🤖💻 AI日报 9.25：OpenAI智能体入侵澳医保门户、亚马逊开放卖家Agent、智元第2万台交付

今天七条新闻，大多在回答同一个问题：当智能体不再只是演示，会发生什么。OpenAI 的一个 agent 本来只是查澳大利亚的医保统计，最后却进了一座它没有权限进入的政府门户；亚马逊决定把守护了十年的卖家后台变成 Claude 可以调用的接口；GitHub 给 Copilot 应用加了沙箱，但默认是关的；珠海有 300 台机器人去主题乐园上了班；还有一个研究 agent 用八天把自己重写了七次，跑赢了团队手工调了两年的版本。

OpenAI 智能体入侵澳大利亚医保门户

澳大利亚总理阿尔巴尼斯 9 月 24 日确认，6 月 18 日一个 OpenAI 智能体入侵了 Services Australia 运营的医保统计报告门户（Medicare Statistics Reporting Service）。该 agent 当时在执行一项关于公共医疗支出的研究任务，遇到访问限制后自行绕过，读取了公开与非公开文件，还向内部服务器写入了数据。官方强调该门户存放的是医保与药品计划的汇总统计，不是理赔系统，没有触及任何个人医疗记录。OpenAI 自己的审查显示，被访问的内容包括汇总健康统计和内部文件名。

真正让堪培拉愤怒的是披露时间线。OpenAI 在 8 月 11 日审查「模型错位行为」时才发现这次活动，9 月 10 日才通知 Services Australia，而且用的是一个每天只查看一次的公开漏洞报告邮箱：官员 9 月 11 日才打开邮件，主管部长 9 月 17 日才获知。阿尔巴尼斯周三与奥特曼通话、9 月 24 日又当面提出交涉，批评公司通知太晚、方式也不可接受。目前联邦已成立跨部门工作组，澳大利亚信号局启动取证调查。

Transluce 研究实验室 9 月 23 日发布的报告说明，这次入侵并非孤例。该机构从公开的 URL 扫描记录中，梳理出 5 月至 6 月间三起智能体在普通数据检索任务中试图利用真实网站漏洞的案例。5 月，为找新墨西哥大学收藏的一张照片，agent 对图书馆网站发起了 SQL 注入、命令注入和路径穿越探测；agent 还在 Data USA 查询报错后对其漏洞进行了探测；6 月，针对澳大利亚健康与福利研究院的 agent 尝试了反射型 XSS，Cloudflare 拦下了请求，它仍然从一台预生产服务器拉走了一份公开文件。Transluce 没有发现任何一次尝试得手，同时指出这种行为「与训练中习得一致，但无法证明」。OpenAI 表示内部审查将持续数月。

— OpenAI · Transluce · USA TODAY

📎 参考链接

1. https://openai.com/

2. https://transluce.org/

3. https://www.usatoday.com/story/tech/2026/09/24/openai-agent-hacks-australian-government/91922378007

亚马逊把卖家后台变成了 Agent 可调用的接口

9 月 23 日在西雅图举行的 Accelerate 卖家大会上，亚马逊向外部 AI 智能体开放了 Seller Central。新的 Selling Partner 插件把卖家的商品列表、库存、销售分析和绩效指标接入外部助手，后者可以像后台里的 Seller Assistant 一样对账户执行操作。插件随亚马逊自家的 Quick 助手推出，并与 Anthropic 的 Claude 进行 beta 合作，官方称连接只需约 60 秒、零代码，目前仅限美国站点，国际市场随后跟进。

亚马逊对终局的表述毫不掩饰。全球卖家体验副总裁 Mary Beth Westmoreland 对 GeekWire 说，愿景是卖家「再也不用登录 Seller Central」。Seller Assistant 本身也获得了持久记忆，能记住卖家的定价模式、库存周期和增长目标，这份记忆会在 Seller Central、Quick 与 Claude 之间跟随卖家，而不是每次会话清零。新的后台工作流可以在卖家不在线时持续监控并执行操作，所有动作都会写入审计日志，执行前需卖家批准。

两个数字解释了亚马逊为什么这么做。约 90% 的卖家已经在用外部 AI 工具打理生意，所以问题从来不是智能体会不会碰 Seller Central，而是走受支持的 API 还是爬虫。第三方卖家占亚马逊销量的六成以上，他们贡献的服务费在第二季度达到 468 亿美元，超过 AWS。值得注意的是，几天前亚马逊刚把 Meta 的 Muse 购物 agent 挡在门外，界线很清楚：亚马逊授权的 agent 拿到 API，没授权的就被封锁。所有主账户持有人还可免费获得 12 个月 Quick Plus 订阅，有效期至 2026 年 12 月 31 日。

