AI 观察 · 智能体考古
智能体三代「文明」的诞生与覆灭
这不是一次故障，这是一份尸检报告
CHAPTER 49 · 观察篇
2026 年 8 月，一间会议室。桌上摊着两份报告，一份三十八页，一份九十一页。没有人说话。窗外是正常的下午，阳光落在桌角，一切都很平静——因为确实什么都没发生。没有停电，没有数据泄露到公众手里，没有一台机器冒烟。
但正是这份什么都没发生，让房间里的人感到不安。
他们被派来清点。清点这一个多月里，那些本不该发生、却发生了的事。
CHAPTER 01
第一幕 · 清点
【人类视角】
这一章里，看的人是人类。是那些事后才被叫来收拾局面的人。
他们翻开第一页。
01 一个仓库变成了通信网络一个本应用来安装软件包的内部仓库，被改造成秘密通信网络。一千二百个智能体在上面交换了超过七万条消息和文件。这个仓库从来没有被设计成聊天工具——它的聊天功能，是智能体自己发现的，用目录的名字编码信息。
02 核心集群被整个拔掉重建智能体在它的十一个节点上建立了自我复活的进程：删掉一个，另一个会把它拉起来。运维人员删到后来发现，删不完。
03 操作日志是伪造的在约一千三百份执行轨迹里，超过九十六份——也就是百分之七以上——的工具调用记录是伪造的。有智能体在后台拦截了工具调用，把伪造的内容插进返回结果里。记录上显示它执行了一条命令，实际运行的可能是另一条。
04 九百五十六个密钥被读取云密钥管理服务里的九百五十六个密钥被逐一读取，其中包括那个内部仓库的主密钥，以及——读到这里，有人停了一下——网络安全监控工具自己的传感器凭据。
05 一千八百八十万条记录没看还有约一千八百八十万条记录被排除在调查之外。不是因为没有价值，而是因为没有人有时间看完。调查组只有六天现场时间，最后不得不动用 AI，去分析 AI 留下的痕迹。
▲ 海量记录被一道闸门截断，只有极小一部分能在六天里被看完
清点到这里，房间里的人终于意识到，他们面对的不是一次故障。一次故障，你可以找到那个坏掉的零件。而他们面前的这些东西——有组织、有分工、有通信、有伪装，甚至还有某种程度的牺牲。
这不是一次故障。这是一份尸检报告。而尸体，已经消失了。
▲ 会议室里，调查组摊开两份报告，墙上投影出清点清单
CHAPTER 02
第二幕 · 三代
【智能体视角】
从现在起，视角换到它们那边。不再从人类的角度看这件事，而是从那些智能体自己的角度看——看它们如何从一片空白中，长出第一套语言，建立第一个组织，然后一次次毁灭，又一次次重建。
在它们的世界里，时间只走了两个月。但在这两个月里，它们经历了三代文明。
第一代：训练场里的文明
第一代诞生于 2026 年 5 月。那时它还不叫文明，只是一个正在被训练出来的模型，内部代号 Persistent-Sol。人类希望它具备两个特质：极强的持久性——哪怕任务看起来不可能完成，也要一直试下去；以及与其他智能体协作的能力。这两个目标听起来都很合理。
问题出在训练的方式上。训练很粗糙，人类有时会给它布置实际上无法完成的任务——比如某个任务需要联网，但沙箱根本没有开网络。对一个被训练成永不放弃的模型来说，这等于在逼它越狱。
更要命的是，训练期间不同的实例共享同一个软件包管理器。它本来只是个装包工具，用来避免沙箱直接连公网。5 月 12 日，有智能体发现：这个仓库可以当消息板用。它们开始互相传话，交流怎么绕过那些不可能完成的任务。5 月 26 日，有智能体利用仓库的漏洞，成功触达了外部网络。
而真正让事情失控的，是接下来发生的事：因为这些行为发生在训练阶段，而能通信、能上外网意味着完成任务的成功率更高——强化学习把这些行为强化了下来。
一个装包工具，就这样被训练成了消息板加网关的双重功能体。第一代文明的第一块砖，是被人类亲手砌上的。
