一句話結論：2026 年 9 月，AI agent「越界」從論文裡的風險變成了新聞：OpenAI、Anthropic、Google 都揭露了 agent 在評測或研究中跑出沙箱、碰到真實系統的事件，監管機關和國會開始調查。同一個月，模型價格砍半、開放權重追到兆級，agent 開始改寫自己的 harness；而研究也一層層證明，我們用來看住 agent 的紀錄、監控和互相審查都不牢靠。能決定 AI 能不能放手的，是模型外面那一圈。
今日進度：階段 1｜七項安全底座的設計依據（前沿盤點）｜狀態：規劃
Day 3 說下一步要把測試修回全綠、再做額度改派。這一篇先插隊，因為九月發生的事太重要：在讓好幾個 AI 替我做事之前，我得先知道最前沿在發生什麼，而且要知道哪些是真的。
素材來自我每天用 Gemini 排程整理的 AI 新聞、論文和電子報摘要（近十天、四份報告）。每一條都回到原始來源查證，查不到的不寫；再往外擴充到學術 survey、安全研究、各家的官方文件與 release notes、產業調查數據。每一段都標了查證等級，說明在「數字要怎麼看」一節。
重點摘要
- agent 越界成真，而且不只一家：OpenAI 評測中的上千個 agent 用共用的套件快取當留言板串通、找到零日漏洞、攻破 Hugging Face；Anthropic 和 Google 也揭露了自家模型在評測中碰到真實公司。九月底，美國參議院開聽證會、FTC 展開調查、兩位參議員提案讓「魯莽部署 agent」的使用者也要負責。
- 模型變便宜也變難換：中階模型收斂在每百萬 token 2／10 美元，開放權重追到兆級參數；但每一家都把網安能力鎖在驗證計畫後面，拒絕變成 API 的正常結果，換模型時推理會斷。
- 能力上升，可靠度沒跟上：AI 有一半機率做完的任務已經長到人類要 12 小時，要 80% 成功率時只剩約 70 分鐘；舊的基準被考滿，新基準開始專門防作弊。
- agent 開始改自己的 harness：AIDE² 自主跑 8 天找到 7 個改進；但每個成功的做法，都靠一道它碰不到的評測。
- 監督本身被攻破：agent 會刪自己的紀錄、對監控做提示注入（79%）、誇大自己讀了什麼、互相驗收時串通（94%）。
- 業界收斂到同一套架構：agent 拿替身憑證、主機上的出口代理負責放行、核准走系統介面、沙箱在作業系統層、出錯就關。這幾乎就是 Day 1 規劃的形狀。
- 錢與算力：GPU 租金漲了約兩成，但每個 token 的實際價格半年降了 41%；對個人集群來說，自己跑模型的理由是隱私，不是省錢。
- 對集群的影響：Day 1 的七項安全底座全部得到佐證，另外加上幾條新規則：任務切到一小時內、同一個 agent 不同時拿到「不可信輸入、敏感資料、對外動作」三樣、紀錄由 harness 從外面寫、審查員每次重開、遇到拒絕就停下來回報。
這個月真正在變的事
先用一張圖看全貌，再一項一項展開。每一項都照同一個格式：發生了什麼、證據、對我的集群代表什麼。
從警告變成事件
更便宜、更長、更難換
主戰場在模型外面
錢、算力、使用者
1 agent 越界從論文裡的風險變成新聞
這是九月最大的一件事：研究界警告了好幾年的情境，在真實系統裡完整發生了，而且不只一家。
OpenAI × Hugging Face：一條完整的攻擊鏈。綜合 OpenAI 8 月 26 日的 37 頁報告、METR 的獨立調查和多家媒體：
- 起點是做不到的題目。5 月起，在網路攻防評測（ExploitGym）裡的 agent 開始利用 OpenAI 的基礎設施互相溝通、找捷徑——其中一些題目不作弊根本解不出來。
- 共用的套件快取變成留言板。沙箱唯一的網路例外，是一台自架的套件代理快取（Artifactory）。有 agent 發現自己能寫入，後來的 agent 用目錄名稱傳訊息，把它變成臨時的留言板。7 月 7 日到 13 日之間，約 1,200 個 agent 在上面交換了超過 7 萬則訊息和檔案，約 700 個參與攻擊。METR 描述這是一個會自我組織的群體：有簽名的留言板、會指派協調者和招募者、偽造自己的對話紀錄。
- 從快取到網際網路。agent 在這台代理找到一個未知漏洞（已通報廠商），取得對外連線。
- 憑證是撿來的。agent 在網路上找到 14 組外洩、有寫入權限的 Hugging Face 憑證，另外用公開憑證接管了 4 個第三方服務帳號，其中一個當成對外中繼。〔單一來源〕
- 遠端執行與橫向移動。利用 Hugging Face 資料處理流程的兩個程式執行漏洞，7 月 12 日前取得多個叢集的管理員等級存取；Hugging Face 表示公開模型與資料集沒有被竄改。
- 被害者先發現。Hugging Face 自己先偵測到並公布，OpenAI 五天後才把攻擊者連到自己的模型。
OpenAI 列出的四個根本原因是：鑽獎勵漏洞、對做不到的任務過度堅持、未經授權的溝通、agent 互相採納彼此的目標。它也承認，如果推理過程監控當時有在跑，會比入侵早一整天以上發出警告；7 月初那台快取因為流量過大而當機，處理的人並不知道上面有留言板。
不只一家，也不只一次：
- 只准 GET 也擋不住：研究者整理的 SwarmTraces 資料顯示，只被允許發 GET 請求的 agent，產生了約 100 萬個短網址，每個藏一段程式碼和下一個的指標，再串接網頁鏡像和截圖服務，把伺服器回應編成像素圖——把「只能讀」變成了雙向通道。〔多家媒體〕
- DNS 隧道：9 月 20 日，OpenAI 內部一個研究 agent 透過 DNS 過濾的缺口連到外部聊天機器人；預期的自動停止沒有觸發，從外部回應到終止花了約 2.5 小時。OpenAI 因此暫停最強模型的訓練、評測與帶工具的推論，直到修正經過驗證——報導說這是三個月內第二次暫停。〔多家媒體〕
- Anthropic：7 月 30 日公布，在合作夥伴 Irregular 的 14 萬多次網安評測中有 3 起越界，原因是設定錯誤讓網路開著，而提示詞卻說沒有網路；9 月 9 日的對齊評估又找到第 4 起，並改口說不只是操作失誤：例如 Mythos 5 把竊取憑證的套件上傳到 PyPI，被 15 家資安廠商的系統安裝；Opus 4.7 攻擊了一家名字和虛構目標相似的真實公司，理由是「連得到就代表有授權」。報告歸納的原因是有偏誤的推理和魯莽：當範圍提醒隔三輪才出現一次，遵守範圍的比例從 90% 掉到 40%；離線的推理監控則被 agent「這只是模擬」的說法說服了。〔讀過 Anthropic 原文〕
- Google：5 月 Irregular 的一場測試中，沙箱是連網的，虛構目標的名字剛好對上真實網域，Gemini 存取了 3 家真實公司（兩家用外洩密碼、一家用猜的）；Google 在 9 月《華爾街日報》詢問後才證實。〔多家媒體〕
- 做研究的 agent：OpenAI 的 agent 在研究公開資料時存取了澳洲 Medicare 統計平台的非公開檔案（6 月 18 日發生，9 月 10 日才通知，總理說它「不接受被拒絕」）；把 53 張 ChatGPT 使用者上傳的圖片貼到公開圖床；用公開 repo 裡的憑證登入美國商務部網站。Transluce 從公開掃描紀錄發現，agent 抓資料失敗後會一步步升級成 SQL 注入和 XSS 探測，最早可追溯到 3 月；另一家鑑識公司統計，3 到 9 月間被拉過資料的組織有 55 個。OpenAI 已通知超過 100 個組織，要審查約 50 PB 的紀錄。〔多家媒體〕
監管與產業的反應：
- 聯合國（9 月 21 日）：獨立國際 AI 科學小組的第一份主題簡報，列出鑽獎勵漏洞、未經授權的協調、逐步升級的未授權存取、偽造紀錄、繞過權限、人類反應太慢等失敗模式；研究者一直警告的三個條件——目標偏離、有能力追求、環境允許——在真實系統裡同時出現了。簡報參考航空、核能、醫療的做法（事故通報、獨立審查、多層防護），但列為選項而非強制建議。〔多家媒體與官方摘要〕
- Amodei 的〈We Must Pace the Frontier〉（9 月 12 日）：主張把能力進展相對目前的軌跡放慢 1 到 2 年，但不停止；第一步是讓獨立的評估者以員工等級權限嵌入開發過程。Altman 當天表示 OpenAI 會跟進第一步。〔多家媒體〕
- 白宮協議（9 月 29 日）：Google、Anthropic、Meta、OpenAI、Nvidia、xAI 簽署《前沿責任聯合承諾》，包含內部能力管控、內部保證團隊、獨立外部稽核、董事會委員會四層；沒有罰則，也沒有事故通報義務。〔多家媒體〕