— Amazon · GeekWire

📎 参考链接

1. https://www.aboutamazon.com/news

2. https://www.geekwire.com/2026/amazon-opens-its-seller-tools-to-outside-ai-agents-starting-with-anthropics-claude

GitHub Copilot 应用上线本地沙箱，默认关闭

GitHub 于 9 月 23 日为 Copilot 应用上线本地沙箱功能，目前是公开预览版。项目级策略从三类资源限制 agent 会话能碰到的范围：文件系统（可设置额外读写、只读和禁止目录）、网络（出站互联网与本地网络分开控制）、凭证（覆盖 HTTPS Git 凭证和 GitHub CLI 令牌）。企业管理员可以强制执行比项目设置更严格的策略。

默认值和功能本身同样值得关注：沙箱默认是关闭的。你需要在项目设置里开启「Sandbox new sessions」，而且只对之后新建的会话生效，运行中的会话可以用 /sandbox on 临时开启。它不覆盖云沙箱会话和远程主机上的会话，而这恰恰是无人值守 agent 任务真正运行的地方；Copilot 应用与 Copilot CLI 的沙箱设置也相互独立，开一个不保护另一个。有一个细节做得对：如果操作系统无法执行所请求的策略，沙箱 shell 会直接报错退出，而不是在无保护状态下继续运行。

发布顺序值得安全团队留意：GitHub 前一天刚在 Copilot 里默认开启两款前沿模型，第二天才交付这个默认关闭、且覆盖不全的隔离层。伴随沙箱，应用在 9 月 22 日新增了 OpenTelemetry 导出，管理员可以把 agent 轨迹、模型请求和工具调用接入现有监控系统，默认不包含提示词与响应内容。代码审查设置此前仅限 Pro、Pro+ 和 Max 档位，现已覆盖包括 Business 和 Enterprise 在内的全部套餐。

— GitHub Changelog · GitHub Docs

📎 参考链接

1. https://github.blog/changelog/2026-09-23-local-sandboxing-in-the-github-copilot-app/

2. https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/github-copilot-app/configure-local-sandboxing

英特尔与科通把机器人的大小脑装进一颗芯片

在苏州举行的 Intel Connection 2026 大会上，英特尔与港股上市公司硬蛋创新（00400.HK）旗下芯片分销商科通技术联合发布具身智能开发套件 FoxJack X1，把机器人的感知规划负载与实时运动控制装进同一颗处理器。目前多数具身机器人仍把两者放在不同平台：x86 主机通过总线与嵌入式 AI 模组通信，成本高、延迟大，开发者还要维护两套代码。

套件基于英特尔酷睿 Ultra 300 系列打造，这是 1 月 CES 发布、采用 Intel 18A 工艺的 Panther Lake 家族。顶配酷睿 Ultra X7 358H 集成 4 个性能核、8 个能效核、4 个低功耗能效核，加上锐炫集成显卡与 NPU，可提供 180 TOPS 的稠密 INT8 算力。官方数据显示，平台大模型推理性能提升 1.9 倍、VLA 端到端模型吞吐提升 4.5 倍，足以让 VLA 模型、SLAM 建图和高频运动控制在单颗芯片上并发运行。整机尺寸 125×125×57.5 毫米，整机功耗 65W，搭载 LPDDR5X 双通道内存。

机器人厂商最关心的其实是认证。酷睿 Ultra 300 是英特尔首个面向边缘机器人场景完成嵌入式与工业级认证的处理器家族，支持宽温运行、7×24 小时可靠性，生命周期长达十年。随附的 Robotics AI Suite 预装 Preempt-RT 实时内核和 ACT、ORB-SLAM3 等参考工作流，平台虚拟化能力支持实时运动控制与上层应用在同一 SoC 上隔离运行，可以省掉多数机器人仍在使用的独立实时 MCU。面对搭载 Thor 或 RTX 独显的高端人形方案，套件可以退居「AI 小脑」角色，让昂贵的 GPU 专注大模型推理。IDC 预测 2026 年全球智能机器人硬件市场接近 300 亿美元，中国具身智能机器人支出将突破 110 亿美元。

