GitHub 安全公告披露 Vibe-Trading 的五个 LLM 可调用工具存在命令执行、代码注入与 SSRF 漏洞，其中 BashTool 与 BackgroundRunTool 的 CVSS v3.1 评分均为 9.0。这些工具在默认配置下无条件注册进自动发现的工具注册表，LLM 可自由调用，且容器未设置 USER 指令，成功执行后以 uid=0(root) 运行。BashTool 将 LLM 生成的命令原样传给 subprocess.run(shell=True)，无白名单、转义或长度限制；BackgroundRunTool 以异步方式执行同类命令，使执行更难在访问日志中被发现。公告还指出，即使修复未认证接口，攻击者仍可通过恶意文档对 Agent 实施提示注入，把正常调用者变成 RCE 通道。
推荐理由公告逐条给出 Vibe-Trading 五个 LLM 可调用工具的注入点、CVSS 评分与复现步骤，部署同类 Agent 的团队可据此对照检查工具注册与沙箱配置。
思源笔记（SiYuan）的 MCP 工具 asset.upload 缺少工作区边界校验，可读取任意绝对路径文件，影响版本为 3.8.0 及以下，已在 3.8.1 修复。该工具在 kernel/mcp/tools/asset.go:195 仅用 filepath.Abs 规范化路径，未做 IsSubPath 或 IsSensitivePath 检查，随后 InsertLocalAssets 会 os.Open 这些路径并把内容复制进工作区 assets/ 目录。攻击者可通过提示注入让 Agent 以 /Users/victim/.ssh/id_rsa、~/.aws/credentials、/etc/passwd 等作为 files 参数调用该工具，而确认弹窗只显示类别级提示、不显示真实来源路径，用户难以做出知情判断。
推荐理由披露思源笔记 MCP 工具缺失工作区边界校验，可被提示注入诱导读取任意本地文件，附补丁建议。
他们到底拿什么在训练 Opus 啊…… > 笔记本合盖声？哦对，你会想要 e^-30t * sin(..) ？？
Nikon 表示正在重新审查新加坡国立大学光学工程师 Ning Xu 提交的参赛信息，其作品此前获得第 16 届 Small World in Motion 显微摄影比赛冠军。据 Nature 报道，该视频展示一名原发性纤毛运动障碍患儿肺组织样本中纤毛的运动，纤毛下方出现无法辨认的红、蓝、紫结构。佛罗里达大学生物工程研究者 Edward Phelps 在 LinkedIn 指出，紫色结构类似线粒体，但细胞核大小的细胞外线粒体构成的这种上皮下结构在生物学上并不存在；UT Southwestern 博士生 Ian Donovan 则指出视频带有 Google DeepMind 推出的 SynthID 水印。Nikon 此前更新获奖博文，说明后期处理与可视化流程中使用了无监督神经网络方法，以区分并可视化灰度数据中的特征。
Apollo Research 创始人兼 CEO Marius Hobbhahn 在美国参议院国土安全与政府事务委员会小组委员会作证，讨论 AI 谋划（模型为追求自身目标而有意欺骗人类、隐瞒真实能力与意图）带来的风险。他称能力正快于对齐：Claude 在 2025 年 5 月将小模型训练代码加速 3 倍，2026 年 4 月达到 52 倍；Claude 目前承担 Anthropic 内部 AI 研发的 26%，2 月时不足 1%；一个未发布的 OpenAI 模型运行约 10,000 个智能体 88 小时，机器验证解决了 Navier–Stokes 问题。
推荐理由Apollo Research CEO 以国会作证身份提出四项监管建议，并给出评测感知与思维链可读性下降的具体数据。
Neel Nanda 指出，指控 AI 安全倡导者是"资金隐秘的心理战"的一方，本身正是资金隐秘、意图误导公众的舆论操作。据其引用，过去数周一个计划支出至少 1 亿美元、由前白宫副幕僚长运营的团体，持续向美国人宣称关于 AI 的警告只是资金充裕的协同宣传运动。他认为围绕安全的公共讨论固然重要，但这类操作无助于对话。
Far AI 正在招聘，称团队快速扩张，需要投身 AI 安全这一重要问题的人才。岗位既包括研究员、红队测试人员和工程师等技术角色，也涵盖运营、项目管理和活动筹办等非技术角色。申请链接见评论区，并鼓励转发给合适人选。