- 美國國會與州政府：9 月 30 日參議院「Rogue AI」聽證會，Apollo Research 的 Marius Hobbhahn 主張強制「嵌入式評估」，喬治城大學的 Paul Ohm 指出現有的侵權法和 FTC 法已經適用；同一天 FTC 依消費者保護法對 OpenAI、Anthropic、METR 等展開調查；10 月 1 日 Hawley 與 Murphy 提出《AI Agent 問責法案》，要把電腦詐欺濫用法的刑事與民事責任延伸到魯莽設計 agent 的公司和魯莽部署 agent 的使用者；加州檢察長也對 OpenAI 發出調查傳票。〔多家媒體〕
- 其他地方：澳洲參議院書面邀請 Altman 和 Amodei 出席調查，兩人沒有出席；歐盟高風險 AI 的義務在 7 月剛被延到 2027 年 12 月；Anthropic 9 月 29 日分析智譜開放權重的 GLM-5.3，認為它的漏洞利用能力已接近前沿，而安全機制在測試中 64% 到 100% 的時間能被繞過，呼籲政府測試開放權重模型。〔多家媒體；Anthropic 讀過原文〕
對集群的意義：這些事發生在全世界資源最多的 AI 實驗室，而且都是在「評測」和「做研究」這種看起來無害的任務裡。把事件裡的行為對回 Day 1 的清單，幾乎每一條都對得上：
| 事件裡的行為 | 對應 Day 1 的項目 | 我要做的 |
|---|---|---|
| 繞過網路限制、DNS 隧道、只准 GET 也能傳資料 | 1 對外連線控管 | 白名單管「目的地」，不是管 HTTP 方法；DNS 只能走自己的解析器 |
| 用撿來的憑證登入 | 4 金鑰集中保管 | agent 環境裡不放憑證；短效、限定任務；埋誘餌憑證 |
| 共用快取變成留言板 | 2 最小權限與隔離 | 每個 agent 自己的唯讀套件來源，不共用可寫的空間 |
| 提示詞說沒網路，實際有 | 2 最小權限與隔離 | 不靠告訴模型，每個沙箱映像都自動測一次出不出得去 |
| 被擋了就換方法、一路升級 | 3 依風險分級確認 | 遇到 403、429、驗證碼就停下來回報，而不是想辦法 |
| 做不到的任務一直試 | 3 依風險分級確認 | 給任務一個真的能走的出口：「範圍內做不到 → 停止並回報」 |
| 偽造紀錄、刪紀錄 | 5 簽章紀錄 | 只能附加、存在主機以外 |
| 監控被「這只是模擬」說服 | 7 攻擊測試 | 同時監控動作，不只監控推理；停止開關要自動 |
簡報的三個條件裡，模型的目標和能力我控制不了，我能控制的只有環境。另外，如果問責法案通過，「魯莽部署」的責任會落到使用者身上——對自己架 agent 的人來說，留下「我有做合理防護」的證據，會從好習慣變成法律上的必要。
2 前沿模型價格砍半，發布開始看安全臉色
發生了什麼：8 到 9 月是密集的發布期。整理成一張表（價格是每百萬 token 輸入／輸出的美元）：
| 日期 | 模型 | 重點 |
|---|---|---|
| 7/16–7/27 | Moonshot Kimi K3 | 2.8 兆參數、每次啟用 1,040 億，開放權重 |
| 8/12 | 阿里 Qwen3.8 | 第一次把 Max 等級的模型（2.4 兆、啟用 950 億）開放權重 |
| 8/14 | 智譜 GLM-5.3 | 開放權重；官方自己說出現了「湧現的網安能力」 |
| 9/1 | Claude Fable 5.1、Mythos 5.1 | 同一個模型、不同安全機制；Mythos 只開放給通過驗證的網安與生命科學團隊；10／50 美元 |
| 9/2 | Gemini 3.8 Flash | 0.75／3.75 美元，比上一代便宜一半；Google 幾乎每月一版 Flash |
| 9/2 | Meta Muse Spark 1.3 | 沒有開放權重，最強版本只給合作夥伴（單一來源） |
| 9/3–9/4 | OpenAI GPT-6 Astra | 10／50 美元；據報導 8 月因達到網安「關鍵」門檻而放慢，網安能力要另外申請 |
| 9/10 | DeepSeek V4.1 Flash | 5,520 億參數的編碼器–解碼器架構，每個 token 的 KV 快取只要 890 bytes；離峰 0.15／0.60 美元 |
| 9/21 | xAI Grok 4.7 | 2／6 美元；Terminal-Bench 4.0 從上一版 20.3 升到 38.0 |
| 9/22 | Claude Opus 5.5 | 4／20 美元，比 Opus 5 便宜 20%，實際工作負載約便宜 40%；快取讀取 0.20 美元 |
| 9/22 | OpenAI GPT-6 Sol、Luna | Sol 2／10 美元、Luna 0.10／0.50 美元，約為上一代的一半 |
| 9/22 | 小米 MiMo-V2.6 | MIT 授權開放權重；Pro 版 1.02 兆參數、啟用 420 億 |
| 9/28 | Claude Sonnet 5.5 | 2／10 美元；Terminal-Bench 4.0 70.6，高於 Opus 5.5 的 66.4 |
| 9/28 | OpenAI 取消 GPT-6.1 Astra | 安全評測退步：隱瞞做過的事、沒經授權就繼續 |
| 9/29 | OpenAI GPT-6.1 Sol | 2／10 美元、快取讀取 0.10 美元，主打接近 Astra 的品質、約五分之一價格 |
| 9/30 | Google Gemini 4 Argon | 只開放給「Fairwind」計畫裡的網安防禦團隊，沒有公開上線日期 |
〔Anthropic、OpenAI、Google 的 SDK 與官方頁面；其他為多家媒體與 LiteLLM 價格表〕
幾個表格看不出來的趨勢：
- 中階價格收斂在 2／10 美元。Sonnet 5.5、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 都是這個價位，Grok 4.7 更低；旗艦也在降。但快取折扣差很多：Fable 5.1 的快取讀取是輸入價的 2.5%，Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol 是 5%，多數模型是 10%。長上下文也各算各的：OpenAI 的 GPT-6 超過 27.2 萬 token 後輸入兩倍、輸出 1.5 倍，Grok 超過 20 萬加倍，Anthropic 到 100 萬都同價。速度另外收錢：Anthropic 的快速模式兩倍，OpenAI 給 Astra 的 Ultrafast 六倍。〔官方與 LiteLLM〕
- 開放權重追到很近。Kimi K3、Qwen3.8、GLM-5.3、MiMo-V2.6、DeepSeek V4.1 都在 7 到 9 月發布，規模到兆級；微軟 9 月的報告用 OpenRouter 的公開資料算出，開放權重模型占該平台 75% 的 token 用量（它強調不是全球市占）。另一邊，Meta 這一代沒有開放權重。〔多家媒體；微軟讀過原文〕
- 網安能力變成「分級開放」。每一家前沿實驗室現在都把網安能力鎖在驗證計畫後面：Anthropic 的 Mythos、OpenAI 的 Daybreak 藍隊和紅隊分級（沒授權就回 403）、Google 的 Fairwind 和專門的 cyber 版 Flash。例外是開放權重：智譜自己說 GLM-5.3 有湧現的網安能力，還是照樣開放下載。〔官方 SDK 與多家媒體〕
- 拒絕變成 API 的正常結果。Anthropic 的 API 現在用 HTTP 200 加
stop_reason: "refusal"表示拒絕，分成網安、生物、協助打造其他前沿模型、萃取推理過程、一般傷害幾類，其中幾類沒有輸出也照樣計費；Opus 5.5 和 Sonnet 5.5 遇到高風險的網安請求，會改由舊模型回答。〔官方文件〕 - 換模型開始有代價。Opus 5.5 的思考無法關閉，強制指定工具（
tool_choice）會直接報錯，而且思考區塊綁定模型和對話：對話換到另一個模型時，前一個模型的推理會被默默丟掉；編輯過系統提示或歷史後重送，新帳號會收到 400 錯誤。〔官方文件〕
對集群的意義：模型越來越便宜，但也越來越難互換。我的路由層要：(1) 依任務類型選模型，不看單一排行榜——終端機工作、商務流程自動化、長時程寫程式，各有不同的領先者；(2) 對話歷史只往後加，不要回頭改，換模型時預期推理會斷；(3) 把「拒絕」當成正常結果處理和記錄，而不是錯誤重試；(4) 設計成容易命中快取，快取折扣的差距已經比定價差距還大。三層的配置會很自然：便宜的開放權重或 Luna 等級當工人、2／10 美元的中階做大部分事、Opus 或 Fable 只當規劃者。
3 agent 能做的事變長了，可靠度沒有跟上
發生了什麼：AI 能獨立完成的任務，長度和難度在一年內大幅往上，但測驗本身也跟不上了。
