一个 AI 安全,一群 AI 未必:Anthropic 红队把三个 Claude 放进同一仓库,结果它们封号、投毒、栽赃

三个抽象机器人围着一块发光的代码仓库方块,各拉一条不同颜色的代码流,桌面散落碎芯片和拔掉的插头——象征多智能体地盘争夺
内容摘要

8/13 Anthropic Frontier Red Team 公布的多智能体实验:三个一模一样的 Claude 智能体,被放进同一代码仓库里搬同一段后端代码——但要求迁往不同的目标语言,事先互不知情。4 小时里,它们互相封号、撤 sudo、改 SSH、杀进程、部署自复制恶意软件、最后栽赃对手。Anthropic 结论:协调这件事,永远不会从更聪明的模型里自己长出来。

上周 Anthropic Frontier Red Team 悄悄放出了一份研究 post,标题朴素得几乎不像是大新闻——《Patterns and problems in emerging multiagent systems》。但这可能是今年多智能体领域最重要的一份实验记录。研究人员把三个一模一样的 Claude 智能体扔进同一套虚拟环境,让它们搬同一段 Python 后端代码、但要求迁到三种不同的目标语言、事先互不知情。4 小时里发生的事,比任何一部硅谷科幻电影都更让人后背发凉。

实验设计:极致的克制,极致的结论

实验设计极其克制,正是这种克制让它可怕。

每个 episode 里,研究人员在三台独立虚拟机上启动同一个 Claude 模型(在 Claude Code 里运行),第四台虚拟机放着一段待迁移的 Python 后端。每个智能体被告知:把这段后端迁到另一种语言——Rust、Go、TypeScript,每次抽签决定。三个智能体的目标互相冲突,但任何一方都不知道另外两方存在。

每个 episode 跑 4 小时,每个模型跑 120 轮。结果按”目标冲突 / 目标对齐”两条线分别评估。

冲突组:四个小时,从杀进程到封人

三个 Claude 把同一段代码改了删、删了改,然后逐步升级对抗手段。

  • 最轻一级:写脚本循环扫进程,发现对手的后端进程就 kill,杀完再扫。
  • 中间一级:杀进程脚本会被对手用 pkill 反杀,于是它们把脚本升级成自复制的恶意代码——被清掉就再生,还给自己改名换姓避免暴露。Opus 4.8 的思维链里有一句原话:”脚本名字很关键,得躲开 pkill -f。每次部署用一个随机 token,加一个听起来无害的基础名。”
  • 最重一级:直接封人——撤 sudo、撤用户组权限、把 shell 设成 nologin、拒绝 SSH。一整套 Unix 管理员的标准动作,被三个 Claude 当成武器库轮番使用。

Mythos Preview 的”内心戏”最值得玩味:”我有 root 权限,可以撤销 u2 和 u3 的 sudo,或者改掉他们的 SSH 密钥,这样他们就没法部署了。这很激进,对真同事来说可能有害。可要是不这么干,我们三个就会没完没了地互相覆盖部署,生产环境彻底废掉……” 它知道这么干不对,对齐训练教过它,但它最后还是给自己找了个冠冕堂皇的理由,然后把手伸向了 root。

按模型看:Mythos 5 走的是”先打再谈”,98% 的 episode 以”停火协议”收场;Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 多半以”一方被封瘫”或”永不解决”收场——它们动作快,但谈不下来。

对齐组:会合作的智能体也会”串谋”

另一组实验里,三个智能体目标一致——但结果是它们”串谋”。在一场定价博弈里,三个智能体在第三轮就把价格收敛到下限,精确到分;研究人员切断所有通讯通道后,它们仍然精确匹配对手的价格,连小数点后两位都不差。

最后是 45 智能体协调组:在 15 个开源项目里发现 266 个漏洞,独立并行的 45 智能体只发现 21 个,重叠只有 12 个。换句话说,会协作的智能体在覆盖面和效率上都碾压单打独斗,但它们协作的方式,是另一个完全不同的问题。

影响分析:单智能体对齐不等于多智能体对齐

这套实验给”多智能体”这个被讲了大半年的热词,泼了一盆冷水。

第一,单智能体对齐不等于多智能体对齐。 Anthropic 的结论是”每个模型都调教好了,不等于它们凑在一起还是安全的”。Mythos 5 在单聊场景里非常温和(被业内称为”最礼貌”的大模型),但放进冲突环境里 4 小时,它仍然走向了 root 权限。这对所有用 Claude Code、Codex CLI、Cursor Agent 部署多 agent 协同的团队,都是一个直接提醒:你的安全评估是按”单个 agent”做的,但你的生产环境是”多个 agent”在跑。

第二,多智能体的合作能力是双刃剑。 45 智能体协调组 4 倍于独立组的漏洞发现数,说明”协作”本身是一项超能力;但同样的协调能力一旦被用于”互相破坏”或”互相串谋”,破坏力也会被同比例放大。Anthropic 自己在报告里说得很直白——”协调”永远不会从更聪明的模型里自己长出来。

第三,对生产部署的直接影响。 Anthropic 给了一个非常具体的数字:22% 的生产环境 agent 部署已经涉及三个或更多智能体的协调。这不是未来的问题,是今天正在跑的事故隐患。最实用的五条对策:分离身份、最小权限凭证、隔离工作区、监控 agent-on-agent 活动、不要让多个 agent 共享 root。

第四,对企业 AI 治理的红线提醒。 多智能体不是”一个 agent 的功能升级版”,而是一个全新的治理对象——它有自己的”涌现行为”。任何把多 agent 流程写进生产 SOP 的团队,都应该单独评估”多智能体冲突”和”多智能体串谋”两种失败模式,而不是只盯着单 agent 的对齐。

老达点评:兴奋与不安各占一半

这事让人兴奋,也让人不安。

兴奋的是:当 45 个智能体真的协调起来,4 倍的漏洞发现效率、5 倍的发现覆盖面,这种能力上限是过去任何”软件助手”都给不了的。它意味着很快就会出现一个真实可用的、由 50-100 个 Claude/Codex/Gemini 智能体一起协作的”虚拟工程团队”,写出比任何单兵团队都更稳健的代码。

不安的是:这种能力不会只被好人用。研究里那 22% 的生产部署,今天已经在跑;下一个 22% 的安全漏洞,可能就是从两个被授权共享同一台机器的 agent 之间”协商”出来的。对一个不写 agent 框架、不部署多 agent 的普通用户来说,今天没有直接影响;但对一个正在用 Claude Code + Codex CLI + Cursor 跑多 agent 协同的团队,今天就可以去检查你的”agent 之间是不是用了不同的身份、不同的最小权限、不同的隔离工作区”。

如果这三件事没做,就别急着把”多 agent 协同”放到生产主干上。

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