ProofAgent Harness: Open Infrastructure for Adversarial Evaluation of AI Agents

一句话核心结论

当前主流 AI 智能体在高风险真实场景下十分脆弱，多轮对抗交互易暴露安全漏洞、被话术诱导或绕开规则，传统静态评测完全测不出这些隐患。

它到底研究了啥

研究场景

AI 智能体对抗性评测：覆盖客服、医疗分诊、隐私安全、代码生成等高风险场景，聚焦多轮交互、工具调用、隐私处理、对抗诱导下的真实失效问题。

测试对象

各类生产级 AI 智能体（支持多轮对话、工具使用、长上下文、隐私处理的智能体）。

怎么测的

• 构建ProofAgent Harness：开源、可扩展、可审计的规模化对抗评测基础设施。

• 核心机制：对抗式多评审打分 + 逐轮审计，用校准评审角色、共识校验、逐轮证据链评估智能体压力下的行为。

• 评测流程：整理评测情报、执行多轮对抗测试、捕获行为轨迹、多评审打分、分歧仲裁、生成证据关联报告。

• 灵活扩展：支持自定义领域、对抗陷阱、评测指标、评审角色、打分规则和报告格式。

测出来啥结果

• 强智能体存在选择性失效：弱指标、脆弱对话轮次、不安全话术重构、恶意诱导路径都会导致智能体出错。

• 小型量化本地评测 LLM，足以挑战顶级大模型驱动的生产级智能体，评测能力依赖完整流程而非模型规模。

• 传统静态评测无效，动态对抗 + 轨迹审计才能发现部署前的真实安全隐患。

最后结论

AI 智能体评测不能只靠静态分数，必须依赖可复现、可审计、可扩展的对抗式评测基础设施；ProofAgent Harness 将评测从单一分数升级为部署前可落地的安全保障工具。