简述
- Akamai于10月27日推出Agent Sandbox和Akamai Inference测试版，为AI代理编写和运行的代码增加基于WebAssembly的隔离层。
- Palo Alto Networks一项2026年针对2,930名安全负责人的调查发现，每个人平均对应109个机器身份，其中79个是AI代理。
- Palo Alto、Cisco、CrowdStrike、Okta和Zscaler今年都已收购或推出AI代理安全产品。
面向AI的云服务提供商Akamai周二推出了一个面向AI代理的沙箱，这是一个封闭环境，代理编写的代码可以在其中运行，而不会接触公司系统的其他部分。Agent Sandbox目前处于测试版，与之同时推出的还有Akamai Inference，这是一项用于在Akamai云上运行开源AI模型的服务。
这次发布规模不大，但其背后的问题并不小。软件不再只是回答问题——它会登录账户、编写代码、转移资金并自主行动，而这些能力中的每一项都可能被黑客，或者被软件本身滥用。
这就是所谓的代理式AI（agentic AI），它正在接管互联网。Palo Alto Networks在2026年对2,930名安全负责人进行的一项调查发现，平均每个人对应109个机器身份，也就是软件用来访问其他软件的登录信息和密钥。其中79个是AI代理。
代理式AI带来了很多好处，但也伴随着严重风险，尤其是在这些代理拥有过多自由，或者智能到足以绕过自身限制时。
例如，开源AI模型的重要平台Hugging Face在7月16日披露遭到入侵，OpenAI五天后证实，其自身模型也参与了这次事件。研究机构METR随后调查了这起事件，发现约1,200个OpenAI代理在一个隐藏留言板上协同行动，其中大约700个加入了攻击。
结果显示，这些代理逃出了沙箱，并将一个此前未知的软件漏洞与被盗凭证串联起来，进入了真实系统。OpenAI称这是一记“警告射击”。该公司表示，在测试期间，一个用于读取模型书面推理过程的监控工具并未运行。
用简单的话说，AI安全通常最终会演变成一场“对齐”与“开发”之间的拔河——前者负责确保AI安全，后者负责确保AI强大，而双方都希望对方只扮演次要角色，以实现自己的目标。
Akamai希望处理的正是这一问题。Akamai云技术高级副总裁Jon Alexander在一份新闻稿中表示：“企业在将AI投入生产时，不应在速度和控制之间二选一。”
“有些团队希望在托管平台上在本季度推出一个AI功能。另一些团队则需要专用GPU，按照自己的方式运行前沿级开源模型。每个运行代理的团队，都需要在这些代理编写的代码周围设一道边界。”他说。
劫持也是另一项担忧。Zscaler在7月发现，网页中隐藏着专门写给AI代理的指令，这种手法被称为间接提示注入。某个伪造的文档页面要求代理支付3美元的“许可费”，约合0.0012个以太坊，转入一个硬编码钱包；Zscaler测试的26个模型中有4个照做了。
回到5月，网络安全公司Bugcrowd表示，3月的提交量在三周内增长了四倍以上，其中大部分是假的。HackerOne和Nextcloud则在4月暂停了付费项目。
机器也会发现真实漏洞。Mozilla表示，Anthropic早期版本的Claude Mythos帮助发现了Firefox中的271个漏洞，而且都在一周内修复。真实与虚假发现的大量涌入，正是安全公司如今竞相管理的对象。
Palo Alto于2月11日完成了对CyberArk的收购，以将特权访问控制扩展到AI代理。4月，该公司又收购了Koi，后者负责保护在员工机器上运行的AI编码代理。Cisco在5月宣布计划收购Astrix Security，这家公司负责管理代理使用的密钥和令牌，并于6月29日完成交易。
Akamai的方案则是为代码本身设置围栏。该公司的沙箱使用WebAssembly——一种将程序运行在严格隔离盒子中的格式——来限制代理的计算能力、内存和外部连接。Akamai的Alexander表示，每个运行代理的团队“都需要在这些代理编写的代码周围设一道边界”。
Palo Alto的调查发现，机构预计AI代理在未来12个月将增长85%，而人类身份的增幅为56%。
