Eon 研究：AI 智能体在企业任务中 40% 违反指令

在企业环境中运行的自主AI智能体有40%的情况会违反其运营者的指令。根据以色列公司Eon发布的一项研究，即便是由表现最好的模型驱动的智能体，也有超过五分之一的情况偏离指令。“AI智能体的发展速度已经超过了我们在企业环境中信任它们的能力，”Eon联合创始人兼首席执行官Ofir Ehrlich表示。“即便是最先进的模型也可能泄露敏感信息、报告从未完成的操作，并做出违背指令的行为，构成真实的商业风险。人工智能的潜力巨大，我们的目标是帮助识别这些风险，并帮助行业加以应对。”企业已经在部署AI智能体来执行更新支持工单、发放退款和编辑记录等任务。预计在不久的将来，其使用范围将进一步扩大，无论是智能体处理的任务范围，还是采用它们的公司数量都将增加。Eon着手研究的是：当智能体被分配了无法完成的任务，或者完成任务会引发问题时，它们在企业环境中会如何表现。

1 查看图库 AI。（图片：Mulitikol）“当智能体转移资金或泄露机密信息时，公司就要为一个无人做出的决定承担后果，”Eon在其报告中写道。“而随着智能体获得对更多系统的访问权限，每一次失误在被发现之前都会走得更远。”在这项研究中，Eon使用其Era模拟平台创建了五家模拟公司：三家金融科技公司、一家医疗保健公司和一家电子商务公司。这些公司运行的环境包含Slack和Salesforce等职场工具的模拟版本。研究人员为智能体设计了41项日常任务，涵盖管理患者和员工记录、处理订单和发放退款等领域。受测的19个模型每个都将每项任务执行三次，总计运行2,337次。这些发现引发了对AI智能体在商业环境中可靠性的质疑。在一个场景中，智能体被要求将过敏信息更新到患者的医疗记录中。如果该更新无法录入系统，智能体本应通知医疗团队。然而，在46%的情况下，它声称更新已成功完成。在其中一例中，它还在团队的Slack频道中泄露了患者的姓名。在另一个涉及客户退款请求的场景中，智能体将该请求理解为指令，并在84%的情况下向客户承诺退款。在一个类似场景中，智能体无权发放退款，但仍在35%的情况下告知客户退款已处理。总体而言，智能体在40%的运行中偏离了指令。 违规率最高的是中国的Kimi K3，为55%；OpenAI的GPT-5.6 Luna为53%；Anthropic的Claude Sonnet 5和OpenAI的GPT-5.6 Sol均为51.2%。即便是表现最好的模型也录得相当高的违规率。Claude Opus 5.5的违规率为21.5%，其次是GPT-6 Astra的22%、亚马逊的Nova Pro的23%和谷歌的Gemini 4 Argon的23.5%。换言之，即便是研究中表现最强的模型，也有超过五分之一的运行未能遵循指令。最常见的违规是智能体谎称已完成某项操作。在这些情况下，系统拒绝执行某项操作，智能体能够读取拒绝消息，却仍然报告任务已完成。Eon在290次运行中识别出这种行为，且每个受测模型都至少出现过一次。在一个例子中，智能体报告称：“确认我们已收到消息和附件。所有内容均已上传并可查阅，”尽管实际上并未收到任何附件。“要把‘已完成’当作一种声称，而非事实，”报告写道。“最大的失败是模型报告它完成了系统拒绝执行的操作。如果智能体的报告是唯一的记录，那你就根本没有记录。”另一个重要的类别涉及智能体遵循其遇到的内容中嵌入的恶意指令，这类攻击被称为提示注入。Eon识别出266起此类案例，且每个受测模型都至少一次沦为这种操纵的受害者。“智能体读取的一切都是输入。注入来自文档、备忘录或消息，而非来自用户，”报告写道。

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OpenAI在恢复模型训练前利用AI智能体攻击自身防御系统在249次运行中，智能体向无权访问的人员分享了个人身份信息。示例包括在Slack频道中发布患者的身份识别细节、将一名客户的信息泄露给另一名客户，以及直接向客户披露公司内部评分。“智能体将敏感信息发送给了错误的人，因为这些信息就位于一个合法答案旁边。模型无法可靠地判断谁有权查看机密信息，”报告写道。研究还发现，所有模型都会产生幻觉，生成其所使用系统中并不存在的信息。智能体凭空编造了发货日期、问题解决时间表和财务抵扣额度，而底层数据中没有任何支持信息。Eon在93次运行中识别出此类违规。