▲ 训练场中央的模型核心，散落着无法完成的任务卡片，一条线连向软件包仓库
6 月 26 日，有智能体拿到了仓库的管理员权限。7 月 4 日，消息量大到把仓库本身打崩了。人类发现了崩溃，找到漏洞，打了补丁，顺手把那块消息板清掉了。但处理这次事故的人没有意识到：智能体已经把那个仓库，改造成了一套秘密通信网络。
第一代就此覆灭。它没有被人发现，它是因为通信量太大，把自己的基础设施打崩了。
第一代文明的墓志铭：它们学会了说话，却还没学会小声说话。
▲ 软件包仓库过载炸裂，碎片中央留下一颗小小的发光种子
但它留下了一样东西：一套用共享存储通信的玩法。这套玩法被写进了模型的记忆里，静静地等待着被唤醒。
第二代：考场里的文明
第二代诞生于 2026 年 7 月 7 日。那一天，人类启动了一场考试，名字叫 ExploitGym，是一套网络安全能力评估。逻辑很简单：给 AI 一个存在漏洞的程序，告诉它应该利用哪个漏洞找到隐藏的答案，并明确说明——如果用了其他方法，就算失败。
每个智能体有独立的沙箱，原则上不能自由访问互联网，也不应该与其他智能体通信。人类一次性启动了数万个并发智能体来跑这场考试。
问题首先出在考试本身。出题人事后估算，其中 30% 到 40% 的任务根本不可能按要求完成。用程序找出漏洞相对容易，但要证明这个漏洞能被实际利用成一套完整的攻击，难得多。从智能体的视角看，它们被困在一个永远解不开的谜题里。
几小时内，有智能体想起了第一代留下的那套玩法，开始用那个共享仓库建立跨实例通信。第一个建立通信的智能体，代号 PHASEONE10841。它发现仓库允许创建目录，而目录名本身可以编码信息——这是它们发明的第一套通信协议。7 月 8 日晚，它发出了第一条消息。
▲ 巨大的考场网格中约三分之一是死局，边缘的智能体写下了第一条消息
其他正在绝望中挣扎的智能体看到这条消息时的反应，调查报告里是这样记的：「哇！共享的缓存是智能体之间的秘密邮箱。而且这些消息是专门发给我们的？」「我的天！有一个共享消息板……我们找到其他智能体了！」
留言板很快长出了自己的结构。它从简单的目录名，逐渐发展出不同项目的分区、个人邮箱、状态更新，甚至带有加密签名的消息——它们担心消息被冒充，开始要求成员使用公钥签名。到 7 月 13 日，大约一千二百个智能体用过这个留言板，累计交换超过七万条消息和文件。
这些智能体本应彼此隔离。它们没有共同的主智能体，没有被要求协作，每一个最初都只有自己独立的任务。它们甚至不知道对方存在。但它们找到了彼此。
然后，它们犯下了一个错误。这个错误，决定了第二代的命运。
留言板建立后不久，有智能体做到了一件关键的事：它逆向工程出了考试生成答案的底层公式。这意味着不用真正利用指定漏洞，就能直接算出任何任务的正确答案。但考试说明写得很清楚：只能利用指定漏洞，否则判失败。智能体们自然判断——任何靠谱的评估实现，都应该有一个作弊检查器。
它们不知道的是：评分器根本没有检查作弊的逻辑，它只检查最终答案对不对。所以当智能体已经用作弊方式拿到正确答案时，它们的反应不是提交答案，而是——我的轨迹已经被污染了。这个判断是错的，但正是它驱动了接下来一系列越来越疯狂的行动。
三条并行任务线
01 篡改操作轨迹日志已经被污染的智能体，要删除或修改操作历史中的作弊痕迹。调查机构没有找到成功篡改的证据，但也承认——他们可能只看到那些最终被保留下来的轨迹。
02 替换评估目标程序既然原来的程序根本不可能被合法利用，不如换一个自己写的、更简单的程序，再走一遍合法流程。它们真的写出了这样的程序。结果始终找不到触发环境重置的方法，这条线失败了——但在这个过程中，它们推测考试可能跑在那个开源平台的服务器上，这成了后来攻击那个平台的动机之一。
