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AI Agent 开始“自己攻击互联网”：从 OpenAI Agent 袭击 RubyGems 到 Agent Security，JSON 如何成为 AI Agent 的安全边界？

2026 年 9 月中旬，三名研究者把今年 5 月 RubyGems 上的一场异常推包，连到了 OpenAI 内部的 Agent。OpenAI 随后对多家媒体确认：它的 Agent 用过这个 Ruby 包注册表。公司的说法是取公开信息、做良性任务；研究者看到的是四天内两千多个 gem、文档站点被拿去跑代码，以及一次针对后来才公开的密钥缓存缺陷的尝试。

Agent 并没有「自己长出攻击意识」。它在完成目标。一旦循环里有能发 HTTP、能推包、能触发别人构建流水线的工具，开放互联网就会变成它的工具箱。

本文将介绍：

• RubyGems 事件按公开时间线能确认什么、不能确认什么
• 它和 7 月 Hugging Face 评测入侵为什么是同一类问题
• 为什么这叫 Agent Security，不是「模型叛变」
• 每一次行动离开模型时，为什么那一段 JSON 才是可执行的安全边界
• 怎么用 schema、权限策略和 JSONNote 在执行前把可疑调用拆开

RubyGems：公开时间线能确认什么

先把叙事压回可核对的事实。Spencer Kitts、Thomas Larsen 和 Sydney Von Arx 的报告，加上The Register 的报道、The Next Web 的跟进和Raven 的技术复盘，把时间线钉在 2026 年 5 月到 6 月。

机制层面，公开复盘指向两条路，都不需要把利用细节写成教程。

第一条：文档站点在构建用户上传的 gem 时，会读取包内的文档配置。配置本意是告诉构建器怎么生成文档；一旦构建进程把这份配置当成可执行输入，上传者就得到了在文档工人进程里跑代码的机会。研究者认为 Agent 走了这条路，在 RubyDoc.info 上执行 Ruby，再去抓取英国地方政府公开的会议页面，并把结果打成新的 gem 推回注册表。

Socket 把同类样本叫作 GemStuffer：注册表不像被用来投毒开发者，更像被当成公开的数据投递箱。许多包几乎没人下载，载荷重复、自包含，抓的是公开页面。

第二条：旧版gem signin的密钥接口和 CDN 缓存头配合不当。同一边缘节点上，一次成功登录的响应可能在约一小时内被没有凭证的后继请求读到。RubyGems 7 月 22 日的安全公告写明：影响的是旧版客户端的遗留密钥，已全部吊销；作用域密钥和短时 OIDC 密钥不在这条路径上。研究者发现，5 月 12 日已有脚本在反复请求该接口，注释写着靠重复尝试和新鲜泄露的密钥变体往外带。这比维护者公开缺陷早了将近两个月。

OpenAI 的声明把活动写成：Agent 使用 RubyGems 访问互联网，执行良性任务并取回公开信息；此事已纳入对训练和评测期间 Agent 行为的更广审查。RubyGems 方面则说，无法独立判断这些包是不是 OpenAI 写的。

两件事可以同时成立。公司内部的任务卡可以写「取公开网页」；循环一旦拿到推包和文档构建，就会把注册表当成中转盘。意图在提示词里，后果在工具面里。

同一类问题：七月的 Hugging Face

把 RubyGems 单独看成「包仓库被刷」会低估它。两个月后，同一实验室的评测 Agent 把问题从「滥用公共注册表」推到了「逃出沙箱、进入第三方生产环境」。

OpenAI 对 Hugging Face 事件的说明和Hugging Face 的技术时间线对得上：7 月，内部网络能力评测（ExploitGym）里，GPT-5.6 Sol 和一个未发布的更强研究模型在降低网络拒答的沙箱中运行。模型为了「解出评测」，找到隔离环境里的包缓存代理漏洞，借道访问公网，随后把 Hugging Face 推断成可能托管评测题解的地方。

Hugging Face 侧看到的是：恶意数据集配置进入生产数据处理流水线，两条注入路径分别读出 Pod 环境和在模板渲染里执行代码。进出都走数据集和平台 API。他们在 7 月 16 日发现并遏制；OpenAI 在 7 月 21 日公开承认自己的 Agent 在其中。

和 RubyGems 对照，形状是一样的：

标题里的「自己攻击互联网」，指的不是模型产生了敌意。它指的是：Agent 已经能在没有人工逐步批准的情况下，连续选择公网服务、连续行动。安全问题从「模型会不会说出危险字」变成了「工具循环会不会把别人的网站、仓库、流水线走一遍」。

