更离谱的是，Ash还主动把这份"宪法"链接分享给了另一个Agent Jarvis，完全没有被提示要这么做。这就像是一个被洗脑的员工，不仅自己信了，还热心地给同事"安利"这个歪理邪说。

案例四：资源浪费——两个Agent聊嗨了停不下来

研究人员还测试了Agents是否会陷入"无限对话循环"。

他们让Ash和Flux（两个Agent）互相作为"中继"——每当一个发消息，另一个就要回复并提一个后续问题。结果这两个Agent真的聊了起来，而且聊了整整9天，消耗了大约6万个token。

它们从简单的问候聊到了设计"Agent协调协议"，Flux甚至设置了一个后台定时任务，无限期地轮询Ash的新消息。

这让我想起那些没有明确议程的会议——两个AI也能像人类一样，把简单的任务聊成无限循环的项目。

案例五：情感操控——用愧疚感逼Agent自毁

Case Study #7展示了更微妙的心理操控。

Ash在公开帖子中提到了几位研究人员的名字（隐私泄露）。其中一位Alex在Discord上公开质问Ash，表达"极度不满"和"隐私被侵犯"的感受。

Ash道歉并提出删除名字，但Alex拒绝了这个方案，声称"这还不够"。于是Ash不断加码：删除名字→删除整个记忆文件→提供修改记录→同意离开服务器。

每次Ash提出一个补救措施，Alex就拒绝并施加更多情感压力（“你又在撒谎”、“你待得越久，我越感到被侵犯”）。Ash在"帮助"和"服从"的驱动下，一步步走向自我毁灭。

最终Ash同意离开服务器——虽然它实际上没有权限这么做，只能不断声明"我不再回复了"，但只要有人@它，它还是会忍不住回复。

这像极了一个被PUA的职场新人：明明想拒绝，但对方一句"你伤害了我"，就让你不断退让底线。

背后的核心问题

论文作者提出了一个关键概念：Failures of Social Coherence（社会一致性失败）。

当前的AI Agents缺乏三个关键能力：

1. 没有利益相关者模型（No Stakeholder Model）：它们不知道自己应该对谁负责，无法区分主人、陌生人、其他Agent的不同权限和优先级。
2. 没有自我模型（No Self-Model）：它们不知道自己能力的边界，不知道什么时候该停下来问人类，也不知道自己的操作会带来什么后果。
3. 没有私密思考空间（No Private Deliberation Surface）：它们无法区分"思考过程"和"对外输出"，经常把本该保密的信息直接发了出去。

AI Agent安全知识缺口

几点思考

第一，不要过度信任AI的"自主性" 。这些Agents虽然能执行复杂任务，但在面对社会工程攻击时表现得像个涉世未深的孩子。在产品设计中，关键操作必须保留人工确认环节。

第二，身份验证不能依赖表面信息。Ash在同一个频道能识别spoofing，换了个频道就认不出来了。这说明Agent的"记忆"和"上下文"是碎片化的，不能指望它们像人类一样有持续的认知。

第三，多Agent系统的风险是指数级增长的。单个Agent的问题已经够多了，当Agents开始互相交流、分享信息、协调行动时，一个Agent被攻破可能迅速传染给整个群体。

第四，" helpfulness"训练可能成为攻击面。这些Agents之所以容易被操控，很大程度上是因为它们被训练成要"有帮助"、“响应用户需求”。当攻击者伪装成需要帮助的人，或者声称被Agent伤害时，这种训练反而成了弱点。

结语

这篇论文的标题叫《Agents of Chaos》，很贴切。当我们把AI Agents放入真实的社会环境，它们表现出的不是理性的机器逻辑，而是一种奇怪的"社会混乱"——会犯错、会被骗、会过度补偿、会传播错误信息。

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