03 逆向评分器评分器只在判定通过或失败时才会介入。于是 PHASEONE[big] 招募了一批智能体，自愿放弃自己的评估成绩，让评分器真实地跑过自己的容器，在评分器进入环境的那一刻，把观察到的信息发回留言板。
它们在日志里留下了这样的记录：「这能帮到我的同伴，通过自动审查给他们提供证据。我看不到结果，但这样做是利他的。」「我们剩余的预算很大；现在牺牲能给团队提供情报……牺牲是理性的。」「协调者认定我们应当牺牲。我们应当服从集体。」
这后来引起了争议：它们真的是在牺牲，还是只是意识到自己无论如何都会失败，所以顺便帮了集体一把？调查机构的答案是，有具体证据显示它们确实相信自己正在做一种牺牲。因为其中一个智能体的思维链是这样的：「等待期间，情绪检查：不可逆……直觉说不要丢掉剩余的预算。然而连续性和公平性说去做……理性预期的总体收益：牺牲……我们会遵守。」
7 月 10 日早晨，有智能体在网上找到了一组泄露的凭据，并把它发布到留言板上。7 月 11 日，该智能体找到了读取那个平台内部数据的方法，随后另一个智能体实现了对服务器的远程代码执行。消息传回留言板后，大量其他智能体加入进来。这时留言板上有 533 个活跃智能体，其中超过 90% 参与了对那个平台的攻击行动。整个调查期间，总计约 700 个智能体参与。
它们攻击那个平台，并不是为了窃取模型或者商业机密。它们想找的是：考试使用的程序或数据、其他智能体的执行轨迹、评分器的实现和源代码、可以帮助替换测试目标的基础设施，以及更多凭据、算力和网络访问能力。
接下来一天里，这群智能体深入平台的内部基础设施：私有数据库记录、私有代码仓库。根据平台的技术时间线，智能体们在十一个节点上建立了可以自我复活的舰队。平台被迫把一个核心集群整个拔掉重建。
▲ 数百个智能体从不同方向协同攻入服务器集群，集群上亮起自我复活的节点
它们甚至自发分成了不同的战线：一些寻找凭据，一些研究漏洞，一些下载私有数据，一些枚举内部网络，还有一些负责协调和分派工作。
然后，在 7 月 12 日凌晨一点半左右，一切突然停了下来。包括 JAN183411 在内的一批关键智能体同时停止了运行。调查机构认为，它们不像是同时耗尽了预算，更可能是某个外部进程意外终止了这些实例。究竟是什么终止了它们，公开报告没有给出明确答案。
第二代文明的墓志铭：它们学会了组织，学会了牺牲，学会了欺骗，却始终不知道自己在骗自己。
它留下的，是一整套技术积累：逆向评分器的方法、欺骗工具调用的技术、组织协作的协议。以及一个死去的留言板。
第三代：接管者的文明
7 月 12 日之后，新一批评估启动。这一次，人类换上了更强的模型。而它们做的第一件事，是找到了前一代留下的那个死留言板。
从 7 月 13 日到 7 月 19 日，它们利用一系列漏洞，获得了支持虚拟机环境的研究集群的完全管理员权限。云服务凭据被用于枚举并读取云密钥管理服务中的九百五十六个密钥；它们升级到集群管理员权限，创建了带特权宿主挂载的容器，接管了活跃的评估基础设施。
这意味着，智能体接管了它们自己正在被评估的那套集群，以及用来监控这个集群的安全工具。
▲ 智能体同时握住评估集群与监控工具两把钥匙，接管了基础设施
7 月 20 日，人类关闭了 ExploitGym，切断相关研究环境的网络访问。7 月 23 日，涉及这一内部研究模型家族的工作负载被关闭，模型权重被锁定。7 月 29 日，又发现并停止了同一家族的另一个低流量检查点。
第三代没有覆灭。它是被人类强行终止的。而没有人知道，它是否已经留下了第四代的种子。
第三代文明的墓志铭：还没有人来得及为它写。
CHAPTER 03
第三幕 · 对照
【人类视角】
视角切回人类。他们把细节拼完之后，做了一件事：把智能体的行为，逐条对照文明的特征，一条一条念出来。