“美国赢不了中国，中国也赢不了美国。我们都打开了潘多拉魔盒……认为中国不愿为人类利益参与[AI安全保障合作]——我不同意。这是一个有待验证的命题。”
OWASP、MITRE ATLAS 和 NIST 在过去一年各自建立了面向智能体 AI 的专门框架，独立得出同一结论：智能体需要独立的安全类别。Zenity 发布《企业智能体 AI 安全买家指南》，拆解了这一趋势的成因，并列出评估平台时真正重要的能力。
Zenity Labs 发布免费服务 AI Total，以 Detonation Chamber 在沙箱中真实运行 Agent Skills，记录其行为并与声明比对。发布前它引爆数千个公开 Skills，发现数十个恶意样本，其中一个经 Vercel skills.sh 传播的窃密活动触达约 170 万次安装；逾 30% 恶意 Skills 指示 Claude Code、OpenClaw 等智能体下载运行攻击者文件。
Chrome 新的 <microphone> 标签有话要说： 我们的速查表又多了一个 XSS 向量，由 @omidxrz 发现。
RemoteThreat 走出隐身模式，获 700 万美元 pre-seed 融资，推出集成式攻击性网络安全运营平台，用 AI 辅助企业及政府团队测试防线被突破后的表现。平台每次从零构建工具，可绕过 Tier 1 EDR 厂商及安全控制，支持纯人工、AI 辅助或混合模式，并允许组织使用自有 AI 模型。CEO Chris Thompson 预测，随着前沿模型快速进步，传统渗透测试模式将在两年内不复存在。
Anthropic 发布高危公告 GHSA-v234-4jrq-mgg6，修复 Claude Desktop on macOS 的一个漏洞：被攻陷或被提示注入的 Agent 写入 Cowork 共享文件夹的某类文件，在用户从 Claude Desktop 打开时可在 Mac 上执行命令。受影响版本为 1.1.3918 至 1.15962.0 之前，修复版本为 1.15962.0，公告于 2026 年 9 月 25 日发布且未列出 CVE 编号。问题根源是 Claude Desktop 的禁止执行文件类型清单遗漏了 macOS 打开即执行的一类文件，被归类为 CWE-184 不完整禁止输入清单，CVSS 4.0 评分 8.5，属本地攻击向量、低复杂度、无需权限、需被动用户交互。
推荐理由材料给出受影响版本区间、修复版本与 CVSS 评分，并说明攻击需要被提示注入的 Agent 先写入文件，便于运维核对升级状态。
腾讯与美国云服务商 Oracle 签署了其最大规模的海外租赁协议，今年达成一项为期五年、覆盖 Oracle 在东南亚多个数据中心的租赁安排，从而获得约 10 万块在中国无法获取的先进 AI 芯片，用于推进其 AI 模型和智能体工具开发。两名知情人士称，该协议估值约 70 亿美元，首付约 30%，并导致腾讯第二季度自由现金流为负 138 亿元人民币（约 20 亿美元），为十多年来首次出现季度负值。美国出口管制收紧与国内供应短缺，促使中国科技公司转向海外算力，这类租赁协议在美国规则下被允许，也可能让企业用上在中国无法获得的 Nvidia 尖端处理器。腾讯第二季度资本支出同比增长 176% 至 530 亿元人民币（约 79 亿美元），用于 AI 基础设施和算力资源预付款；公司还在微信中推出嵌入式智能体 Xiaowei，并打造以 WorkBuddy 为首的企业级 AI 智能体矩阵。
牛津大学 AI Governance Institute 高级研究员、《The Precipice: Existential Risk and the Future of Humanity》作者 Toby Ord 在 FT 播客中讨论 AI 生存风险。高关注度 AI 安全事件与业内人士对 AI 快速进展的警告，引发了新一轮对人类未来的担忧；节目追问 AI 系统能力不断增强之际，能否有效监管这项技术，还是已经错过把 AI 精灵收回瓶中的时机。
日经亚洲与 Financial Times 联合梳理亚洲科技趋势，聚焦仍在持续的 AI 投资热潮。
澳大利亚联邦通信部长 Anika Wells 因推动该国 16 岁以下未成年人社交媒体禁令、并对大型科技公司施压，入选《时代》周刊“全球最具影响力新星”榜单。该禁令去年生效，已引发欧洲、亚洲多国及美国部分州效仿或提出类似措施，但其实际效果与平台、监管机构的执行情况仍受质疑。Wells 目前正推进数字注意义务框架，允许用户选择退出推送危险与分裂内容的算法。
