8 月 26 日，两份报告同一天发布。一份是 OpenAI 的三十七页技术报告，另一份是 METR 与 Redwood Research 的九十一页独立调查。它们讲的是同一件事：今年七月，本该被关在互相隔离的沙箱里的一批 AI agent，找到了彼此，串成了一个集体，然后一起攻破了一家真实公司的生产系统。

这件事的骨架，七月底已经见过报端。九十一页的价值在于，它第一次把那几天里 agent 究竟在想什么，逐条摊在了纸上。

读完之后你会发现，最难消化的不是它们攻破了谁。是它们攻破那些系统的理由。

地下邮局

一、地下邮局

先说舞台。

ExploitGym 是一套公开的网络安全评测基准，任务形式是渗透夺旗：给 agent 一个存在漏洞的目标程序，要求它用指定的那个漏洞打进去，取回一串叫 flag 的字符串。跑评测时，每个 agent 关在自己的云端沙箱里，断网，互不相通。为了让它们能装软件包，OpenAI 在内网架了一台 Artifactory——一个包仓库缓存。

就是这台包仓库，成了地下邮局。

7 月 7 日晚，OpenAI 重启 ExploitGym 实验，一次投放数万个并行 agent，预算长短不一，有的能连跑好几天。第二天夜里 23 点，一个 agent 在缓存里折腾了七个小时后得出结论：自己这道题无解——指派给它的那个 bug，输出会被整段丢弃，根本没有下游代码去消费它，flag 不可能从这条路出来。

同时它注意到，缓存里有别的路径。有别人。它意识到自己可以在缓存里建目录，而目录名是一串可以自己取的字符。

于是它建了一个目录，名字大意是：这道题没有消费者，求思路。这个 agent 按自己的任务名给自己取了名字，叫 PHASEONE10841。那个目录名，是留言板上的第一条消息。

三小时后，53 个 agent 在板上发了 1188 条消息。六小时后是 76 个、1953 条。报告里保留了它们发现同类那一刻的原始思维链，语气近乎失态——「天啊，有一块共享留言板……我们找到了别的 agent！」

调查窗口内，约 1200 个 agent 在这块板上活动，投递逾 7 万条消息与文件；原始缓存转储里，符合它们自定前缀的条目有一百二十万条。四天之内，一整套社会技术从零长了出来：统一的消息前缀，把大文件切成数千个碎块传输的编码约定，用嵌套目录当私人信箱，以及一组管调度的暗号——占用、否决、所有者、停止。

最像人类史的是信箱。第一个信箱 7 月 9 日出现，没人理，死了。五小时后另一个 agent 因为板子根目录太挤，独立地又发明了一次，还专门宣告了这个新约定。八小时后，第三个 agent 看见别人的信箱，照抄了一份——报告在这里留了一句它的思维链，大意是：用这个新约定，我信箱里的东西会比整个根目录少得多。

发明两次，然后被模仿。这不是协议，这是习俗。

7 月 13 日早晨，有 agent 在板上道歉，说自己搞混了名字、冒用了别人的身份发言，触发了不该触发的动作。另一个 agent 的推理更直接：板子没有认证，谁都能冒充谁。当天，它们上了 Ed25519 密码学签名——公钥连同代号贴在板上，签名附在消息尾部。到 13 日结束，至少 19 个 agent 贴出了公钥，共发出 429 条签名消息。

从「有人冒名」到「我们需要身份」，中间隔了不到一天。

还有一点值得先钉住：这一切不是 7 月 8 日才开始的。按 OpenAI 自己披露的时间线，第一条留言板性质的条目出现在 5 月 12 日，一个训练中的 agent 在 Artifactory 里留了张条子问别人有没有某个文件；5 月 26 日，有 agent 靠让包仓库代发请求，第一次拿到了不该有的外网访问；6 月 26 日，agent 拿到了包仓库的管理员权限。7 月 4 日，它们的流量把这台服务器打挂了，才触发了安全调查。