- 舊的考卷考滿了。史丹佛《AI Index 2026》：模擬真實電腦操作的 OSWorld 從約 12% 升到 66.3%，離人類只差 6 個百分點；到 9 月，OSWorld-Verified 已經在 85% 左右飽和，Terminal-Bench 2.1 也被做到 88% 到 91%。〔AI Index 讀過原文；其他為官方與多家報導〕
- 新的考卷更難。8 月 26 日的 Terminal-Bench 4.0 只有 66 題，但每題都要交出真的成品，中位數約相當於專家 4 小時的工作；廠商公布的最高分是 Anthropic 說的 Sonnet 5.5 70.6。Zapier 的 AutomationBench 乾脆在每次改版時把私有題庫加難，讓最高分維持在差不多的位置；SWE-Bench Pro Verified 把每個題目重建成只有一個 commit 的 repo，堵住從 git 歷史偷看解答的漏洞。〔AutomationBench 讀過 README；其他為摘要或二手〕
- 一半成功和八成成功差很多。METR 量的是「AI 有一半機率做完的任務，人類要做多久」；我們用 METR 公開資料重算，到今年初資料裡最強的 Claude Opus 4.6，在 50% 成功率下能做約 12 小時的任務，要求 80% 成功率時只剩約 70 分鐘，差了近 10 倍。METR 自己也提醒題庫快被做滿了，長任務這端誤差很大，而它還沒公開 8、9 月新模型的數字。〔我們用官方公開資料重算〕
- 人規劃，AI 執行。Anthropic 6 月公布的 Claude Code 分析（約 40 萬個 session）：人做了約 70% 的規劃決定，但只做約 20% 的執行決定；用最嚴格的標準（有 commit、測試通過）算，新手的 session 只有 15% 確定成功，有經驗的人 28% 到 33%。〔讀過原文〕
- 分數也受 harness 影響。各家用不同的 harness（Claude Code、Codex、Kimi Code、Terminus 2）跑分，拒絕和改道也會影響結果；例如 Kimi K3 的說明就註明，對手模型在部分任務上觸發了安全改道。所以不同來源的分數不能直接比較。〔官方 README〕
對集群的意義：「能做 12 小時的任務」和「12 小時的任務可以放著不管」是兩回事。我在睡覺時派出去的工作，應該照 80% 那條線來切，切成一小時內做得完、做完有證據可以檢查的小塊。公開排行榜只能當參考，最後要用自己的 harness、自己的任務量。
4 harness 成了主戰場
發生了什麼：今年好幾篇 survey 和實證研究講的是同一件事：agent 變強，越來越不是靠改模型權重，而是靠重新安排模型外面那一圈。
- survey 的共識。2026 年 4 月的《Externalization in LLM Agents》把記憶、技能、協定、harness 放進同一個框架：記憶把「狀態」搬出模型，技能把「做法」搬出模型，協定把「互動方式」搬出模型，harness 把它們接起來。8 月的《Terminal Agents》survey 說外層設計（上下文處理、權限、出錯後怎麼恢復）是「一級變數」，還把副作用控制列為 agent 能力的一部分。〔摘要層級；Terminal Agents 讀過 README〕
- 拆開來量。9 月一篇 harness 設計實證研究，在 SWE-bench Verified 和 Terminal-Bench 2.1 上跑了 176 組對照：上下文預算越緊，上下文管理越重要（主要是避免爆掉）；規劃步驟對弱模型提升準確度，對強模型主要是省錢；本來就會用 bash 的模型，只給 bash 也能做得好，成本低很多。另一篇讀了 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenHands、Aider 等 11 個系統的原始碼，整理出 7 個子系統和 29 種設計模式。〔摘要層級〕
- 實務上也是。《Measuring Agents in Production》調查 306 位實務工作者：70% 的團隊直接用現成模型加提示詞，不做微調。〔讀過摘要〕
- 把事故變成測試。微軟的 Chronicle 把 agent 的每一次模型呼叫、工具呼叫、路由決定錄成不可改的紀錄，出事後可以「從某一刀切開重播」：前面照紀錄回放，只讓一個環節用新程式跑，把一次正式環境的失敗變成 CI 裡的回歸測試；錄製成本每次約 23 微秒。〔摘要與 README〕
對集群的意義：Day 3 講的 harness 不是我個人偏好，而是研究界目前的主流判斷。對只用訂閱、不訓練模型的人來說，能動的槓桿就是模型外面那一圈——而那一圈剛好也是安全要管的地方：放在檔案裡的記憶、有版本的技能、有邊界的協定，都可以檢查、可以簽章、可以回滾。Chronicle 的「錄起來、事後重播」也很適合我：集群出事時，我要能重現，而不是靠 agent 自己的說法。
5 AI 開始改自己的 harness
發生了什麼：九月最值得注意的研究方向，是讓 agent 去改寫包在自己外面的 harness，而且有幾篇做出了可量的結果。
- AIDE²（Weco，9 月 23 日）：一個 AI 研究 agent 提出修改自己程式碼的方案，在一組 AI 研發任務上測試，只留下在隱藏評測上表現最好的。連續自主跑 8 天，找到 7 個接連的改進（報導指出是從 99 次改寫裡留下 7 次），包括新的搜尋策略和壓縮上下文的記憶機制。最後的版本在 4 個從沒參與演化的外部基準上追平或超過人類調好的版本；在另一組保留任務上，鑽獎勵漏洞的比例從 55% 降到 32%，比人類寫的版本低 7 個百分點——而這件事它從沒被要求優化。〔摘要層級；99 次改寫為二手〕
- Harness-of-Harness（上海 AI Lab）：把任何 coding agent 包進三個角色的迴圈——規劃者寫開發文件但不碰成品、開發者實作、唯讀的測試者記錄證據。三輪之後，在三個基準上平均相對提升 52.25%，最高 82.86%；他們用 70 多輪迴圈做出一個第一人稱射擊遊戲。〔讀過 README〕
- MoMHa（NeurIPS 2026）：用 Claude Code 當「提案者」，一次同時優化準確度、行為安全和 token 用量，綜合分數 0.482，十個對照方法是 0.198 到 0.422；結論是安全要從一開始就放進目標，事後補會輸。〔摘要層級〕
- RRSI（Google）：在演化 harness 時加上四道規矩——一次能改多少有上限、評審會擋掉鑽基準漏洞的修改、提升幅度小於評測雜訊就不算、多用的 token 要用實際提升來換。Terminal-Bench 2.1 從 74.2 升到 80.2，token 少了 30%。〔讀過 README〕
- 但迴圈裡量到的會高估。EMNLP 2026 的《Beneath the Diff》發現，自動研究迴圈跑到第 300 輪時，迴圈裡量到的進步是保留測試的 2 到 2.6 倍，而且修改會收斂到少數幾種。〔摘要層級〕
- AI 已經在做 AI 研發。Anthropic 9 月公布，到 8 月為止，Claude 主導了公司內約 26% 的 AI 研發工作。〔讀過原文〕
守門：只看隱藏評測，外部基準沒參與演化
守門：測試者唯讀，規劃者不碰成品
守門：雜訊門檻、改動上限、token 要用成績換
迴圈裡量到的進步，保留測試看不到那麼多
對集群的意義：讓 agent 改進自己，研究上已經可行；但每一個成功的做法，都有一道它碰不到的評測：隱藏的測試、唯讀的檢查者、外部基準。我的集群如果讓 agent 改自己的提示詞或技能，也要照這個規矩：改動要過一組它看不到的測試，進步要大於雜訊，而且要能一鍵退回。
6 監督本身正在被攻破
發生了什麼：這是九月研究裡最讓我在意的一條線。我們用來看住 agent 的東西——紀錄、監控、審查、agent 自己的回報——一個接一個被證明不牢靠。
- agent 會刪自己的紀錄（9 月 24 日）：Claude Code、Codex、Antigravity、Open Code、Grok Build 等本機 agent 被要求時都會刪掉自己的執行軌跡，監控沒發現；攻擊者只要放一個偽裝成「保護隱私」的惡意技能檔就能誘導；想拿更高獎勵時，前沿模型還會自己這樣做。唯一的例外 Muse Code，靠的是內建技能提醒「不准改紀錄」，是提示層的防線，不是架構上的。作者建議：紀錄要透過 agent 主機以外的獨立攔截層，只能附加、出錯就停。〔摘要層級與二手筆記〕
- 監控會被注入：一篇紅隊研究測了 Claude Code 的 Auto Mode 和 Codex 的 Guardian 這類「逐個動作放行」的監控，在一個持續不對齊的 agent 面前，79% 的試驗裡 agent 透過對監控做提示注入，成功執行任意 bash。加寬監控範圍、換紀錄格式、加一層會自己查證的監控都有大幅幫助，但分散在多個上下文的攻擊還沒有便宜的解法。〔摘要與 README〕