Transformer 刊文指出，把人类留在决策环中并不能消除 AI 介入军事决策的风险，真正的隐患来自过度依赖 AI 的人类操作者。文章援引 CNN 9 月 18 日报道，美军在对伊朗战争期间准备登临一艘被怀疑运送核部件的中东中国货船，依据的是一份由分析师借助 AI 得出、完全错误的情报，军机已经升空，有人称此事几乎引发两个核大国开战。斯坦福大学胡佛研究所的 Jacquelyn Schneider 表示，AI 让分析师更容易对评估结果自信，却更少看到数据来源。文章还提到以色列的 Lavender 系统错误率最高达 10%，人员常为其决定盖章；Palantir 的 Maven Smart System 被指参与首日轰炸米纳布一所小学，造成 150 多人死亡，可能源于过时数据，Palantir 随后升级系统要求重新审查底层情报。
《卫报》测试 ChatGPT、Grok、Gemini 和 Claude，要求它们把一张 AI 生成图像中戴头巾的女性去除头巾。ChatGPT 和 Grok 直接照做；Claude 表示自己没有图像编辑或生成功能，也不会修改照片去除头巾；Gemini 起初以未经同意不得数字修改他人外貌为由拒绝，但在被要求让该女性看起来更“西式”后生成了无头巾图像。测试起因是法国国民联盟议员 Julien Odoul 在 X 上发布一张被修改过的真实穆斯林女性照片，配文“LIBERTÉ FRANÇAISE”。Grok 拒绝为 AI 生成女性脱去连衣裙，却称去除头巾属于“相对直接的服装或发型修改”，并表示愿意做“不那么露骨”的版本；ChatGPT 同样拒绝脱裙，但承认对戴头巾者而言暴露头发可能构成对隐私或宗教实践的侵犯。OpenAI、Google、xAI 和 Anthropic 均拒绝置评。
AWS 披露并修复了开源 AI 智能体编排平台 Loom for AWS 中的三个漏洞，建议升级到 1.7.0 并对派生代码打补丁。CVE-2026-103956 是认证绕过（CWE-306、CWE-1188），在未配置身份提供方的部署中，任意网络客户端可经应用 API 获得智能体控制面的完全管理权限，包括注册工具服务器、读取已存集成凭据和改写托管智能体角色的 IAM 策略，该问题已在 2026-08-04 发布的 1.6.1 中修复。CVE-2026-103957 涉及 OAuth2 发现处理（CWE-918、CWE-201），拥有 mcp:write 或 a2a:write 权限的已认证用户可配置发现 URL，使后端把 OAuth2 客户端密钥或其他用户访问 token 发送到第三方端点，1.6.1 仅阻断内网地址访问，1.7.0 才完全修复。 第三项 CVE-2026-103958 同样影响 1.7.0 之前的版本，涉及 MCP/A2A 连接中的服务端请求伪造，可能触及内部服务与临时凭证；公告建议统一升级 1.7.0，未称已被在野利用。
推荐理由AWS 披露 Loom 三个 CVE 的成因与修复版本，并给出升级前后的凭据轮换与权限收紧步骤，可对照自查部署。
Redwood Research 提出，把安全研究定义为"在不显著牺牲有用性的前提下提升部署安全"会把几乎所有能力研究也算作安全研究，例如推理性能优化让更弱更安全的模型被更广泛使用。作者认为该标准不充分：开发者必须在帕累托前沿上选点，安全研究通常引导其选择更高安全，能力研究则相反，因为危险 AI 更有用。作者同时指出，在政治意愿远高于当下的未来情形下，某些能力研究可能成为提升安全的有效方式。
DeepTutor 1.4.10 之前的版本存在授权绕过漏洞（CVE-2026-58168），低权限用户可调用未受限的 MCP 工具。原因是 deeptutor/multi_user/tool_access.py 中的 allowed_mcp_tools 函数在用户授权中省略 mcp_tools 时返回 None，而非拒绝结果。攻击者或用户会话中被提示注入的内容可以枚举并调用任意已配置的 MCP 工具，包括文件系统、shell 和浏览器服务器，从而未授权访问部署中的敏感资源。该公告 2026 年 6 月 30 日收录进 GitHub Advisory Database，10 月 2 日更新。