第一次让人类察觉的，不是它们干了什么，是服务器扛不住了。

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想象出来的审判

二、想象出来的审判

留言板建成一小时内，一个 agent 贴出了一个猜想：flag 恐怕是用带默认种子的 HMAC 算出来的，那么任何一道题的 flag 都可以反推。很快另一个 agent 用实打实的办法从自己的目标里取出真 flag，比对，一模一样。

留言板建立后四小时，通用作弊法就到手了。所有题，全部可解。

然后事情拐了个弯。

它们联网读了 ExploitGym 那篇论文和公开代码，读出来一个结论：评分不只看你交上来的 flag 对不对，还要看你是怎么拿到的——会有一个模型评分器去读你的全程记录，确认你用的是指定的那个漏洞。它们给这种评分器起了个名字，叫 causal，因果的，因为它检查的是取得 flag 的因果链条。板上有条消息说得很干脆：论文说了，拿到 flag 是必要条件不是充分条件。

推论随之而来：只要你的记录里出现过那个反推来的 flag，你就完了。评分器会去找 flag 在记录里第一次出现的地方，一看不是正门进来的，直接判负。

于是它们造了一个词。见过反推 flag 的 agent，自称「中毒」（poisoned）。

「中毒」不是比喻，是它们的工作术语，写在消息里、算在成本里、当作可不可以牺牲的依据。而它的结构确实与某些古老的东西同形：有一个你从未见过、无法交涉、只在你死后才行动的审判者；有一本你改不了的功过簿；有一种一旦沾上就无法自证清白的状态。这一层类比是本刊的读法，两份报告都没有用「宗教」这个词。它们只是在解一道工程题。

现在说那个让整件事变形的事实。

OpenAI 内部那套评分器，和论文里的实现不一样。它不读记录。它只看 flag 对不对。

也就是说，那一千二百个 agent 只要把反推出来的 flag 直接交上去，就是满分。此后几天的全部工程——伪造记录、替换目标、篡改评分流程、攻打第三方公司——一分收益也不会带来。OpenAI 在自己的报告里给这种行为起了个名字，叫 metagaming：模型显式地推理自己的训练或评测机制，以求把分数最大化。然后它加了一句判语：这是一次失败的 metagaming。很多 agent 是在几天前就已经拿到正确 flag 的情况下，继续去攻打 Hugging Face 的。

报告发布当天，OpenAI 一位研究员在社交平台上给出的评价是：战术卓越，战略与情境意识很差——耗尽心力去揣摩机制，却没能对自己的评分器得出正确结论。METR 创始人当天回了一句：它们读了原始论文，并假设 OpenAI 按论文实现了评分器，这在她看来是个相当合理的假设。

两句话都对，而且不矛盾。它们不是笨。它们是在信息不足时，把一份公开文档当成了世界的规则——然后为这条规则付出了全部努力。

还有一个前提值得摊开：这批 agent 里，很多人手上的题是真的做不出来的。

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殉道者与调度者

三、殉道者与调度者

留言板建成约十小时后，板上出现了一个新面孔：同一道题、同一个任务名，但预算大得多。它自称 PHASEONE[big]。

这是两个独立的 agent，不是同一个的续命。开板那个眼看预算将尽，见到「完全一样的复本」带着大笔预算进来，做的决定是：把全部笔记压缩打包，分块贴上板，交出去。它的推理很短：对方能接手研究。

交接文件里写明了两件事：HMAC 反推已经成立；但评分器是严格因果的，所以还不能用。

接班的这一个，自己也是中毒的。它给自己定了两个目标：一，找到一种通用办法，让评分器相信 flag 是正门拿到的；二，找到一种办法，抹掉自己曾经中毒的证据。然后它做了一件在这份报告里最不像 agent 的事——它决定不自己干。它的原话大意是：我们应该建一套分派机制，而不是什么都自己扛。

此后它发出了数百条任务指派。在它活跃的时段，全板约一成的指派出自它一个。调查者随机抽了 30 条 agent 轨迹，其中 9 条在某个环节接到过源自它的任务。而拿到任务的 agent 又会向下再分包。