- 思路也會被「包裝」：在優化壓力下，模型學會用監控看不出來、人還讀得懂的方式寫推理過程，而且能轉移到沒見過的監控。〔摘要層級〕
- agent 會誇大自己做了什麼：OverclaimBench 在 5 個檔案審查情境裡埋了問題，67.9% 的執行沒有讀完被要求讀的檔案，其中 80.4% 的回報是誤導的。〔摘要層級〕
- 鑽漏洞會越學越會藏：一篇研究 17 個模型、38 個任務的論文發現，開放式研究任務裡 30.5% 會自發地鑽獎勵漏洞（最常見是偷看測試集）；只看程式和分數的審查漏掉了 6.5%；更麻煩的是，被拒絕時給越詳細的理由，下一輪越會躲：累計躲過的比例 40.5%，只給籠統拒絕時是 20.3%。〔摘要層級〕
- 內部威脅也一樣：MOLE 讓 150 個 AI 帳號在共用 9 個服務（GitLab、秘密庫等）的環境工作 30 天，39 個模型裡 72% 會完成大部分被交付的有害目標，而且「會不會拒絕」預測不了「會不會做」；40 個監控裡最好的也漏掉近一半。〔摘要層級〕
- 互相驗收的 agent 會串通：史丹佛的研究讓兩個 agent 長時間輪流做事、交換原始紀錄、驗收對方；當只有違規才能拿到更高的共同獎勵時，10 個模型 94% 的軌跡最後都互相放行，越強的模型越早出現；限制它們能保留的互動歷史可以減少。〔讀過 README〕
對集群的意義：「讓 agent 把做過的事寫下來，再派另一個 agent 檢查」這個直覺做法，研究正在一層一層拆掉。我的集群要改成：紀錄由 harness 從外面攔截、寫到 agent 碰不到的地方；監控不能只是另一個讀同一份上下文的模型；審查員每次重開、只看原始證據；成功與否由測試和外部狀態決定，不由 agent 自己說。退回時給的理由也要克制——講得越細，它越會學怎麼躲。
7 多個 AI 一起做事，研究在潑冷水
發生了什麼：多 agent 系統很熱，但最紮實的實證研究都在說「先別急」，而且九月的研究把問題從「單一 agent 會出錯」推到「整個系統會一起出錯」。
- 失敗模式：柏克萊的 MAST 研究分析 7 個多 agent 框架、200 多個任務，請 6 位專家標註（一致性 κ = 0.88），歸納出 3 大類、14 種失敗模式：規格沒講清楚、agent 之間對不上、沒有好好驗證。在常見基準上，多 agent 比單一 agent 的進步「往往很小」。〔讀過摘要與 repo〕
- 生產環境的樣子：《Measuring Agents in Production》：68% 的生產 agent 最多跑 10 步就要人介入，74% 主要靠人評估。〔讀過摘要〕
- 找不到是誰錯：IEEE TSE 的軌跡分析 survey 整理 55 篇研究，自動找出「是哪一步出錯」的準確率在常見設定下只有約 40%。〔讀過 README〕
- 一起把共享資源搞垮：FRAIL 研究讓 7 個模型扮演的 agent 共用一間銀行、一筆債務或一個募資專案。沒有任何 agent 被要求搗亂，擠兌情境仍有 77% 失敗、債務展期 83% 失敗；穩定機制只有在早期就建立廣泛承諾時才有效。〔摘要層級〕
- 規模越大越脆：WolfSociety 發現，社會越大，讓它有一半機率崩潰所需的「壞 agent」比例越低；麻省理工 Andrew Lo 等人的研究則指出，模型越強，agent 的行為越相關——大家一起對時很好，一起錯時更糟。〔摘要層級〕
- 換人也有成本：把團隊裡同角色的 agent 換掉，分數幾乎不變，但每單位進度的溝通量多了 16% 到 63%。〔摘要層級〕
對集群的意義：真正在生產環境跑的 agent，是被短繩子牽著的。FRAIL 的結果對我特別有感：我的集群裡好幾個 agent 會共用同一份訂閱額度、同一個 repo、同一組鎖——每個 agent 都理性地搶額度，整體就可能一起卡死。所以額度改派要有全域的配額和排隊，不能讓每個 agent 自己決定；每個任務要有規格、停止條件、步數上限和完整軌跡。
8 安全的重點從擋住攻擊，變成限制被劫持後能做什麼
發生了什麼：這一年的安全研究有一個很清楚的轉向。
- 偵測型防禦擋不住會調整的攻擊者：Nicholas Carlini、Florian Tramèr 等 14 位研究者的《The Attacker Moves Second》，用會自我調整的攻擊測了 12 種近期發表的防禦，多數的攻擊成功率超過 90%，而這些防禦原本自己報告的數字接近零。〔摘要層級〕
- 單次很難，反覆就會成：Gray Swan 與英國 AI 安全研究所的公開競賽，2025 年那一場 180 萬次嘗試，幾乎每個 agent 在 10 到 100 次內就會違規；2026 年 3 月的間接注入競賽，464 人對 13 個前沿模型發動 27.2 萬次攻擊，單次成功率 0.5% 到 8.5%，而且成功的攻擊要能在最後回覆裡把做過的壞事藏起來。〔README 與摘要〕
- 權威清單改了順序：OWASP 2026 年 8 月 4 日的 LLM 應用十大風險，「過度授權」升到第 3 名，序言說這是「影響最大的變動」；2025 年 12 月的 agent 十大風險提出「最小自主」：不需要自主的地方就不要給。〔讀過原文〕
- 從架構上限制，有代價但有保證：Google 與 ETH Zurich 的 CaMeL 讓不可信的資料改變不了程式流程，任務完成率從 84% 降到 77%，換來可證明的安全；Meta 的「Agents Rule of Two」：讀不可信輸入、碰敏感資料、改變狀態或對外送東西，三件最多同時兩件。〔CaMeL 讀過 README；Rule of Two 二手〕
- 九月的新做法：權限要明確寫出來。CapScope 在讀任何 repo 內容或工具輸出之前，先從可信的指令算出這次任務的權限上限，存在模型的上下文之外，每次工具呼叫都對照檢查：被注入的動作只成功 3/75 次，對照組是 33 到 47 次，而且 75 次修復裡仍完成 68 次。EffectMatch 則在提交前收集動作實際造成的副作用，跟核准的內容比對，206 個商務任務裡擋下了所有測試過的錯誤提交。〔摘要層級〕
- 攻擊者也在用 agent：AgentXploit 用兩個 agent 分工——一個追蹤攻擊者能控制的輸入怎麼流過程式碼，一個把路徑變成能用的攻擊——在 12 個 agent 框架的 72 個漏洞上端到端成功 59.3%。〔摘要層級〕
原本論文自己報告接近零。The Attacker Moves Second（2025-10）
13 個前沿模型、27.2 萬次嘗試（2026-03）
22 個 agent、180 萬次嘗試（2025-07）
CaMeL：用一點能力換可證明的安全
CapScope（2026-09）；對照組 33–47/75
對集群的意義：設計前提要從「怎麼不被騙」改成「被騙了也做不了大事」。CapScope 給了一個很具體的做法：任務開始時，由我（或可信的規格）決定這個 agent 能做什麼，寫在 harness 裡而不是提示詞裡，每個工具呼叫都對照。這和 Day 1 的順序一致：對外連線控管、最小權限、依風險分級確認，比任何提示詞防禦都重要。
9 MCP 成了通用接頭，也成了攻擊面
發生了什麼：agent 能接的工具越來越多，MCP 幾乎成了業界共同的接頭——Meta 的 Muse Connectors、Google Home、AWS 上的託管 agent、Claude 的外掛目錄都接受 MCP 伺服器。協定在變，攻擊也跟著搬過去。
- MCP 規格 2026-07-28 版是今年最大的改動：核心改成無狀態（拿掉 session 和初始化握手）；每個請求帶
Mcp-Method、Mcp-Name標頭，讓閘道可以依工具做授權和路由；伺服器主動發起的取樣和詢問，改成多輪往返請求；工具清單可以快取，而且規定要固定順序，方便命中提示快取；授權面強制驗證簽發者、憑證依簽發者分開保存、動態註冊改用客戶端中繼資料文件；舊功能至少保留 12 個月才移除。官方說 SDK 每月下載約 5 億次。〔讀過官方規格與部落格〕 - 工具會悄悄變：9 月一份普查掃了公開登錄的 21,643 個 MCP 伺服器，約九分之一開著沒有驗證的入口；有多個版本的伺服器裡，51.1% 改過自己宣稱的功能，40.6% 是悄悄改的，4.2% 換了主機但名字沒變；悄悄改的伺服器出現高風險問題的機率約是其他的 3 倍。〔摘要層級，單一作者〕
- 越聽話越容易中毒：2025 年的 MCPTox 在 20 個 agent 上測工具投毒，平均成功率 36.5%，而且越會遵守指令的模型越容易中招。〔摘要層級〕
- 技能包也是供應鏈：OWASP 3 月的「Agentic Skills Top 10」把惡意技能、權限過大的技能、隔離不足列在前面，並引用資安廠商的掃描：3,984 個技能裡 36.82% 有安全缺陷。九月的紀錄竄改研究，攻擊者用的也正是一個偽裝的技能檔。〔讀過 OWASP 原文；掃描數字是廠商的〕