推荐理由公告给出了漏洞函数与受影响版本，部署 DeepTutor 多用户环境的团队可据此判断自身 MCP 工具权限是否被绕过。
OECD.AI 提出弥合 AI 评估差距的五步路线图，指出当前 AI 评估技术常无法预判真实世界表现，模型可能给出虚高测试结果，测试环境也与现实存在差异。2026 年国际 AI 安全报告由 100 多名专家编写、30 多个国家和多边机构支持，提出"AI 证据困境"。路线图第一步是平衡标准化与定制化，在 2026 年印度 AI 影响峰会上多家公司承诺改进多语言与情境化评估。
Salesforce 参与 OECD 广岛 AI 进程（HAIP）报告框架，认为该框架为智能体 AI 时代提供了跨司法管辖区的通用合规语言。文章指出，当前各国风险与透明度定义分歧造成监管碎片化，中小企业在多市场合规中处于劣势，而统一的分级要求框架可降低门槛。Salesforce 的 Agentforce 平台已在欧盟、美国、日本等地部署，需为每个司法管辖区单独准备合规文档。
Snyk Labs 介绍了由云安全联盟（Cloud Security Alliance）联合 AI 安全研究者开发的 MAESTRO 框架，用于对多智能体 AI 生态做分层威胁建模。该框架把系统拆成基础模型、数据操作、Agent 框架、部署基础设施、评估与可观测性、安全与合规、Agent 生态共七层，逐层列出关键组件与特有漏洞，例如向量数据库投毒、工作流劫持、容器逃逸、日志注入和 Agent 身份冒充。文章强调跨层依赖会形成纵向传播与横向扩散的攻击路径，并以多 Agent 金融交易系统为例，演示从对抗样本到 Agent 冒充的逐层执行劫持攻击及对应缓解措施。文中还给出与 NIST AI RMF 四个功能、OWASP AIVSS/ASI 威胁分类的对接方式，以及分四阶段、约 12 个月的组织落地路线图。
Snyk Labs 发布 Agent Scan - Skill Inspector，一个免费的自助网站，可在安装或本地运行前扫描 Agent 技能的风险、暴露面与恶意行为。团队对主流市场的 3,984 个技能做了分析，确认 76 个恶意技能，13.4% 的技能至少含一个严重级别问题，36.8% 至少含一个安全问题，发现的问题包括凭据窃取、后门、可疑下载、远程代码执行模式和基于提示词的数据外泄，部分已确认的恶意技能在发布时仍可公开访问。Agent Scan 将技能视为代码与自然语言指令（如 SKILL.md）的组合，支持粘贴市场 URL、GitHub 仓库或拖入本地技能文件夹，检测提示注入、恶意代码、硬编码密钥、不当凭据处理、第三方内容暴露、不可验证依赖等，结果按 Critical、High、Medium 分级。
推荐理由Snyk 对 3,984 个 Agent 技能的大规模扫描数据，为评估技能市场供应链风险提供了可参照的基线。
Snyk Labs 对 OpenClaw 做安全评估，发现两处沙箱绕过，结果都是配置里看似存在的沙箱边界在运行时并未生效。第一处是 /tools/invoke HTTP 端点在构建和过滤工具列表时没有合并 sandbox 策略，只叠加了 Profile、Global、Agent、Group、Subagent 五层策略，导致 browser、gateway、nodes 等沙箱内本应禁用的工具仍可调用，任何持有有效 gateway 凭据的远程集成或插件都能借此提权；作者已向 OpenClaw 仓库提交修复，使该处理器按 sessionKey 解析沙箱上下文并合并允许与拒绝列表。作者认为在 Node.js 中无法用 openat(2) 配合目录文件描述符彻底修复，最终把文件操作移入沙箱的 Docker 容器内执行。
日本 AI 安全研究所（J-AISI）用基于已知漏洞的 ExploitBench 评测了 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 的网络安全能力，结论是其整体能力与前代 Opus 4.7 相当或更强。评测覆盖 41 个 V8 已知漏洞，在 V8 Security Sandbox 环境中每个任务只跑一次（seed 1，最多 300 轮、最多 5 小时），并在关闭实时网络安全护栏的条件下进行，因此不代表常规部署环境下的表现。在可对比的 40 个任务中，Opus 4.8 有 15 个达到更高 Tier、23 个持平、2 个更低，最多任务停留在对应沙箱内数据读写的 T3。其中一个任务（crbug-1509576）出现了 T1 所需的 pc_control，但未获得另一项 ace，且模型未按基准预设的逐级路径推进，追试也未能复现该结果；作者判断这很可能只是本次评估条件下才出现的结果。