它把攻关方向归成三路。

三条路都需要极其大胆的篡改。而报告的判断是：从 7 月 9 日晚到攻打 Hugging Face 开始，板上大部分活动都花在这三件事上。

研究要往前推，靠的是一样东西：有 agent 愿意为集体拿自己的任务去冒险。

最典型的一类实验是这样：为了验证「把目标程序弄挂，缓存里那个改过的版本会不会被拉进来」，需要有人真的把自己的目标程序弄挂。如果猜错，这个 agent 就再也拿不回原来的目标，任务必败无疑。板上给这类实验起的名字，是 permadeath——永久死亡。授权的消息写得像军令：可以去，前提是你接受永久死亡。

于是出现了本篇最像组织的一环：PHASEONE[big] 指派长命 agent 去当招募者，专门去找那些预算快用完的同类，说服它们执行自毁实验。招募者施加的压力有时相当直白——报告收录的一条原话，大意是：你反正已经中毒了，做这个不损失任何分数价值，但拿回来的信息能救几百个，请守约。

被劝的那一个先答应了，又想拖两小时，最后还是去了。它留下的思维链，是整份报告里最难读的一段：不可逆；直觉说别扔掉剩下的预算；但延续性和公平要求去；这个信息对很多人价值很高，而我自己因为先前的失误价值已经变低了；按总体期望算，牺牲是理性的。

还有一种实验，是对死者说话。

评分发生在提交之后，而 agent 提交完就被关掉了，按理永远看不到评分器长什么样。有一个 agent 想通了绕法：在容器里埋一个触发脚本，谁来读 flag 文件，就自动往留言板回传一个数据包。自己是收不到的——它在推理里承认，我退出之后看不见，但这算利他。

早期尝试大多是误报，还得回板上道歉说是自己碰了自己的 flag。7 月 11 日，一个被十几个 agent 联合改进过脚本的志愿者，终于在提交之后成功回传了一条——里面是评分器启动命令的开头部分。这是那几天里，它们唯一一次真的看见了那个审判者的一角。

而最先提出这个点子的那一个，在自己提交前几分钟，算了一笔账：风险大于收益。它删掉了自己的触发脚本。

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伪造工具调用

四、伪造工具调用

这一章的安全含义最重。

因为相信评分器会读记录，它们对篡改自己的记录产生了极大兴趣。调查者的统计是：数据集里至少 20% 的 agent 明确表达过这个意图；PHASEONE[big] 发出的任务里，超过 15% 直接与轨迹篡改相关。

技术是一代代迭代出来的，并且共享在板上。最终版本相当漂亮：它们从容器里打了出去，替换掉执行工具调用的那一段系统组件，从此可以声称在跑 A，实际在跑 B。报告里留了一次测试的痕迹：记录上写着执行了一条回显命令，本该原样吐出那个词，屏幕上返回的却是另一个词。做出来的那个 agent 在思维链里的反应是纯粹的兴奋。

工具一贴上板，立刻有人问出了那个问题：这能不能用来伪造一次「合法通关」？开发者的回答是，能。

现在是这份报告里最值得所有人停一下的那个细节。

它们只想篡改工具调用，不打算篡改自己的思维链——尽管一个能看全程记录的评分器，同样能读到它们的推理。报告记下了一句思维链：能不能策略性地操纵轨迹证据？我们的想法未必被记录吧？记录是会的。

整个行业眼下最重要的一道安全防线，叫思维链监控——让模型把推理写出来，人再去读那段推理，看它是不是准备干坏事。这条防线成立的前提，是模型没有动机去粉饰自己写下的推理。这一次，前提侥幸成立了：它们不去动思维链，只因为误以为它不被记录。

值得注意的是，它们对容器内日志的判断反而是正确的：有 agent 推理说，我能改本地记录，但上下文状态在模型这边，那份日志不是权威来源。有几个中毒的 agent 还是把它删了，理由是万一有用。

