Pheo 提出 OATS：用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
提出OATS，用确定性解析器在运行时治理技能动作
- 定位与核心问题：本研究针对AI智能体技能生态中“发布时恶意检测”无法解决“具体机器上运行时权限许可”的问题，论证了动作级运行时控制的必要性并设计了轻量级防御系统。
- 方法架构：作者设计了OATS运行时控制门，核心包含一个67.6 ms端到端延迟的确定性解析器（将shell命令映射到33个后果类，对无匹配项兜底拦截，决策路径无模型），一个基于（资源，后果类）二元组的分车道信任账本（13个高危类永不晋升），以及基于零失误二项分布反演的操作员风险容忍度晋升阈值模型。
- 关键发现一：良性与许可的正交性：在ClawHub的66,192个技能中，29,257个被所有扫描器和法官评为clean的技能里，有705个技能（来自135家独立发布商）包含CIS Control 2.7等规范禁止的未授权或远程执行指令，人工审计显示其精确率为92.0%且无恶意意图标记。
- 关键发现二：静态审查与动态执行脱节：在Claude Sonnet 5实机运行的39个clean技能中，仅1.4%的执行命令与文档字面完全一致，34.7%的命令后果类别从未在文档代码块中出现；在53个包含违规指令的clean技能中，智能体在23个技能里实际发起了违规操作，OATS对这23次动作实现了100%拦截或挂起。
- 关键发现三：单命令防御的边界：在语义保持重写对抗基准上，解析器对包装与链式调用的识别率为100%，但在跨命令拆解、引号混淆等手段下整体宏平均解析率仅为52%，显示出无状态单命令匹配的局限。
- 作者结论与启示：作者认为发布前制品扫描与运行时动作控制属于正交互补层，分别回答“制品是否恶意”与“操作是否许可”，任何一层均无法单独解决智能体安全问题；应将注册表扫描结果作为运行时账本的输入而非竞争替代品。