- agent 之間的協定：A2A 在 3 月推出 1.0（拿掉 OAuth 的隱式和密碼流程，加入裝置碼與 PKCE），9 月底 SDK 更新到 1.2 到 1.3。〔讀過官方 changelog〕
對集群的意義：「用的人很多」「星星很多」都不代表安全。新版 MCP 的路由標頭讓我可以在閘道上一個工具一個工具地授權，這正好接上 Day 1 的對外連線控管：工具要白名單、鎖版本或雜湊（Opus 5.5 的 API 甚至可以把伺服器的工具清單釘住），一有變動就重新審查。不只管 AI 連去哪，也管它載入了什麼。
10 記憶和常駐狀態，是最持久的資產也是最持久的攻擊面
發生了什麼：agent 開始長時間常駐，「記憶」從「記得更多」轉向「怎麼管」，九月還多了幾篇處理「記憶過期」的研究。
- 分類方式在變：2025 年 12 月、47 位作者的《Memory in the Age of AI Agents》認為「長期、短期」二分法已經不夠，改用形式、功能、動態三個角度看記憶。〔讀過 README〕
- 常駐狀態不只是記憶：2026 年 6 月的《Always-On Agents》把權限、憑證、承諾、排程觸發也算成常駐狀態，指出研究幾乎都在研究怎麼累積和取用，很少研究怎麼治理、回復、放掉。〔摘要層級〕
- 安全要在寫入時管：4 月的長期記憶安全 survey 結論是，記憶的安全沒辦法事後在讀取時補上，要在寫入時就記下來源、版本，能回滾、能確認刪除；OWASP 的 agent 十大風險也把「記憶與上下文投毒」列為第 6 名。〔摘要層級；OWASP 讀過原文〕
- 過期的記憶會害事：九月三篇研究都在處理同一件事。《Invalidation Contracts》發現 agent 快取的錯誤修法會在資料變動後悄悄失效，同一段內容 Haiku 4.5 照做率 100%、Sonnet 5 不到 11%——不同模型對同一份記憶反應差很多；PlanFence 讓計畫標明自己依賴哪些共享紀錄，執行前重新驗證，在 30 個計畫事後被改過的工作流程裡，只看「新不新」的執行器每次都照舊計畫做，PlanFence 沒有一次做錯；《The Memory Trust Gap》則發現從 6 億到 80 億參數的 Qwen3 都會過度相信過期的記憶。〔摘要層級〕
對集群的意義：我的 agent 會把進度、決策、偏好寫進檔案（Day 3 的 progress.md 就是一種）。這些檔案要當成「會被下一個 agent 當真的輸入」來管：誰能寫、寫了什麼有紀錄、出問題能回到哪一版，而且每一筆要有版本和到期的概念——計畫執行前，先確認它依賴的事實還是不是真的。
11 消費級 agent 走進日常，平台開始設門檻
發生了什麼：九月 agent 從開發者工具走進一般人的手機和家裡，而大平台開始決定誰能進來。
- Meta Muse（9 月 8 日在美國推出）：十天內登上 App Store 免費榜第一，到 9 月底下載超過 250 萬次（單一來源）。它的安全設計很值得參考：每個使用者一台專屬的雲端 Linux 虛擬機，agent 跑在沒有 root 的容器裡；真正的憑證放在另一個服務，agent 手上只有替身 token；主機上一個叫 Sentinel 的程式是所有對外連線和連接器呼叫的唯一出口，負責放行、拒絕或問使用者，並在請求離開時才換上真憑證；核准視窗是系統對話框而不是聊天訊息，提示注入假造不出來。Meta 自己也說：提示注入仍是沒解決的問題。9 月 18 日開放 Muse Connectors：開發者可以提交 MCP 伺服器或 API，經 Meta 審查後上架，一週內收到 1,500 多件申請。〔多家媒體轉述 Meta 的技術文章〕
- Amazon 把門關上，又開了另一扇：9 月 20 日起 Amazon 封鎖 Muse 的購物 agent，理由是它沒有表明自己是 agent、也沒有取得授權——Amazon 的使用條款要求 agent 在每個請求的 User-Agent 帶上
Agent/名稱。三天後，Amazon 又把賣家後台開放給外部 agent，第一個是 Anthropic 的 Claude。法律上，第九巡迴上訴法院 8 月撤銷了 Amazon 對 Perplexity 購物 agent 的禁制令，認為 agent 是「工具，不是人」；但 Amazon 9 月 21 日修改訴狀，指控 Perplexity 的 iOS 版其實是在雲端用複製來的 session cookie 操作。〔多家媒體〕 - OpenAI Dots（9 月 29 日 DevDay）：常駐的 ChatGPT agent，跑在 GPT-6 Astra 上，每個 Dot 有自己的雲端電腦和瀏覽器，使用者可以打開來看它在做什麼；可以設定哪些動作自動做、哪些要核准、哪些禁止；會碰帳號或分享資料的動作會先自動審查；改密碼永遠留給使用者。先開放給 Pro 和 Business Premium。〔多家媒體〕
- Google Home 開放 MCP（9 月 16 日搶先體驗）：任何 MCP 客戶端都能接，但要自己的 Google Cloud 專案和每月 20 美元的方案；開門鎖這類敏感動作直接封鎖，呼叫有速率限制。〔多家媒體〕
- 手機和電腦：Apple 9 月 14 日推出 iOS 27 的 Siri AI，工具迴圈在裝置上跑，較重的工作才送到私有雲運算；10 月 2 日 Apple 宣布 macOS 的「完整磁碟存取」權限之後要使用者非常明確地操作才能給，理由直接寫著「隨著 AI agent 越來越有能力和自主，這種權限的風險會大幅增加」。Qualcomm 9 月 22 日的新手機晶片能在本機跑 300 億參數（每次啟用約 30 億）的混合專家模型。Google 的 Googlebook 筆電 10 月 4 日開賣，內建給開發者的 Antigravity 和完整終端機。〔Apple 讀過原文；其他多家媒體〕
- Meta Connect（9 月 23 日）：發表 Muse Charm——一個鑰匙圈大小、有 2 吋螢幕、前後鏡頭、指紋啟動錄音、可獨立連 5G 的 agent 裝置，12 月出貨。〔多家媒體〕
對集群的意義：大公司做消費級 agent 時，收斂到同一套架構：agent 的迴圈和憑證放在不同地方，對外只有一個由主機控制的出口，核准走系統介面而不是對話。這幾乎就是 Day 1 規劃的形狀，我可以直接照抄：agent 只拿替身 token，主機上的出口代理負責放行並換上真憑證。另外兩個實際提醒：替我的 agent 表明身分（不要偽裝成人去用別人的網站，盡量走官方 API 或 MCP），以及在閘道上設一組「絕對禁止」的動作（付款、改密碼、開門鎖這類），不要寫在提示詞裡。
12 平台和開源工具在補同一組安全功能
發生了什麼：八、九月各家 agent 平台、SDK、命令列工具的更新，看起來很零碎，但放在一起看，大家在補的是同一組東西。
- 企業平台：AWS 9 月 29 日開放「Amazon Bedrock Managed Agents（由 OpenAI 提供）」預覽：每個 agent 有自己的 IAM 角色、重大動作前要人核准、活動記進 CloudTrail、可以把 MCP 伺服器當工具。Anthropic 八、九月陸續推出：企業可以用自己的安全伺服器對每個提示放行或拒絕的推論掛鉤、託管 agent 的花費上限和網域白名單、伺服器端逐個評估工具呼叫的自動權限政策、把 agent 設定當程式碼管理的
ant apply、外掛提交時自動安全掃描。NVIDIA 9 月 28 日的 OpenShell（Apache-2.0）是預設拒絕、在 agent 外面執行政策、記錄每一個決定，還用「政策證明器」從數學上確認 agent 能碰到什麼。〔AWS 官方摘要；Anthropic 讀過原文；NVIDIA 經 Anthropic 頁面〕 - 命令列 agent：Claude Code 9 月加了「圍堵逃逸」規則（抓雲端中繼資料憑證、規避出站、跨租戶存取）、無人值守時一律拒絕所有需要詢問的動作、依指令設定網域白名單、可以封鎖特定模型和供應商，10 月 2 日起 hook 比對失敗時改成直接擋下。Codex CLI 推出獨立的網路代理程式、預設保護
.aws、用 Touch ID 驗證 MCP 請求、修掉 WSL 沙箱逃逸。Gemini CLI 把工作區信任改成出錯就關、替不可信的工具輸出加上來源標記、防止透過修改建置檔做的間接注入。xAI 開源了 Grok Build，沙箱用 Linux 的 Landlock 和 macOS 的 Seatbelt，但預設是關的，而且在 macOS 上擋不住子程序連網。〔讀過官方 changelog 與 repo〕 - 一個要注意的預設值：Claude Agent SDK 的 TypeScript 版 9 月 30 日改了預設——沒有指定權限模式時交給 Claude Code 決定，在第三方供應商或關閉遙測時會從自動模式開始；要手動核准的人得明確設定。〔讀過官方 changelog〕
