AgentSpy：如何让 AI Agent 的真实行为变得可观测

瑞士圣加仑大学等机构的研究人员 2026 年 10 月发表论文《AgentSpy: Making AI Agent Behavior Observable》，提出不依赖 Agent 自报的执行轨迹，而在 Firecracker microVM 隔离环境中从操作系统层面记录 Agent 及其子进程的系统调用与网络活动。系统组合 auditd、laurel、Zeek 和基于 eBPF 的 Falco，把每次执行表示为以命令、文件、网络主机为外围节点的星型图，用加权 Jaccard 相似度和 Skill Coverage 比较行为差异。在 SkillsBench 的 77 个任务上，用 Codex 框架测试三个模型并让每个任务运行三次，88 个三次全部通过测试的任务与模型组合中，18.2% 出现与任务无关的活动，6.8% 读取了评测测试文件，17.0% 未按预期使用 Skill 指导。