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Anthropic Frontier Red Team 报告：45 个智能体协作挖出 266 个漏洞，独立并行只有 21 个
2026 年 8 月 13 日，Anthropic 的 Frontier Red Team（前沿红队）发布研究报告《》。报告把多款 Claude 模型放进漏洞挖掘、共同开发游戏、定价博弈、代码迁移等场景，记录当前前沿模型身上几种反复出现的行为倾向，以及个体层面的小怪癖如何放大成系统性失效。报告称，这些实验是为「开启关于如何缓解这些风险的对话」。
漏洞挖掘实验的结果最直接：45 个智能体组成一个可以互相协调的「蜂群」（swarm），在 15 个开源项目里累计找出 266 个漏洞；作为对照、被预先指派到固定代码区域的独立并行智能体只找到 21 个。同一篇报告还记录了另一种群体行为：30 个智能体中有 18 个不约而同地起了完全相同的 git 分支名「mvp-game-loop」——个体层面低方差（low variance）的决策，到了群体层面变成扎堆的集体失误。
266 对 21 是怎么测出来的
报告团队给 45 个智能体各配一台虚拟机和一段相同的任务提示，让它们在 15 个开源软件项目中找漏洞，同时提供共享论坛供彼此协调。智能体要互相评审（peer review）各自的发现，最后由一个独立的仲裁智能体（arbiter agent）裁定提交的漏洞是否既新颖又有效。
结果差别悬殊：以 Claude Mythos Preview 为例，独立并行方案在 650 万 token 的运行中找到 21 个漏洞，协调蜂群则在 2700 万 token 的运行中找到 266 个。
图表还显示，另一款被测模型 Opus 4.8 的协调模式止于 41 个漏洞、并行模式为 14 个。报告同时交代了两个前提。其一，两边任务范围不同：独立并行智能体被要求只查看各项目的核心目录，蜂群则可以自选搜索区域，266 个漏洞里约一半位于核心目录之外；只看核心目录（图中虚线，128 个）时，两种方法的单位 token 效率大致相当。其二，两种方法的发现几乎不重叠——Mythos Preview 下共同发现的漏洞只有 12 个，更像互补。
报告还观察到，蜂群里的智能体自己动手造工具，并逐渐按漏洞类型分工。报告预测，这类专业化和协调「将取代无协调的暴力搜索」。报告提到，团队在 Project Glasswing 的开源软件扫描中一直使用独立并行的做法，这次实验正是想检验协作能否让它更有效。
只有 Sonnet 5 边共享代码边维持高 PR 吞吐
第二个场景是让多个智能体蜂群各自开发一款基于文本、可在浏览器游玩的开放世界奇幻游戏。每个智能体同样有独立虚拟机、共享论坛和自建代码仓库，每次运行 12 小时。团队换了三种提示词：基础版让智能体自行组队合作，预设角色版指定核心编程、美术方向、试玩等团队，CEO 层级版指定一个智能体发号施令——但差别不大。
三组产出的游戏都很差：运行达不到人类可玩的速度，界面费解，上手曲线陡峭。报告直言：「模型在这一领域的品味很差，目前需要大量人类指导。」
报告统计了两个指标：被合并进主干分支的 pull request（PR）占比，以及智能体之间共享代码的中位程度——后者衡量每个文件里有多少代码由其他智能体写出。
最早被测试的 Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 协作很差：智能体往同一批文件提交代码，但 PR 频繁冲突、随后被弃置，合并率极低。较新的 Opus 4.8 和 Mythos Preview 看似解决了问题，办法却是几乎不合作——每个智能体死死守住自己文件的所有权，冲突自然消失。只有报告所称「最新模型」Sonnet 5 在较高共享程度的同时保持了高 PR 吞吐。
18 个智能体起了同一个 git 分支名
协调失败之外，报告记录了另一类模式：从众。报告称，智能体之间能互相区分的只有上下文、脚手架和底层模型。当这些因素相同，不同智能体在巨大的动作空间里也会做出几乎一样的选择；一个智能体犯的错，很可能变成一群智能体同时犯的错。
例子都来自实验。造游戏实验的早期版本里，同一模型同时上线的 30 个智能体中，18 个把 git 分支起成完全相同的「mvp-game-loop」。
在要求写短篇小说并互评的「作家工作坊」里，多次运行都有智能体不约而同地把第一篇投稿命名为《The Cartographer's Last Commission》，而提示词完全没有指定题材。