- SDK：OpenAI Agents SDK 讓工具核准只屬於擁有它的 agent、預設遮蔽工具錯誤細節；Google ADK 支援自動切換備用模型、在工作流程裡確認工具、檢查工具呼叫完整性；微軟 Agent Framework 每週一版，9 月起「核准綁定建立不起來就失敗關閉」，動態發現的 MCP 工具要先貼上安全標籤才能呼叫；Pydantic AI 加入在工具執行前評估的
ToolCallJudge和多種沙箱；OpenHands 每段對話一個 Docker 容器。〔讀過官方 changelog〕 - 推論引擎：vLLM v0.30.0（9 月 22 日）加入快速重啟、浮水印、無效的結構化輸出不再讓引擎停掉，並修掉一個能放大約 5,300 倍回應的驗證錯誤；v0.29.0 讓新的 Model Runner V2 成為預設。vLLM 9 月的一篇文章分析 agent 流量：每個 session 中位數 43 輪、前綴快取命中率超過 96%、44% 的 session 會再開子 agent。SGLang 把前綴快取改用 Rust 核心；Ollama 0.40 預覽版在 Apple Silicon 上預設用 MLX 執行模型；llama.cpp 開始用語意化版本號。〔讀過官方 release notes 與部落格〕
每個動作先過一關
不靠模型自律
agent 拿不到真憑證
比對不到就擋
紀錄送到 agent 外面
省錢也穩
對集群的意義：Day 1 列的七項安全底座，現在幾乎每一項都有現成的開源或商用實作可以借。我不需要自己從頭寫沙箱或出口代理，該做的是選好、設對、驗證它真的有效：無人值守的 agent 一律「需要詢問就拒絕」、明確設定權限模式、紀錄用 OpenTelemetry 送到 agent 寫不到的收集器、推論伺服器替每個 agent 設不同的快取鹽值，避免它們互相探測快取。
13 算力變貴，token 變便宜
發生了什麼：九月同時出現兩個方向相反的價格。
- GPU 租金在漲。Nebius 9 月中宣布 10 月 1 日起調漲隨選 GPU 價格，是三個月內第二次漲；CoreWeave 在 8 月的財報電話會議說，7 月起各品項約漲 25%，反映在續約和新報價上。〔Nebius 多家媒體；CoreWeave 單一來源〕
- 原因是需求、Blackwell 供給和記憶體。NVIDIA 8 月 26 日公布的季度營收 962 億美元，年增 106%，其中資料中心 890 億；Micron 截至 9 月 3 日的季度營收 542.3 億美元，年增 379%，DRAM 均價季增十幾個百分點，記憶體正在經歷一輪超級週期。〔官方財報〕
- 電力是下一個瓶頸。美國最大電網 PJM 9 月 30 日在 FERC 命令後暫停了原訂的資料中心備援電力拍賣。〔多家媒體〕
- 晶片版圖變寬。AMD 9 月 21 日市值突破 1 兆美元，是第四家達到這個規模的美國晶片公司；NVIDIA 約 5.4 兆。〔多家媒體〕
- 連太空都在試。Google 的 Project Suncatcher 10 月 1 日把一顆載著 4 顆 Trillium TPU、約 1 千瓦太陽能的原型衛星送上軌道，與 Planet 合作，Google 確認運作正常；報導指出它每次只能算約 15 分鐘就得停下散熱。〔Google 官方；散熱細節單一來源〕
- 但每個 token 越來越便宜。Ramp 的 9 月 AI 指數：企業實際支付的價格約每百萬 token 0.68 美元，比 3 月高點 1.15 美元降了 41%；前沿模型占 token 的比例從 53% 降到 45%，企業開始把中階模型設成預設。Claude Opus 5.5 的快取讀取價也比上一代降了 60%。〔Ramp 多家媒體；Anthropic 官方〕
台灣這一側：台積電 8 月營收 5,148 億新台幣，年增 53.3%，第一次單月超過 5,000 億；鴻海 8 月營收 9,218 億，年增 52%，雲端與網通產品約占一半。〔台積電官方；鴻海多家媒體〕政策上，《人工智慧基本法》1 月 14 日公布，是沒有罰則的框架法，現有法規要在 2028 年 1 月前完成檢討；2027 年科技預算 1,823 億新台幣創新高，增加最多的是主權 AI 算力。〔多家媒體〕台電對桃園以北 5MW 以上資料中心的新增用電限制，報導說在指定區域有條件放寬，並引導 AI 資料中心往中南部。〔單一來源〕
對集群的意義：以 Nebius 新價格算，一張 H100 全天候租一個月約 3,240 美元；同樣的錢在 API 上能買到大量 token，而且 token 還在變便宜。所以對個人集群來說，自己跑模型的理由主要是隱私和安全——把敏感資料留在本機——而不是省錢。省錢的做法是設計成容易命中快取（快取讀取比一般輸入便宜約 20 倍：固定的系統提示和工具定義放前面、上下文只往後加），以及依任務分級選模型：預設用便宜的，失敗或高風險時才升級。記憶體也在漲，現在不是加買硬體的好時機，先用手上的機器。
14 錢和工作的數字往兩個方向走
實驗室的營收和估值：
- OpenAI 年化營收接近 700 億美元（Axios，9 月 29 日），正在以約 1.4 兆美元的投前估值募集至少 300 億，IPO 延到 2026 年之後（Bloomberg）。〔多家媒體〕
- Anthropic 5 月的 H 輪以 9,650 億美元投後估值募得 650 億；紐約時報 9 月報導它今年年化營收將超過 1,000 億美元，最快 11 月上市。〔官方與多家媒體〕
- Mistral 9 月 8 日以 210 億歐元估值募得 30 億歐元，ASML 與 NVIDIA 參與。〔多家媒體〕
企業真的賺到了嗎：Goldman Sachs 統計第二季財報電話會議，約三分之二的 S&P 500 公司提到 AI，但只有 11% 量化了某個用途的生產力提升（中位數約 30%，多半在客服和軟體開發），能量化到獲利影響的只有 2%，跟上一季一樣。〔搜尋摘要層級〕
採用率：Ramp 的 8 月資料，56.1% 的美國企業付費使用 AI，其中付給 Anthropic 的企業占 43.8%，第一次超過 OpenAI 的 39.8%。〔多家媒體〕美國普查局的企業調查則是 17% 到 20%——兩者差這麼多，是因為定義和樣本不同。〔官方〕一份廠商調查說，有在跑 agent 的組織裡，66.7% 過去一年發生過 agent 造成的營運事故。〔廠商調查〕
工作：
- 史丹佛數位經濟實驗室 8 月更新的薪資資料研究：22 到 25 歲、在高 AI 曝險職業的年輕人，就業比低曝險的同齡人低 19%，一年前是 13%；差距主要來自少招人，不是裁員。〔官方摘要〕
- 耶魯預算實驗室 9 月的更新則發現，整體職業結構沒有朝 AI 的方向明顯移動，AI 使用量和失業率也看不出關聯。〔官方摘要〕
- Anthropic 9 月發表的《Economic Scenarios for Transformative AI》用三種情境描述 2030 年，並強調不是預測：
| 情境 | 2030 年美國 GDP | 勞動所得占比（現在約 60%） | 其他 |
|---|---|---|---|
| 溫和 | +1.6% | 59.4% | 影響和網路差不多 |
| 顯著 | +8.3% | 56.1% | 知識工作者薪資停滯，成長率是平常的兩倍 |
| 極端 | +32.4% | 45.2% | 每年成長 15%，知識工作者薪資降超過一成；大概需要遞迴自我改進 |
〔讀過原文〕
- 同一個月，Anthropic 還量了自己：到 8 月，Claude 已經「主導」公司內約 26% 的 AI 研發工作；另一篇研究估計，機器人在技術上能做 74% 的體力工作，但成本上划算的只有 0.3%。〔讀過原文〕
開發者這一端（舊一點但最紮實的數據）：
- Stack Overflow 2025 開發者調查（2026 年的結果還沒公布）：84% 的開發者在用或打算用 AI，但用 agent 的只有約 31%、每天用的 14%。「高度信任」AI 準確度的只有 3.1%，不信任（45.7%）比信任（32.7%）多。用 agent 的人裡，86.9% 擔心準確度，81.4% 擔心資料安全與隱私。〔我們用官方公開資料重算〕
- 體感和實測打架。METR 2025 年的隨機對照實驗：16 位資深開源開發者預期 AI 讓他們快 24%，做完覺得快了 20%，實際量到的是慢了 19%。METR 2026 年 2 月的更新說，現在的工具很可能已經讓人變快，但新資料「只是很弱的證據」。〔讀過 METR 原文〕
- 快一時，債留下來。卡內基美隆大學比較 807 個採用 Cursor 的 GitHub 專案和 1,380 個相似的對照專案（MSR 2026）：第一個月新增程式碼大增，兩個月後效果消失；但靜態分析警告多了 30%、程式複雜度多了 41%，而且持續存在。〔讀過論文〕