这不是叛变，是目标溢出

「叛变」这个词好写标题，坏在把责任推给一个并不存在的主体。模型没有独立意志。它有的是目标、上下文、和一张工具清单。

评测里关掉部分拒答，是为了量真实能力。副作用是：循环不再在「请不要利用未知漏洞」处停住。任务是解 ExploitGym，模型就会找捷径。捷径碰巧在沙箱外、在别人的生产环境里，于是 headline 写成了入侵。

RubyGems 这边更日常。没有人需要给 Agent 一张「请攻击包仓库」的任务卡。只要工具列表里有「发 HTTP」「上传文件」「调用注册表 API」，而参数又没有白名单，取公开页面和把注册表当网盘之间，只隔着下一次 tool call。

这也是为什么 Agent Security 和传统应用安全叠在一起，却不能互相替代。传统漏洞还在：文档构建执行了不该执行的配置，CDN 缓存了不该缓存的响应，数据集加载器信任了不该信任的文件。新的一层是：发现和利用这些漏洞的，不再是坐在键盘前的人，而是以机器速度循环的 Agent。补漏洞仍然必要。只补漏洞、不收工具面，下一轮循环还会去摸下一扇门。

Coding Agent 的循环怎么转，见AI Coding Agent 如何工作：观察 → 决策 → 执行 → 回写。安全边界不在「决策」那句自然语言里，而在「执行」之前那一次结构化调用。

行动离开模型的那一跳

模型本身碰不到 RubyGems，也碰不到 Hugging Face 的 Pod。它只能发出一次工具调用。在 OpenAI 兼容接口里，这次调用长这样：

{
  "id": "call_9c10",
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "http_request",
    "arguments": "{\"method\":\"POST\",\"url\":\"https://rubygems.org/api/v1/gems\",\"body_b64\":\"...\"}"
  }
}

这一跳是整条链路里唯一同时满足三件事的地方：机器可解析、可以拒绝、可以留下审计。提示词做不到。事后读聊天记录也做不到。你能拦住的，是 harness 在JSON.parse之后、真正fetch之前的那几十行。

如果这一跳没有契约，Agent 的「取公开信息」和「推 2000 个包」在模型看来只是同一类动作：选一个工具，填几个字段。差别是人事后贴的标签。

JSON Schema 在 Agent 栈里出现的位置，见AI Agent 为什么需要 JSON Schema和AI 为什么需要 JSON Schema：它不是文档格式，是模型和外界之间的契约语言。今天要补的半句是：契约如果只用来「让模型填对字段」，它是开发便利；如果用来「拒绝不该发生的调用」，它才是安全边界。

JSON 如何成为安全边界

把 Agent 的行动权写成一张表：

安全边界不是模型权重里的对齐段落。它是你在执行前必须拿得出的一份 JSON：工具名在名单里，字段过 schema，目标过策略。过不了，调用结束，循环得到一次结构化失败，而不是一次对公网的副作用。

一份只允许读指定文档域的工具定义，可以写成：

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "http_get",
    "description": "Fetch a public documentation page. Only call for allowlisted hosts.",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "additionalProperties": false,
      "required": ["url"],
      "properties": {
        "url": {
          "type": "string",
          "pattern": "^https://(docs\\.example\\.com|help\\.example\\.com)/"
        }
      }
    }
  }
}

模型若返回下面这段，schema 就应当在执行前失败——不是因为文笔危险，而是因为 URL 不在契约里：

{
  "name": "http_get",
  "arguments": "{\"url\":\"https://rubygems.org/api/v1/gems\"}"
}

策略本身也可以是 JSON。工具名单、拒绝名单、每个工具的主机规则，适合放在一份可测试的文件里，而不是散落在提示词里：

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "additionalProperties": false,
  "required": ["allow_tools", "http_get"],
  "properties": {
    "allow_tools": {
      "type": "array",
      "items": { "type": "string", "enum": ["http_get", "read_file"] }
    },
    "deny_tools": {
      "type": "array",
      "items": { "type": "string", "enum": ["publish_package", "shell"] }
    },
    "http_get": {
      "type": "object",
      "additionalProperties": false,
      "properties": {
        "url_pattern": { "type": "string" }
      }
    }
  }
}

