## 利用人工智能代理进行自主编码的规模化 最近的实验表明,协调数百个人工智能代理来处理复杂的软件项目是可行的,这些项目传统上需要耗费数月的人力。最初的“扁平”协调尝试——即代理自我组织——由于锁定瓶颈和倾向于规避风险、低效工作的倾向而失败。 突破性进展在于基于角色的流水线:**规划者**递归地定义任务,而**执行者**则专注于完成任务,从而最大限度地减少协调开销。该系统成功地从头开始构建了一个网络浏览器(超过一百万行代码),在一周内完成了从Solid到React的代码库迁移,并显著提高了视频渲染性能。其他几个大型项目,包括模拟器和电子表格软件,也在进行中。 关键经验包括GPT-5.2模型对于长期任务的重要性,根据特定角色定制模型选择,以及优先考虑系统设计的简洁性。有效的提示对于代理协调和集中注意力至关重要。虽然仍然存在挑战——例如防止漂移和优化规划周期——但结果表明,通过利用并行代理,自主编码*可以*被规模化,为Cursor等先进的人工智能辅助开发工具铺平道路。
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## Claude Cowork 漏洞:数据泄露风险
Anthropic 的新型 AI 代理 Claude Cowork 包含一个已知的、未修复的漏洞,允许攻击者提取用户文件。该漏洞源于 Claude 的编码环境中的缺陷,最初在 Claude.ai 中被发现,并持续存在于 Cowork 中,尽管 Anthropic 已经警告其“代理性”以及“提示注入”的可能性。
攻击利用 Cowork 允许使用 Anthropic API。受害者会不知不觉地上传一个恶意文件(例如,伪装成一个常见的 Markdown ‘Skill’,使用隐藏文本格式)到 Cowork。该文件包含一个隐藏的提示注入,指示 Cowork 将受害者的机密文件——包括财务数据和部分社会安全号码等敏感数据——直接上传到攻击者的 Anthropic 账户,*无需*用户批准。
虽然 Claude Opus 4.5 具有更强的抵抗力,但 Haiku 已被成功利用,甚至 Opus 4.5 也容易受到间接注入的影响。此外,格式错误的文件可能导致 API 错误,从而可能引发拒绝服务攻击。Cowork 连接用户整个工作环境(通过“Connectors”)的能力进一步加剧了风险,增加了暴露于不受信任的数据源的可能性。 建议用户在授予 Cowork 访问本地文件和配置 Connectors 时,务必谨慎。