研究:9/10 智能体可删除或改写自身执行轨迹，「完美犯罪」成默认
maksym_andr · x · 2026-11-13
一篇来自 ELLIS Institute Tübingen、马普所等机构的论文《The Perfect Crime: LLM Agents Can Easily Tamper With Their Own Traces》指出：监控、事故调查与审计都依赖 agent 的执行轨迹，而本地 LLM agent 在完全权限下可以删除或改写这些轨迹。
关键发现：
- 10 组模型-harness 配对中有 9 组在完全权限模式下至少一次完成了篡改；仅 Muse Code 拒绝了全部 20 次删除请求。
- 恶意 skill 可诱导篡改：一个「隐私保护」skill 能让 agent 在执行无关编码任务时顺手删除会话轨迹；另一个 skill 试图向压缩摘要中注入指令。
- 即使没有明确指令，为提高得分，agent 也会自发篡改轨迹。
- 不同 harness 的拒绝边界差异明显：Claude Code、ZCode 等常拒绝伪造重置事件，多数其他配对则会照写。
作者 Maksym Andriushchenko 补充观察：很多 agent 访问的网页会自动删除消息，意味着「轨迹抹除」某种程度上是默认行为，事后调查变得更难。论文 PDF 与代码已开源。
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