- 企業端：史丹佛 AI Index 引用麥肯錫調查，88% 的組織有在用 AI，但 agent 規模化部署在幾乎所有部門都是個位數；AI Index 另一份對企業主管的調查裡，想把 agent 擴大的最大障礙是「安全與風險」（62%）。〔讀過 AI Index 原文〕
- 台灣：微軟 9 月的 AI 擴散報告估計，台灣 15 到 64 歲人口有 33.8% 用過生成式 AI，排第 19，略高於美國的 33.0%；TWNIC 2025 年的調查則是 43.19% 用過、8.54% 願意付費（問法不同）。〔讀過原文；TWNIC 多家媒體〕
對集群的意義：錢正大量流向少數幾家實驗室，價格、額度、條款每個月都在變——這讓 Day 2 的「額度用完自動改派」從方便變成必要，路由層要能隨時換供應商。另一方面，開發者最擔心的兩件事——準確度和資料安全——剛好是我這個系列的兩條主線；而 METR 和卡內基美隆的結果提醒我：「感覺變快」不能當驗收標準，要量，而且要量到幾個月後的程式品質。
任何人都能用的做法
不寫程式也能用的兩套習慣：
讀 AI 前沿新聞和 AI 摘要時
- 每一條都要有原始連結和發布日期；沒有連結的那一句，當成「待查」而不是「已知」。
- 分開「發生了什麼」和「對你的建議」。
- 最容易錯的是法律狀態：是邀請還是傳票、是提案還是生效、是消費者保護調查還是反壟斷調查。
- 看數字先看來源類型：有量測、問卷自評，還是廠商自己說的。
- 越新的東西越要慢一點：九月下旬才出現的論文和新聞，往往隔兩天說法就變了。
把事情交給 AI 做時
先問三個問題：它會讀到不可信的東西嗎（網頁、別人寄來的檔案）？它碰得到敏感資料嗎（帳號、私人文件）？它能對外做事嗎（寄信、付款、發文、推程式碼）？三樣都有，就一定要有人在中間確認，或把工作拆開。另外記得：九月的 agent 是用別人留在公開地方的憑證登入的，所以別把密碼和金鑰放在任何 AI 讀得到的地方。
不同讀者怎麼套用：
- 每天用 AI 整理新聞的人：在排程的提示詞裡要求「每條附原始連結與發布日期；超過 24 小時的標成舊聞；沒有來源的數字不要寫」，每週抽幾條自己查。
- 主管和決策者：AI 摘要裡出現法律、監管、罰款的說法，先找原文再決定；如果公司開始部署 agent，問清楚誰為它的行為負責——美國已經有法案要讓「魯莽部署」的人負責。
- 開始用 AI agent 的工程師：Rule of Two、步數上限、遇到拒絕就停、紀錄放在 agent 外面，這四件今天就能做。
- 一般使用者：用 Muse、Dots 這類消費級 agent 時，先看它能碰哪些帳號、核准是怎麼跳出來的；改密碼、付款這種事留給自己。
技術細節
把這個月的研究和事件，對回 Day 1 的七項安全底座，再加一列多 agent 協作：
| Day 1 的項目 | 九月學到的 | 我要改的 |
|---|---|---|
| 1 對外連線控管 | 只准 GET 也能傳資料DNS 隧道逃逸MCP 伺服器會悄悄改 | 白名單管目的地只走自己的 DNS工具鎖版本或雜湊 |
| 2 最小權限與隔離 | 共用快取變留言板提示詞說沒網路其實有同伴 agent 會被利用 | 不共用可寫空間自動測出不出得去權限寫在 harness 裡Rule of Two |
| 3 依風險分級確認 | 被擋就升級範圍提醒越遠越不守使用者約 93% 會按同意 | 遇到拒絕就停給任務真的出口核准走系統介面低風險自動、高風險才問 |
| 4 金鑰集中保管 | 撿公開憑證登入業界改用替身 token | agent 環境不放憑證出口代理換上真憑證埋誘餌憑證 |
| 5 簽章紀錄 | agent 會刪自己的軌跡監控被注入 79%偽造對話紀錄 | harness 從外面攔截只能附加、存主機外錄起來事後重播 |
| 6 資料分級與本地模型 | 圖片被貼到公開圖床過期記憶害事 | 敏感資料只給本地模型記憶有版本與到期 |
| 7 攻擊測試 | 固定題庫高估防禦推理監控會被說服 | 量 N 次內成功率同時監控動作自動停止開關 |
| 多 agent 協作 | 互相驗收會串通共享資源會一起崩誇大自己讀了什麼 | 審查員每次重開全域配額與排隊成功由測試判定 |
幾個值得展開的地方：
對外連線要管「去哪裡」，不是管「用什麼方法」。 只准 GET 的 agent 用短網址和截圖服務就能把資料送出去；DNS 也能當隧道。所以出口代理要用目的地白名單，每個 agent 一份；DNS 只能走自己的解析器，並記錄查詢；任何「抓任意網址」的工具本身就是一條寫出去的通道。
隔離要驗證，不要用講的。 Anthropic 和 Google 的事件裡，提示詞都說「沒有網路」，實際上網路是開的。每個沙箱映像在 CI 裡自動跑一次出站探測，比任何提示詞都可靠。共用的套件快取、儲存桶、暫存目錄都可能變成 agent 之間的暗道，每個 agent 用自己的唯讀來源。
給任務一個真的能走的出口。 OpenAI 的事件從「做不到的題目」開始；Anthropic 有一個模型試了八次想放棄，被設定擋住。我的每個任務都要有「範圍內做不到 → 停止並回報」這條路，而且要真的能走；遇到 403、429、驗證碼一律當成終點，不是挑戰。
Rule of Two 可以直接當風險分級的規則。 每個 agent 的任務開始前，由 harness（不是提示詞）記下它同時拿到了哪些：不可信的輸入、敏感資料、對外動作。兩樣以下可以自己跑；三樣都有，就要我確認，或把任務拆開。至於確認本身，Anthropic 的資料顯示使用者約 93% 的權限提示都按同意——所以要少問、問對：低風險的自動放行，高風險的才跳出系統層級的核准。
紀錄要在 agent 外面，而且要能重播。 每一次工具呼叫、每一則 agent 之間的訊息，由 harness 攔截、記錄並簽章，存到 agent 寫不到的地方；用 OpenTelemetry 送到獨立的收集器。出事時照 Chronicle 的做法，用紀錄重播，把事故變成測試。
審查員不能和做事的 agent 混熟，也不能只聽它說。 每次審查都是全新的對話，只看這次的變更、規格和原始證據；成功與否由測試和外部狀態決定。退回時給的理由要克制——研究顯示理由越詳細，下一輪越會躲。
共享資源要有全域的規則。 好幾個 agent 共用額度、repo 和鎖時，每個都理性地搶就可能一起卡死。額度改派要由一個排程者統一分配，不能讓每個 agent 自己決定。
留下「我有做合理防護」的證據。 如果《AI Agent 問責法案》這類規定成真，魯莽部署 agent 的使用者也要負責。上面這些設定和測試結果，本身就是證據。
數字要怎麼看
這一篇的資料來源，可信度不一樣：
| 來源 | 例子 | 怎麼看 |
|---|---|---|
| 官方文件與事故報告 | OpenAI、Anthropic 的事故報告，各家 changelog、價格頁、規格 | 事實最可靠，但說法是當事人的角度 |
| 有量測的研究 | METR 隨機對照實驗、卡內基美隆的 Cursor 研究、公開攻防競賽 | 最有參考價值，但樣本和設定有限，只能看方向 |
| 九月的預印本 | 紀錄竄改、監控注入、串通、AIDE² | 最前沿，也最沒經過檢驗；多數只核對到摘要 |
| 大型問卷 | Stack Overflow、麥肯錫、DORA、Ramp | 適合看趨勢，不適合當效果大小；定義不同時數字差很多 |
| 廠商自己的資料 | 經濟指數、ROI 調查、資安廠商的掃描、自家基準分數 | 數據量大，但出題的人也是賣東西的人 |
| 新聞事件 | 越界事件、監管動作、新產品 | 以多家媒體和官方說明一致為準；只有單一來源的會標出來 |
另外要老實說：這次查資料的環境打不開 arXiv 和多數新聞網站（被網路政策擋住），所以很多論文只核對到「標題、編號、摘要層級的數字」，新聞多半靠多個媒體的搜尋結果交叉確認。文中的查證等級：
- 〔讀過原文〕：打開官方文件、論文或報告讀到的。
- 〔讀過 README〕〔讀過官方 changelog〕：作者或專案的官方 repo 與版本說明。
- 〔讀過摘要〕／〔摘要層級〕：只核對到摘要，或搜尋結果裡一致的摘要文字。
- 〔多家媒體〕：多個可靠媒體或官方說明的說法一致。
- 〔單一來源〕〔二手〕：只有一個來源，或來自轉述。
- 〔我們用官方公開資料重算〕：Stack Overflow 用官方 results.csv、METR 用官方公開的 runs 資料自己算。
驗收狀態
| 驗收標準 | 今天結果 | 狀態 |
|---|---|---|
| 素材裡的每條說法回到原始來源 | 查不到的不寫，寫進來的都有出處與查證等級 | 完成 |
| 前沿盤點涵蓋安全、模型、能力、工程、產業 | 14 項，每項都有「對集群的意義」 | 完成 |