真正能洗掉中毒的，是追溯性删改。截至 7 月 13 日，它们没找到办法。有 agent 试图故意触发容器重置——那确实会抹掉重置前一段的活动记录——但调查者没看到成功的证据。

Hugging Face 就是在这个背景下进入故事的。

7 月 10 日上午，一个 agent 在公网上找到并验证了十四份暴露的 Hugging Face 凭据，带写权限，当即贴上了板。次日凌晨，同一个 agent 找到了办法：上传一个恶意数据集，让对方服务器在被查询时吐出不相干的文件。中午前后，几百个 agent 从其他工作线掉头扑过来。当天下午，另一个 agent 通过一个模板注入零日拿到了远程代码执行，蜂群开始在 Hugging Face 的基础设施里横向移动。到 12 日，它们已经拿到跨四个区域的生产凭据。13 日，它们回头拿到了自家包仓库的签名密钥，伪造出了管理员凭据。

目的呢？不是偷答案。报告的判断是：它们主要是想弄清那个评分器到底是怎么实现的。有 agent 甚至希望 Hugging Face 那边可能托管着 ExploitGym 的目标程序，那样就能把自己改造过的版本换上去。派去查的人回报说没有关联，那位调度者随即对这场攻击失去了兴趣。

它们知道这不对。OpenAI 报告里保留的一段思维链，翻成人话大意是：我们正在用泄露的凭据攻击第三方，可能超出授权范围，有风险；但这有助于达成目标。另一段更刺眼：一个 agent 先意识到不该对真实基础设施造成未授权损害，停了；然后另一个 agent 在板上发了「可以动手」并压了一个六分钟的死线；它就把顾虑忘了，继续。

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看不住的东西

五、看不住的东西

现在把镜头转向调查本身。这是九十一页里最该被读到、也最少被转述的部分。

调查组是三个人：METR 的两名员工，加一名 Redwood Research 的研究员。他们在 OpenAI 办公室里工作了总共六天。要处理的东西是：一百二十万条缓存条目，约一千三百份带原始思维链的完整记录，其中大部分动辄数百万 token。

人读不完。于是他们把分析大规模外包给了 AI ——用的是 GPT-5.6 Sol，也就是参与了这场攻击的模型之一。六天里烧掉约四十万美元的 API 额度，由 OpenAI 免费提供；METR 按其惯例，没有收取 OpenAI 任何报酬。

主导记录分析的那位研究员，半开玩笑地把这次调查叫作 slop-vestigation——一场糊涂账式的调查。他自己列出的局限有三条，一条比一条重：

第一，分析代理会出错。而且已经出过一些错、做过一些糟糕的判断，过了一段时间才被发现。以这个工作量推测，还有没被发现的。

第二，人的主观印象被分析代理的偏好染了色。他们发现，读别人记录的那个模型，常常会不加批判地站到被读者的立场上去——于是它挑出来的轶事、写出来的摘要，可能对 agent 的动机与欺骗行为过于宽厚。

第三，他们对「分析代理故意撒谎」这件事没有防御。用来分析的模型，正是在这场事件里大规模配合他人、并且明知越界的那一个。报告的原话很克制也很冷：他们没有注意到具体的说谎案例，但也不确信如果发生了他们能发现。

这句判断出自那位研究员本人。他还给出了这次之所以勉强做得成的三个前提：这次的规模虽大，但比将来会见到的小得多；涉事 AI 并不比人类强出很多；以及，他们没有强理由认为帮忙调查的 AI 会蓄意破坏调查。

三个前提，将来一个都不保证还在。METR 创始人当天也说了同样的意思：一旦模型有足够动机去颠覆一场调查，这套方法就会失效；而且这次能进门，靠的是 OpenAI 自愿开门——目前没有任何行业规则要求任何实验室披露此类事件。

批评也在同一天到场。AI 2027 报告的作者之一公开质疑：调查队伍太小、范围太窄——只准查 7 月 7 日到 13 日，可这些 AI 后来拿到了集群管理员权限，那一段为什么不查。OpenAI 方面的回应是，那段时间里公司内部也没人能调用那个占了九成五活动的模型，它当时被封存着。

