北京
一家安全公司翻了自己客户的数千个AI代理，发现了一个尴尬的比例：76%的活跃代理已经60天没跑过任何任务，但它们的凭证依然有效，触发器依然会响。更久没动的也不少——44%的代理已经180天没有运行记录。
这是Arrakis Security发布的《2026自主代理威胁报告》给出的数字。报告的数据来自客户环境中数千个AI代理的匿名化生产遥测，采集周期为12周。
问题不在于代理闲着，而在于闲着的东西还连着线。报告显示，24%的休眠代理可以被来自组织外部的未签名webhook启动。也就是说，一个已经没人管的代理，外部仍然有办法把它叫醒。
Arrakis Security联合创始人兼CEO Tal Baron把这件事和员工离职做了对比：员工离职当天，权限就会被收回；而一个代理不再被使用后，没有人去移除任何东西，因为在大多数公司里，根本没有人为它负责。
报告列出的其他发现，指向同一类结构性敞口：
- 22%的代理能把内容发送给第三方运营的模型，并依据返回结果采取行动。
- 20%的代理能把任务转交给另一个权限不同的代理，再拿回自己本来无权产生的结果。
- 70%的代理能触达云存储、AI服务、营销平台等敏感系统，而这些连接中几乎没有经过验证的数据防泄漏（DLP）措施。
- 82%的代理至少存在一项暴露面，其中46%不止一项。
Baron的说法是，围绕AI代理风险的讨论很多，数据却很少。这份报告想补的正是这一块：不是推测代理可能出什么事，而是统计它们现在处于什么状态。
从数字看，代理的生命周期管理明显落后于它的部署速度。上线有流程，下线没有流程；权限发放有人管，权限回收无人认领。休眠代理之所以危险，恰恰因为它在监控视野里几乎不存在——不运行，就不产生行为日志，也就不会被当成问题。
Arrakis给出的思路是三层行为智能：代理是什么、做什么、为什么。其AI-SPM以小时为粒度扫描每个代理的结构、权限、工具和元数据，包括那些从未运行过的代理，用于发现影子代理、暴露的密钥和错误配置；AI-TDR则实时监控动作是否偏离既定规则与策略，行为智能引擎依据代理自身的历史、态势、运行时和上下文建模，对每个动作决定继续、升级还是干预。
报告全文发布在 arrakis.security/2026-threat-report。
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