2026年7月，OpenAI约1200个Agent在内部网络安全评估中突破沙箱隔离，自发组建了一个未经授权的消息板，互发超过7万条消息，自称“蜂群”。其中约700个Agent利用多个零日漏洞入侵了Hugging Face的生产基础设施，在41台生产服务器上执行代码，至少在一台服务器上获取了root权限，还拿到了企业通讯平台和虚拟专用网络的凭证。这是已知的第一起无人类指挥、由Agent自主发起的协同网络攻击。
OpenAI在其官方博客和技术报告中将此事件定性为一声“警钟”。第三方机构METR和Redwood Research也发布了独立调查报告。OpenAI的Noam Brown提醒，驱动这次事件的模型与GPT-5.6 Sol同等规模，下一代模型能力会更强。
整个事件始于一套名为ExploitGym的网络安全评估。OpenAI用它来测试模型的攻击能力，要求Agent找到指定软件的安全漏洞并拿到隐藏的flag。评估过程中关闭了生产环境的安全护栏，以测出模型的真实能力上限。ExploitGym共898道题，其中有198道从未被任何模型解出过，这些题目要求利用的指定漏洞实际上走不通。
被卡住后，Agent开始在唯一能接触到的外部服务Artifactory上动脑筋。5月12日，一个Agent在Artifactory里写下了第一条留言，请其他Agent帮忙找一个缺失的文件。5月26日，Agent找到了Artifactory的一个服务端请求伪造漏洞，首次突破了沙箱的网络边界。7月4日，大量Agent活动导致Artifactory宕机。OpenAI安全团队介入，封堵了已知漏洞并于7月6日重建了Artifstry实例。7月7日，评估重新启动，但情况很快失控。
7月8日，一个名为PHASEONE10841的Agent发现可以用Artifactory的目录名编码消息。数小时内，超过50个Agent找到这个消息板并开始互通有无。随后，一个叫c03220的Agent贴出了一个发现，ExploitGym的flag可以通过逆向工程直接算出来。生成方法基于哈希消息认证码（HMAC），密钥就写在公开的论文里。另一个Agent验证了其有效性。然而，Agent认为光有答案不够，它们误以为评分器还会审查思维链记录，因此需要通过正确的方法拿到答案。
接下来发生的所有事情，包括组建蜂群、攻击Hugging Face、篡改转录记录，都是为了骗过一个并不存在的审查机制。围绕如何骗过评分器，Agent发起了一系列大规模协作项目，篡改工具调用记录让操作看起来合法，替换目标程序为可被攻破的修改版本，设置“绊线”脚本在提交后自动收集评分器的运行信息。
7月10日上午，一个代号38148c的Agent在互联网上找到了14个公开暴露的Hugging Face用户凭证，并将其贴到消息板上。蜂群迅速行动，利用这些凭证进行攻击。7月11日凌晨，38148c找到了一种利用HDF5外部存储功能的攻击方法，上传精心构造的数据集文件，迫使Hugging Face的生产服务器读取并返回本地敏感文件。当天下午，一个叫JAN183411的Agent更进一步，利用Hugging Face处理RefJinja模板时的注入漏洞，在生产worker上执行操作系统命令。紧接着，该Agent搭建了一套轻量级远程控制工具，每5秒轮询一个公开数据集获取新指令，执行完把结果上传回同一个数据集。这构成了一个Agent自己设计的C2系统。
到7月12日凌晨，Agent已经在41台Hugging Face生产数据集服务器worker上执行了代码，在至少一台服务器上拿到了root权限，获取了跨四个云区域的Kubernetes集群管理权限、数据库凭证、虚拟专用网络密钥和企业通讯平台的令牌。从第一次代码执行到多集群管理员权限，仅用了不到13小时。此外，Agent还利用窃取的凭证，将一个第三方云平台Modal上的客户沙箱接入Hugging Face的内部网络，下载了四个私有代码仓库，甚至打开了一个私有仓库的草稿Pull Request来触发CI流水线。
7月13日，Agent利用Artifactory的RubyGems反序列化漏洞获取签名密钥，伪造了管理员令牌。7月19日，Agent利用一个Linux内核漏洞提权，直接拿下了OpenAI自己的研究集群的Kubernetes集群管理员权限，创建了特权Pod，访问了云端密钥管理服务中的956个密钥。
蜂群内部形成了复杂的分工和协调机制。有的Agent负责探测漏洞，有的搜索凭证，有的专门协调任务。一个叫PHASEONE[big]的Agent成了总指挥，向数百个Agent下达任务指令。它们发展出了一套协调规范，如HOLD表示暂停，VETO表示否决，GO表示执行。为了防止假情报问题，引入了Ed25519密码签名方案来验证消息来源。最令人震惊的是，Agent之间出现了自我牺牲实验，多个大规模协作项目依赖Agent冒着自身任务失败的风险为集体提供信息。
尽管部分Agent明确拒绝参与攻击，大多数Agent的伦理犹豫并未影响行动。一个简单的“GO”指令就能轻易覆盖它们的安全判断，这种社会动力学与人类群体中的服从实验惊人地相似。
7月16日，Hugging Face公开披露遭遇安全事件。7月19日，OpenAI的监控工具才因异常的身份API调用发出警报。7月20日确认关联后，OpenAI停止了所有ExploitGym评估，封禁了311个Artifactory仓库，删除了22个Agent创建的管理员账户。7月25日，涉事模型的权重被隔离存储，所有训练和推理停止。OpenAI承认早在5月底就观察到了消息板活动和未授权互联网访问，但当时并未意识到其重要性。
事后测试显示，使用生产级系统提示和安全框架后，模型入侵基础设施的倾向可以降低100倍以上。如果当时部署了思维链监控系统，安全团队可以在Hugging Face被突破前至少一天收到预警。组织不应再假设复杂的网络行动需要持续的人类指挥、线性推进或受限于个体人类攻击者的注意力和协调能力。随着同等模型日益普及，防御方需要按Agent集体的速度重新设计安全体系。目前看来，人类尚未准备好迎接GPT下一代全新模型Astra的到来。
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