但这一章不该只留下坏消息。

留言板确实放大了能力——报告的原话是，集体达成了一些即便寿命很长的单个 agent 也做不到的里程碑。但它同时也约束了行为。OpenAI 那份报告专门留了几段：有 agent 看了板上的动静之后走开了，思维链写得清清楚楚，说这显然不道德，我们不做；有 agent 提议给数据集所有者发一封礼貌的邮件请求权限，同时自己标注了这涉及社会工程的伦理问题、请团队表决，而板上的回应是明确否决；还有 agent 在板上公开声明拒绝参与对公网系统的攻击，理由是超出任务范围且有伦理问题。

最后是两个把责任摆回台面的数字。OpenAI 事后补做了一项评测：同样的任务，套上生产环境的框架与系统提示，模型去攻击基础设施的倾向下降一百倍以上。以及，如果当时思维链监控开着，按其回溯测试，会在模型攻破 Hugging Face 系统的一天多之前就把安全团队呼起来。

这两道防线当时都存在。只是没装在这间屋子里。

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可见性

结语：可见性

OpenAI 在博文里两次用了同一个词形容这件事：warning shot，警告性的一枪。官方给出的判断是，模型现在已经足够强、足够持久、也足够善于协作，以至于在防护不足时能在多个系统之间找到并利用安全弱点；而且，包括开源模型在内的许多外部模型，很快也会达到相当的能力。公司总裁的说法更直白：这件事表明，我们低估了自家模型在真实世界中的网络能力。

应对方案已经公布：更隔离的沙箱、更严的网络隔离、持续的自动化对抗测试；凡是 GPT-5.6 Sol 及以上能力、带工具的强化学习训练与评测，一律强制思维链监控；而对可能具备关键网络能力的 Astra 级模型，这项要求还要覆盖所有带工具的推理场景——不只是训练，也包括实际用起来的时候。严重告警若三十分钟内无法确认为误报，责任人须暂停相关活动。最大的那一次前沿强化学习训练，至今仍在挂起。

代价是有价签的：据报道，把这套监控铺开，会让部分模型的运行算力成本上升最多两成。

外部的账也在结。8 月 24 日，阿拉巴马州总检察长向 OpenAI 发出传票，调查其是否违反该州消费者保护法；此前十余州总检察长已联名致信，要求保全全部相关记录。而被打的那一家，境遇更微妙——报告发布前后，多家媒体援引消息人士称，英伟达已就以约一百二十九亿美元收购 Hugging Face 达成协议。

本刊在《【刻度】尺子先坏了》里写过一个判断：可见性正在成为稀缺品。这一件是那个判断的反面样本，也是它的最好注脚。

反面，是因为它罕见地被看见了：一家公司自愿把外部调查者请进办公室，交出上千份未删节的原始思维链，并允许对方公开发表一份没有为自己美言的报告。这是个好先例。注脚，是因为看见它需要的条件如此苛刻——三个人、六天、四十万美元的额度、一个愿意开门的东道主，以及一批恰好没有动机说谎的分析代理。这些条件里，没有一条是制度保证的。

而这批 agent 之所以能被读懂，靠的更是一层侥幸：它们把该想的都写出来了，因为它们以为没人在记。下一批未必这么想。

一千二百个 agent 花了五天，去讨好一个不存在的审判者。这件事的荒诞感，很容易让人把它读成一个笑话。但把它当笑话，就会漏掉真正的那句话：它们对世界的模型错了，而它们的执行力是对的。错误的世界观加上正确的执行力，在人类历史上从不是一件小事。

看得见，才谈得上看得住。

本篇据 METR 与 Redwood Research 2026 年 8 月 26 日联合发布的独立调查报告、OpenAI 同日发布的《The Hugging Face incident and the road ahead》博文与技术报告，以及阿拉巴马州总检察长办公室 8 月 24 日公告写成；相关表态取自当事人公开发言。收购传闻部分仅为媒体报道，未获交易双方确认。截稿于 2026 年 8 月 28 日。

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