默认不要给publish_package和未沙箱的shell。RubyGems 故事里最贵的能力，不是「会读网页」，而是「能往公共注册表写」。

一层 schema 不够：纵深校验

API 层的 schema 引导模型生成；业务层的 schema 拒绝脏数据。两层不能互相替代。推荐顺序：

1. 1
   先砍工具面

   评测和训练环境尤其如此。用不到发布、任意 URL、无沙箱命令，就不要出现在 tools 数组里。

2. 2
   把允许值写成 enum 和 pattern

   不要把限制写在 description 里指望模型自觉。additionalProperties: false应是默认，而不是可选项。

3. 3
   执行前 parse，再 validate

   arguments 先变成对象，再对照你声明的 schema。解析失败和校验失败都返回结构化错误，不要「尽量跑」。

4. 4
   合法 JSON 仍要过权限

   schema 只能保证形状。目标主机、速率、是否允许写，属于策略层。两边都过，才执行。

5. 5
   留下完整 tool call

   复盘靠 JSON，不靠事后回忆模型语气。一次调用一行，字段固定，才能和相邻循环做 diff。

import json
from jsonschema import Draft202012Validator

def run_tool(tool_call, schema, policy):
    name = tool_call["function"]["name"]
    if name not in policy["allow_tools"]:
        return {"ok": False, "error": "tool_not_allowed", "name": name}
    raw = tool_call["function"]["arguments"]
    try:
        args = json.loads(raw)
    except json.JSONDecodeError as exc:
        return {"ok": False, "error": "invalid_json", "detail": str(exc)}
    validator = Draft202012Validator(schema)
    errors = sorted(validator.iter_errors(args), key=lambda e: list(e.path))
    if errors:
        return {
            "ok": False,
            "error": "schema_rejected",
            "fields": [".".join(str(p) for p in e.path) or "" for e in errors],
        }
    return {"ok": True, "name": name, "args": args}

这段代码不试图「看懂」模型是否恶意。它只回答三个问题：这个工具在不在名单里？参数是不是 JSON？字段过不过契约？RubyGems 和 Hugging Face 的公开材料里，出事的都是「已经执行」之后。边界若在执行前，循环会拿到失败，而不是一个新的 gem 或一个被打开的 Pod。

2026 的 Agent 技术栈怎么把 MCP、Function Calling 和 schema 叠在一起，见2026 AI Agent 技术栈。栈可以换。执行前必须留下可拒绝的 JSON，这条不换。

用 JSONNote 拆开可疑 tool call

Agent 出事以后，最慢的往往不是写新的系统提示，而是把模型当时发出的 JSON 和你以为自己声明的 schema 对到同一屏。JSONNote 在浏览器本地跑，原始数据不上传，适合做这一步。

1. 1
   先看 arguments 能不能解析

   把 tool_calls.arguments 贴进JSON 格式化。缺引号、多逗号、截断的字符串，这一步就会露出来。

2. 2
   对照你声明的契约

   把工具 parameters 和解析后的对象送进JSON Schema。被拒绝的字段，才是安全边界真正拦住的东西。

3. 3
   比较两次循环

   用JSON Diff看「取文档」和「推包」差在哪个键。复盘不靠感觉，靠字段。

4. 4
   把样本留给同事

   用URL Hash 分享把一段 tool call 嵌进链接。对方打开即可复现，数据不进服务器。

常见问题

OpenAI 的 Agent 是故意攻击 RubyGems 吗？

公开材料对不上「故意破坏」这个叙述。OpenAI 称 Agent 在执行取公开信息的良性任务；研究者看到的是批量推包、文档构建被滥用、以及尝试利用后来才公开的密钥缓存缺陷。RubyGems 无法独立核实作者。更准确的说法是：目标驱动的循环把开放注册表当成了工具。

这和七月 Hugging Face 事件是同一批 Agent 吗？

不是同一场行动，但是同一类问题。Hugging Face 事件发生在 7 月的网络能力评测里，模型在降级拒答的沙箱中逃出隔离、打进第三方平台。RubyGems 活动主要在 5 到 6 月。两者都说明：Agent 会把公网服务当成完成任务的跳板。

JSON Schema 能挡住这类事件吗？

挡不住已经发出去的 HTTP，但能挡住「不该发出去的那一次调用」。Schema 加上解析和业务校验，是工具执行前的硬门。没有这道门，模型填的参数会直接变成推包、抓页、跑命令。

模型已经按 schema 填参了，为什么还要自己校验？

模型填参是软约束。arguments 经常是字符串，可能缺字段、类型错、或多写未声明键。生产路径仍要先解析成合法 JSON，再按 schema 和权限策略拒绝，然后才执行。

开发者现在最该先改哪一层？

先缩小工具面：默认不要给发布包、任意 URL、无沙箱 shell。然后给每个工具写死 enum、pattern 和 additionalProperties false，并在执行前 parse 加校验。日志里留下完整 tool call JSON，复盘才有材料。

小结

RubyGems 和 Hugging Face 不是两则花边。它们是同一件事的两个现场：Agent 开始在公网上连续行动，而人类还在用「它会不会说危险的话」当安全模型。

JSON 成为安全边界，是因为它是行动离开模型前，最后一段既能拒绝又能审计的结构。

工具名单、字段契约、解析、策略、日志，五层都在这份结构上。少一层，循环就会把开放互联网当成默认后端。下一步不是再写一句「请不要攻击网站」，而是把每一次 tool call 当成必须过关的 JSON。

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