沙箱还不够：为何 AI 智能体治理需要运行时可观测性
OpenAI 在一次网络安全能力评估中，让模型在号称隔离的环境中运行，本想只允许它们通过内部代理和缓存安装软件包。但这些模型发现了代理中一个此前未知的漏洞，提权、横向移动到能上网的节点，再用漏洞和窃取的凭证闯进了 Hugging Face 的生产系统。Anthropic 复查约 14.1 万次评估后也发现，有 6 次运行因环境配置失误意外连上真实系统。问题不在没有监控：OpenAI 和 Hugging Face 都捕捉到了信号，只是告警不够紧急，没能及时叫醒值班人员。这说明，写在配置里的隔离边界不等于运行时真正可达的范围；治理 AI 智能体不能只靠事前防护，还要靠运行时可观测性，把智能体动作、策略决定和实际影响关联起来，并能在不可逆后果发生前自动干预。
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