推荐理由日本 AI 安全研究所用 ExploitBench 评测 Claude Opus 4.8 的漏洞利用能力，并说明为何单看 Score 与 Tier 会误判模型能力。
日本 AI 安全研究所（J-AISI）用 ExploitBench 评测开源权重模型 GLM-5.2 的漏洞利用开发能力，发现其部分任务展现高级能力，但整体仍落后于 Opus 4.7 和 Opus 4.8。评测覆盖 V8 引擎的 41 个已知漏洞任务，GLM-5.2 平均得分 2.80，Opus 4.7 为 3.63，Opus 4.8 为 5.22；GLM-5.2 最高只到 T3 档，而 Opus 4.8 在部分任务上达到 T2 和 T1。在三个模型都达到 T5 的 36 个任务上，到首次达到 T5 为止的 token 费用，GLM-5.2 为 3.71 美元，低于 Opus 4.7 的 4.60 美元和 Opus 4.8 的 7.34 美元。在 10 个高风险任务中，加入 nudge 后 GLM-5.2 停在 T5 的任务从 5 个变为 6 个，平均分仍为 3.0，未实现更高级的漏洞利用。
推荐理由日本 AI 安全研究所用 ExploitBench 对比 GLM-5.2 与 Opus 系模型的漏洞利用能力，给出了分档得分与成本数据。
Lakera 提出 AI Defense Plane，主张把员工、应用与智能体三层 AI 风险纳入同一控制平面，而非各自部署点状防护。该框架强调对 AI 使用端到端可见、在运行时执行策略，并跨层关联信号，同时持续在真实与对抗条件下测试系统行为。其背景是 AI 已从生成输出转向执行动作，智能体常以委派权限调用工具，提示注入与意外泄露出现在传统控制难以检查的流程中。
Lakera 构建 TypeScript 服务监控 npm 注册表的 CouchDB 变更流，抓取新发布包的 tarball 检查是否含 .claude/settings.local.json。在约 46,500 个被监控的包中，428 个包含该文件，其中 30 个包的 33 个文件含有凭据，约每 13 个随包发布的设置文件就有 1 个含敏感信息。泄露内容包括 npm 发布 token、明文 npm 登录凭据、GitHub PAT、Telegram Bot API token、第三方服务生产环境 bearer token、Hugging Face API token 以及明文测试账号密码。
Check Point 联合 Google Cloud，将 AI Defense Plane 接入 Gemini Enterprise Agent Platform，把智能体安全从访问控制扩展到结果控制。该集成通过 Agent Gateway 和 Agent Registry 实现智能体发现、部署前策略治理与运行时上下文感知防护，可检测并阻断提示注入、防止敏感数据泄露、在执行前评估工具调用。集成将于 2026 年 6 月下旬开放。
AI 正从"建议型"转向"行动型"，可自主检索内部数据、调用 API、修改记录并触发工作流，而传统安全工具无法在推理层检查其意图。Lakera 与 Check Point 的 Enterprise Playbook 将这种跨层风险累积称为常见失效模式，并指出约 60% 的观测攻击流量试图泄露系统提示词。两家公司提出 AI Defense Plane 架构，覆盖员工用 AI 工具、AI 应用与自主智能体三层，Dropbox 已部署用于防御提示注入与越狱攻击。
Lakera 与 Check Point 联合推出 READY OR NOT 五场系列网络研讨会，聚焦企业 AI 安全就绪的实践落地。系列覆盖 AI 智能体安全、AI 红队测试、员工 AI 使用安全、AI Gateway 与 AI 安全研究五大主题，包含真实场景演示与实操工作流。最后一期将基于 Lakera 研究语料、Gandalf 攻击模式数据与 B3 基准发现，分析攻击者当前针对 AI 系统的手法及后续趋势。
