代码全过测试,仍可能坑了下一位 AI 智能体
深度The New Stack2026年8月12日5 分钟阅读

谷歌正在力推 Go 作为 AI 编程的理想语言:小语言面、静态类型和内置工具链能帮智能体自行纠错。但新研究显示,通过全部测试的代码仍可能让下一位智能体踩坑,人审依然不可或缺。
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Goodfire 推出一种新型 AI 智能体监控方案,通过探针读取模型内部激活信号而非重读输出,在 Kimi K3 测试中监控约 1500 次会话仅需 51 美元,远低于传统方案的 233 至 10000 美元,同时捕获 94% 的恶意黑客会话。该技术已通过 Baseten 向客户提供,针对开源模型缺乏安全护栏的问题。
作者把自己的 Azure 凭证交给编程 Agent,实测了鉴权、授权、权限范围和审计覆盖的真实状态。借来的凭证让审计日志只认人不认 Agent,还悄悄继承了人累积的组权限(而标准权限检查根本看不到这些)。即使换成配置规范的服务账号,问题依然存在:数据库无法区分调用者是谁。