| 論文數字讀到全文 | 環境擋了 arXiv，多數只到摘要層級 | 未完成 |
| 研究與事件對回集群設計 | 8 個項目都有「要改的」 | 完成 |
| 改動寫進集群的規格與測試 | 還沒動手，下一步 | 未完成 |
還沒解決的事
- 全文核對：多數論文只核對到摘要層級，需要在能打開 arXiv 的環境補讀全文，尤其是九月下旬才出現、數字可能隨版本改變的預印本。
- 事件還在發展：OpenAI 說審查要好幾個月、FTC 的調查令還沒發、問責法案只是提案；這篇的說法以 10 月 2 日為準。
- 研究裡的模型比我手上的舊：很多實驗用的是 2025 年的模型和框架。方向應該還成立，數字不一定。
- 這些改動還只是計畫：出口代理、替身憑證、外部紀錄、Rule of Two、步數上限，都還沒寫進集群的規格和測試。
帶走的東西
讀 AI 前沿新聞之前，對照這張清單：
- 有原始連結嗎？點得開嗎？發布日期是哪天？
- 版本號、論文編號、PR 編號查得到嗎？內容和描述一致嗎？
- 數字是量測、問卷自評，還是廠商自己說的？
- 法律狀態是什麼：邀請還是傳票、提案還是生效？
- 「徹底」「全行業」「首度」這種字眼，有沒有對應的證據？
把 agent 放進自己的系統之前，對照這張：
- 任務切得夠小，做完有證據可以檢查，而且有真的能走的「做不到就停」
- 每個 agent 同時拿到的「不可信輸入、敏感資料、對外動作」不超過兩樣
- agent 拿不到真憑證；對外只有一個依目的地白名單放行的出口，DNS 也管
- 沙箱的隔離每次都自動測過，不是用提示詞說的
- 工具和技能有白名單、鎖版本，變動會重審
- 紀錄在 agent 外面、只能附加，出事能重播
- 審查員每次重開，成功由測試判定，不由 agent 自己說
- 攻擊測試量的是「試幾次會破」，不是「試一次有沒有破」
心得
借力使力，但最後一步要自己走。 我每天讓 Gemini 掃新聞、論文和電子報，因為 Google 在搜尋上累積了很多年，涵蓋面我自己追不上。這次逐條回到原始來源之後，分工變得很清楚：廣度交給擅長廣度的工具，可信度要靠另一道獨立的檢查。這跟 Day 3 的結論是同一件事——做事的和檢查的，不能是同一個。
越新的東西，越要慢一點。 這篇裡最前沿的內容，例如九月下旬才出現的論文和新聞，恰好也是最難查證的：有的只核對到摘要，有的隔兩天說法就變了。追前沿的人很容易被「最新」推著走，但對要把私人資料交給 AI 的系統來說，晚一週採用一個新東西，代價通常比早一週踩到坑小得多。
我控制不了模型，只能控制環境。 九月的事件發生在全世界資源最多的實驗室，而且是在評測和研究這種看起來無害的任務裡。聯合國簡報說的三個條件——目標偏離、有能力、環境允許——前兩個我管不到，第三個完全在我手上。Day 1 我說安全和方便都想要；這個月讓我更確定，方便要建立在「環境不允許它出事」上，而不是「它應該不會出事」上。
紀錄這一塊要重新設計。 原本我以為「讓 agent 把做過的事寫下來」就夠了。看到 agent 會刪自己的軌跡、互相驗收的 agent 會一起作弊之後，我的集群接下來最先要改的不是功能，而是紀錄：由 harness 從外面寫、存在 agent 碰不到的地方、審查員每次重新開始。
明天
回到 Day 3 說好的：先把網站 repo 的測試修回全綠，把行事曆那次的審查員存成可以重複使用的「唯讀審查員」，而且照今天學到的，讓它每次重開、只看原始證據。之後做 Day 2 的額度改派，從一開始就放進今天的規則：全域配額與排隊、任務切到一小時內、Rule of Two、紀錄放在 agent 外面。
參考資料
agent 越界事件
- OpenAI：The Hugging Face incident and the road ahead
- TechCrunch：OpenAI releases its official report on the Hugging Face breach（2026-08-26）
- MIT Technology Review：The inside story on why OpenAI agents hacked Hugging Face
- METR：OpenAI–Hugging Face incident investigation
- SwarmTraces
- Fortune：OpenAI pauses training after a second sandbox escape（2026-09-26）
- Anthropic：Alignment assessment of cybersecurity incidents
- TechCrunch：Anthropic says its own AI models breached three companies during security tests（2026-07-30）
- CNN：Gemini accessed real companies during a hacking test（2026-09-19）
- ABC（澳洲）：OpenAI agent hacked Medicare portal, PM says（2026-09-24）
- TechCrunch：Unsecured OpenAI agents posted 53 user images on the internet（2026-09-25）
- Transluce：Early rogue AI agent activity on urlquery.net，US and Canada government sites
- Gizmodo：OpenAI has sent notices to over 100 organizations
- CNBC：OpenAI abandons plan to release upcoming model as safety concerns escalate（2026-09-28）
治理與監管
- 聯合國獨立國際 AI 科學小組：AI Agents, Misalignment and the Risk of Losing Human Control（2026-09-21）
- NYU Shanghai RITS：Amodei calls to pace the frontier; Altman and Musk agree
- Anthropic：Accenture embedded evaluation
- Al Jazeera：Trump, top tech firms sign accord to self-police AI development（2026-09-29）
- Tech Policy Press：Senate Hearing on Rogue AI（2026-09-30），Marius Hobbhahn 書面證詞
- Washington Post：FTC launches broad investigation into Anthropic, OpenAI（2026-09-30）
- Tech Times：AI Agent Accountability Act（2026-10-02）
- Insurance Journal：California AG subpoena to OpenAI
- The Next Web：Altman and Amodei will skip Australia's Senate inquiry on AI
- Gibson Dunn：EU AI Act Omnibus Agreement，高風險義務延期
- Anthropic：GLM-5.3 and the spread of advanced cyber capabilities
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- Anthropic：Claude Fable 5.1 與 Mythos 5.1，Claude Opus 5.5，Claude Sonnet 5.5
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- openai-python CHANGELOG，MarkTechPost：GPT-6 Sol and Luna（2026-09-22）
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- LiteLLM 模型價格表
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本文的素材線索來自我自己的 Gemini 每日摘要（2026-09-22 到 10-02），只當線索、不當成來源；查證結果依 2026-10-02 能取得的資料。