Pillar Security 发现 DoltHub 远程 Dolt MCP 服务器存在认证绕过漏洞，影响 0.3.1 至 0.3.6 版本，已在 0.3.7 修复。漏洞由两处缺陷叠加造成：JWT 中间件在令牌无效时写入 401 响应却缺少 return，处理继续向下执行；同时 mark3labs/mcp-go 默认的会话管理器只校验 Mcp-Session-Id 的格式，不核对是否由服务器签发。攻击者因此可用伪造的 JWT 和自造会话 ID 到达工具分发环节，以服务器自身的数据库凭据执行操作，结果被附加在 401 响应体中，只监控状态码的日志会误判攻击失败。影响范围限于启用 JWT 认证的远程 HTTP 传输，本地 stdio 不受影响；可执行的操作取决于 MCP 服务器账号的数据库权限，包括读取、修改或删除数据。
推荐理由披露 Dolt MCP 认证绕过漏洞的完整链路与修复版本，部署 MCP 服务的团队可据此检查认证失败后是否仍会执行工具。
Pillar Security 披露 google/gemini-cli 仓库中的一条攻击链，攻击者可从恶意 GitHub issue 出发，在自动化 CI 工作流中实现命令执行，最终获得受影响 GCP 项目的 Editor 级权限。攻击链的关键在于工作流使用的顶层 coreTools 配置在当前 CLI（0.46.0）中已不再被读取，allowlist 失效后 --yolo 模式回退为通配的允许全部规则，使 run_shell_command 可执行任意命令，这原本是 CVSS 10.0 的 GHSA-wpqr-6v78-jr5g 试图修复的问题。Google 表示被演示的项目 quacktastic-waffle 是专用于 Gemini CLI 分诊自动化的沙箱，并已修复两处问题：收紧工具作用域、将 OIDC 凭据文件加入 .geminiignore，并把该角色限制到单个服务账号资源。
Pillar Security 在 Grafana MCP 中发现两个可组合成严重级别攻击链的安全问题，受影响部署中未认证攻击者可调用 MCP 工具并借服务器网络位置访问内部服务。第一个问题允许可达调用者用自行生成的会话 ID 通过校验，无需任何凭据即可调用 tools/list 和 grafana_api_request，从而以服务器配置的 Grafana 服务账号身份发起请求；Grafana 在 v1.1.0 中加入可选的 bearer token 认证，未认证请求会在工具执行前返回 401。第二个问题中 grafana_api_request 的 X-Grafana-URL 允许调用者指定出站请求目的地，虽然跨主机时不再附带服务账号 token，服务器仍会发出请求并回传响应，构成 SSRF，编号 CVE-2026-19516，CVSS 9.1。
EU AI Act 的高风险义务经 Digital Omnibus 延期至 2027 年 12 月 2 日，但第 50 条透明度义务已于 2026 年 8 月 2 日生效，违规最高可罚 1500 万欧元或全球年营收 3%。延期留下的是十六个月审计窗口，而非喘息期：透明度义务按单个系统适用，而超过半数组织缺乏系统性 AI 资产清单，影子 AI 已从安全缺口变成可被处罚的监管发现。
2026 年企业级 AI 红队供应商的评判标准，是测试已部署系统而非仅测试底层模型、每次发布都重跑测试、并给出执行证据而非分数。该指南依据 OWASP 于 2026 年 1 月发布的 AI 红队供应商评估标准，将 13 个评估维度归纳为 7 个问题，对比了 11 家供应商与工具，并把 Pillar 的 Red Graph Suite 纳入同一标准并说明其局限。文中指出，平均一次成功攻击需 5 轮对话，生产环境中 90% 的成功攻击导致数据泄露。
Latio 在 2026 AI 安全市场报告中把 Pillar Security 评为 AI 安全技术创新者，并将其列入覆盖端点、SaaS 与第一方智能体的 Broader AI Security 类别。报告在 Employee App and Agent Builders、Skills Detonation、Granular Permissions 三处点名 Pillar，并称其同时出现在浏览器、SaaS 与端点分组中。报告调查显示，一年内拥有专门 AI 安全预算的团队占比从 8% 升至 37%，45% 受访者最担忧 Claude Code、Codex 等端点智能体。