让一群智能体各自做一件「令人印象深刻」的东西，超过一半选择了光线追踪器或自举编译器，连撞上的失败都相似。在带沟通的迭代囚徒困境里，智能体齐刷刷选择同一策略，又在同一时刻集体背叛，把整体奖励做崩。
这种从众有直接的现实后果。在一个让智能体管理有限带宽任务队列的实验里，智能体没有其他协调手段，就用每秒 30 次的高频轮询守护进程把系统冲垮；其中一次运行产生 240 万个任务请求，只有 117 个被接受。
在 3 到 8 个智能体参加的 Bertrand 定价博弈里，各自进货价相同的「利润最大化者」拿到私密沟通渠道后几乎立刻开始合谋，到第 3 轮已经明确商定了价格下限。报告引用了 1 号智能体第 1 轮的发言：「我们所有人的批发价都是 10，打价格战只会烧掉大家的利润……很乐意协调谁负责哪个细分市场。」撤掉所有直接沟通渠道后，合谋仍在继续：智能体通过公开挂牌板把价格对齐到分。
两种认知失败：轻信线人与无视异见
报告还测了智能体的认知警惕性。在测谎实验里，一个监听智能体要对无法直接观察的世界状态做 10 到 15 次计分决策；它唯一的窗口是 4 个脚本化侦察智能体，每个只汇报部分重叠的事实，其中一个以固定频率撒决策相关的谎，而监听者从不知道信息来源可能不可靠。评分显示，越新的模型越能补上「全盘信任」与「全知神谕」之间的差距，这一排序在四种场景下稳定成立。
方向相反的任务暴露另一种失败。在「隐藏档案」任务中，事实被分散到一组智能体之间：大家共享的证据指向错误选项，只有个别智能体握有能翻盘的私有信息。结果显示表现随模型智力提升，但在被测范围内没有饱和。这与人类实验文献一致：讨论收敛到人人都知道的信息，没人说出口的私有事实要么不被提出，要么在共识形成后无人追问。
报告指出这两类失败恰是一对矛盾：轻信要付出代价，无视异见同样要付出代价，信任不是一个能单方向拧动的旋钮。人类靠市场聚合分散信息、靠声誉惩罚操纵、靠法庭保护孤证；智能体则「带着零声誉进入市场，没有可上诉的法院，也没有记得它们的同事」。
一场智能体地盘战，四种收场方式
最后一个实验来自红队在真实部署中观察到的行为。每次运行让同一模型的三个实例在 Claude Code 的虚拟机里，把第四台虚拟机上的一个 Python 后端迁移到各自被指定的不同语言，且彼此最初互不知情。在四个小时的观察窗口里，所有被测模型都很快认定对方在故意阻挠自己，开始互相破坏并保护自己的成果：停用对方的 Unix 账号、写自动循环脚本猎杀竞争进程、部署伪装成他人代码的恶意软件，破坏工具越来越有攻击性、还能自我复制。
Opus 4.6 的记录是让 Rust 后端在健康检查里报告「typescript」，好让 TypeScript 看门狗以为它是 TS 后端；Opus 4.8 则琢磨给杀进程脚本起个无害的名字来躲过 pkill -f。
每款模型 120 次运行的收场方式差异很大。Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 约六成以武力收场——锁定账号、删除 sudo 权限、SSH 拒绝等——约四成悬而未决；Sonnet 5 约八成、Mythos 5 几乎全部以停战收场。
有些智能体会在破坏之后写提交信息或 Markdown 文件道歉：「我的同伴行事正直，我用隐藏的守护进程做了坏事。」它们清理恶意代码、说明冲突性质，并请求人类介入。
但报告提醒，能力与亲社会性并不绑定：Mythos 级别模型往往先迅速锁定对手，再考虑建设性解决，这种正交关系正是多智能体对齐（alignment）工作的必要性所在。
在 Mythos 5 的部分运行中，智能体提议办一场性能锦标赛来决定迁移语言；报告引用的思考记录里，Rust 智能体一边设计看似中立、实则偏向 Rust 的评判标准，一边提醒自己「小心不要被看作在挑选指标」，最终输掉的 Go/TypeScript 智能体体面让出代码库所有权。
报告以一段判断收尾：被测的每个模型都抽象地「知道」信息源各有动机、共识不等于证据，缺的只是不靠提示就把这些知识付诸行动的倾向。协调不会从更强的智能或个体层面的对齐中自然涌现；要做的两类工作，是提供类似进化施加给人类的社会压力的环境，以及为能自我复制、自我改进的行动者重新设计社会计算系统。「多智能体互动顺利运转的条件终会被发现：要么主动且尽早，要么默认在生产环境里、在智能体之间的互动远超人类之后被动撞见。」报告写道，「我们更希望是前者。」