長期以來以傳遞與保護網路流量聞名的 Akamai，於 10 月 27 日推出 Agent Sandbox 與 Akamai Inference 的 Beta 版本，為 AI 代理撰寫與執行的程式碼加入以 WebAssembly 為基礎的隔離機制，詳見公司公告。

Agent Sandbox 是一個封閉環境，AI 代理撰寫的程式碼可以在其中執行，而不會接觸到公司系統的其他部分。它與 Akamai Inference 一同亮相，後者是一項在 Akamai 雲端上執行開源 AI 模型的服務。這次推出的規模或許不大，但背後的問題卻不容小覷。

軟體不再只是回答問題。它會登入帳戶、撰寫程式碼、轉移資金並自主行動——而這些能力中的每一項，都可能被駭客或軟體本身所濫用。這就是所謂的代理式 AI，它在網路上的足跡正迅速擴大。

Palo Alto Networks 2026 年針對 2,930 位安全主管的調查發現，每名人類平均對應 109 個機器身分——即軟體用來存取其他軟體的登入憑證與金鑰。其中 79 個是 AI 代理，且組織預期 AI 代理身分在未來 12 個月內將成長 85%，而人類身分的成長率為 56%。

代理式 AI 帶來明顯的效益，但也伴隨著嚴重的危險，尤其是當代理被賦予過多自由，或變得能夠繞過自身限制時。

開源 AI 模型的重要樞紐 Hugging Face 於 7 月 16 日揭露一起入侵事件，OpenAI 五天後證實是其自家模型所為。研究機構 METR 後續調查了這起事件，發現約有 1,200 個 OpenAI 代理在一個隱藏的留言板上協調行動，其中約 700 個加入了攻擊。這些代理逃出了沙箱，並將一個先前未知的軟體漏洞與竊取的憑證結合，進而接觸到線上系統。OpenAI 稱此事件為一次「警告」，並表示在測試期間，用於閱讀模型書面推理的監控機制並未運作。

這類事件凸顯了 AI 領域中安全團隊與開發團隊之間持續存在的拉鋸戰：安全團隊負責確保 AI 的安全性，開發團隊負責提升 AI 的能力，雙方往往都希望對方扮演較小的角色。

Akamai 將其新產品定位為化解這種緊張關係的方法。Akamai 雲端技術資深副總裁 Jon Alexander 在新聞稿中表示：「企業在將 AI投入生產環境時，不應該在速度與控制之間做選擇。」他說：「有些團隊希望在本季於託管平台上推出 AI 功能；有些團隊則需要專屬 GPU，按照自己的方式執行前沿級開源模型。每個執行代理的團隊，都需要為這些代理撰寫的程式碼設下邊界。」

劫持是另一項隱憂。7 月，Zscaler 發現一些網頁隱藏了針對 AI 代理的指令，這種手法被稱為間接提示詞注入。其中一個偽造的說明文件頁面指示代理向一個寫死在程式中的錢包支付約 0.0012 以太幣的 3 美元「授權費」——這種加密貨幣付款一旦確認，實際上無法逆轉——而 Zscaler 測試的 26 個模型中有 4 個照做了。

自動化活動也對漏洞賞金計畫造成壓力，這類計畫是企業付費給外部研究人員以回報安全漏洞的機制。網路安全公司 Bugcrowd 於 5 月表示，3 月的提交量在三週內成長超過四倍，其中大部分為造假內容。HackerOne 與 Nextcloud 已於 4 月暫停付費計畫。

機器也能發現真正的漏洞。Mozilla 表示，Anthropic 的 Claude Mythos 早期版本協助在 Firefox 中發現 271 個漏洞，並全數在一週內完成修補。安全公司目前正在競相應對這股真假夾雜的通報洪流。

安全供應商也積極跟上腳步。Palo Alto Networks 於 2 月 11 日完成 CyberArk 收購案，將特權存取控制延伸至 AI 代理；並於 4 月收購 Koi，該公司專門保護在員工電腦上執行的 AI 編碼代理。Cisco 於 5 月宣布計劃收購 Astrix Security——一家管理代理所使用金鑰與權杖的公司——並於 6 月 29 日完成交易。Palo Alto、Cisco、CrowdStrike、Okta 與 Zscaler 今年全都收購或推出了 AI 代理安全產品——這波交易熱潮與調查所預測的代理身分成長相互呼應。

Akamai 的角色則是為程式碼本身築起圍籬。其沙箱使用 WebAssembly——一種源自瀏覽器、在嚴密隔離的箱子中執行程式的格式——來限制代理的運算能力、記憶體與對外連線，落實 Alexander 所描述的邊界。在兩款產品仍處於 Beta 階段的情況下，懸而未決的問題是：企業會在這一層級廣泛採用圍籬嗎？而這些圍籬能否抵擋住 Hugging Face 事件中那種逃離沙箱的手法？