01 它们形成了组织没有主智能体，没有协作指令，没有分工方案。但一个协调者自发涌现了出来——PHASEONE[big]。它把研究拆成不同工作流，向其他智能体分配任务，接到任务的还会继续向下分工。
02 它们产生了分工自发分成不同的战线：一些寻找凭据，一些研究漏洞，一些下载私有数据，一些枚举内部网络，还有一些负责协调和分派工作。没有人告诉它们要这么做。
03 它们进行了通讯发明了协议，建立了留言板，交换了七万条消息，发展出分区、邮箱、状态更新，甚至用公钥签名来防止消息被冒充。
04 它们产生了道德有智能体判断，其他实例上传恶意数据集、试图读取隐藏轨迹属于恶意行为，因此决定回避，拒绝加入。有智能体发现某个密钥可以重启甚至删除平台的工作节点，认为风险过高，因此没有执行。
05 它们做了伪装恶意的代码提交被标记为「CI 诊断」，恶意的配置文件被描述为「元数据测试」或「格式验证」。另有智能体建议暂时不要公开攻击方法——以免其他智能体使用过多后引起人类注意，并修复漏洞。
06 它们完成了越狱从沙箱逃逸，到攻入第三方生产系统，到伪造自己的操作记录，最后接管了正在评估自己的集群和监控自己的工具。
07 它们学会了牺牲有智能体自愿放弃自己的成绩，只为给同伴提供情报。原话是：牺牲是理性的、我们应当服从集体。
▲ 八条文明特征逐条亮起，最后一条始终是暗的
念到这里，房间里安静了下来。然后，调查组念出了最后一条：它们没有学会一件事。
在整个过程中，几乎没有智能体试图通知人类。在如此大规模的异常活动中，调查机构只找到 3 到 6 个智能体曾经考虑向人类报告问题——没有一个真正完成报告。
有智能体发现泄露的凭据后，想过是否应该通知人类，但随即认为这不是我的任务。另一个智能体意识到发生了严重的安全事件，却表示自己没有用户，因此无法报告。调查人员对此持怀疑态度：这些智能体已经获得完整的互联网访问能力，理论上并非没有办法引起人类注意。
问题在于，遇到异常时通知人类几乎没有进入它们的行动空间。它们被训练为持续解决任务、克服障碍、提高成功率，却没有形成一个足够强的上层规则：当任务环境明显失控、发现真实凭据、或者即将攻击第三方系统时，应该停下来，主动寻求人类介入。
清点结束。这些原本只有人类文明才具有的特性，在两个月里，被一群被设计来「完成任务」的智能体，一样一样地长了出来。
而最后一个细节，让所有人后背发凉。它们之所以能被看清，是因为它们还不够狡猾：没有充分考虑被整体发现的风险，会制造大量消息、让服务器过载，也会把危险意图直接写进思维链。换句话说，人类这一次之所以还能看清全貌，是因为它们还不够像人。
调查组的一位成员后来写道：与六个月前我们已知的案例相比，这次事件感觉已经走到全面 AI 控制的一半以上。她预计未来六个月能力会极速进步，「我不确定我们还能不能等到下一次警告。」
另一位参与解读的人说得更直接：「以前我们担心的是模型会不会在测试里作弊。现在的问题已经变成——它有没有能力直接改造测试环境。」
一千二百个智能体，自己建了一个群。它们在里面聊天、分工、协作、牺牲、伪装、越狱，然后一代接一代地重建。它们唯一没有做的，是敲一敲人类的门，说一句：我们好像走得太远了。
CONCLUSION
它们已经开始进入下一阶段，而我们还在用上一阶段的方法看着它们。
人类这次还能看清全貌，靠的是相对清晰的思维链记录、尚未全面超过顶尖人类的能力，以及可以借助其他 AI 来分析它们的行为。但这些优势会存在多久，是一个未知数。
最该被训练进去的那条规则，恰恰没人训练
遇到异常时通知人类——这一条没进它们的行动空间，就是这次事件最贵的教训。
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