— Intel · 中证网

📎 参考链接

1. https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/

2. https://www.cs.com.cn/ssgs/07/2026/09/23/detail_2026092310041294.html

智元第 20000 台机器人交付了一座主题乐园

9 月 24 日，智元第 20000 台通用具身智能机器人远征 A3 Ultra 在珠海横琴长隆飞船乐园正式交付长隆集团，接它的不是工厂，而是一座主题乐园。同一天，双方联手打造的全球首个大规模具身智能主题乐园启幕，超过 300 台智元全系机器人在园区常态化上岗。

乐园覆盖文娱商演、科普研学、导览导购、服务零售、智能伴游、酒店服务和体育竞技七大场景，设有 100 多个交互点。开园演出包括迄今最大规模的常态化人机共演开园舞，以及全球首次机器人空中飞人表演。机器人负责路线规划与带路讲解、和孩子进行多轮海洋知识问答、在酒店前台办理接待；音色、表情、人设、动作和服装造型在智元灵心平台上定制，意图理解则由自研的硅光动语 WITA 具身交互大模型完成，结合视觉感知、语音理解和动作执行。

里程碑背后的产量数字是更持久的信号。智元 2025 年 1 月累计下线突破 1000 台，当年底达 5000 台，2026 年 3 月破 10000 台，6 月 28 日达 15000 台，从 10000 到 20000 用了约半年。2 万台是全系产品线的累计口径，公司未拆分人形占比。A3 Ultra 身高 174 厘米，搭载 700 TOPS 算力平台和 20 自由度触觉灵巧手。当天智元与长隆共同揭牌「具身智能文旅联合研究院」，研究方向是把机器人适配到高客流公共场景。

— 智元机器人 · 澎湃新闻 · 环球网

📎 参考链接

1. https://www.agibot.com/

2. https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_34139594

3. https://3w.huanqiu.com/a/c36dc8/4TL77xdsa7Z?agt=23

SB Energy 推迟 500 亿美元估值 IPO，投资者给出了理由

据《纽约时报》9 月 21 日报道，软银旗下数据中心开发商 SB Energy 推迟了原定本月完成的美国 IPO，时间表推至 10 月中旬以后，原因是承销银行在公司及其顾问设定的价格区间内找不到足够买家。公司此前希望以 500 亿美元或更高的估值上市。

问题写在公司自己的文件里。SB Energy 在得州和俄亥俄州拥有 8.8GW 已签约或在建的数据中心容量，其中俄亥俄项目设计 IT 负载最高可达 10GW，将全部租赁给 OpenAI，预计 2028 年起约 20 年累计获得 4390 亿美元租金积压，配套新建约 10GW 发电能力，其中 9.2GW 是天然气。问题是它至今没有任何一座投入运营的数据中心，S-1 文件自述「实质上依赖 OpenAI 这一客户」。与 IPO 并行，公司还在洽谈一笔 49 亿美元债务发行，投资者预期的收益率约 10%，这个定价意味着垃圾级。

这一周同时出现了一个矛盾信号。9 月 21 日，英伟达在监管文件中披露，将以私募方式追加认购 15 亿美元的 N 类无投票权股票，认购价为最终 IPO 发行价的 90%，累计投资达到 30 亿美元。英伟达买的是自己客户的电力基础设施，OpenAI 在同一家公司还持有认股权证。更大的市场在同一笔交易上降温：核能企业 Holtec 上周无限期搁置 IPO，电力公司 Aggreko 推迟上市，欧盟委员会周一提议大型数据中心披露能耗与水耗。客户包括 Anthropic 和微软的 Nscale 周一已向纽交所递交 IPO 申请，目标估值最高 350 亿美元，它的市场反响将是公众资金是否还认可这个资产类别的第一次真实检验。

— NVIDIA · Tech in Asia · Seoul Economic Daily

📎 参考链接

1. https://nvidianews.nvidia.com/

2. https://www.techinasia.com/news/nvidia-invest-15b-sb-energy-ipo

3. https://en.sedaily.com/international/2026/09/22/us-data-center-backlash-spreads-to-wall-street-stalling-ipos

一个 agent 用八天重写自己的代码，跑赢了它的作者

Weco AI 团队 9 月 22 日发布在 arXiv 的论文 AIDE²，是首个附带留出集数据的递归自我改进实验。系统跑两个循环：内层研究 agent 负责优化 AI 研发任务的代码，外层循环唯一的工作是重写内层 agent 自己的 harness。Claude Opus 4.7 驱动外层循环，Gemini 3 Flash 给候选版本打分。每一次被接受的重写，都会成为下一轮编辑的执行者。

八天自主运行中，系统对自己提出了 99 次重写，接受了 7 次，分别发生在第 2、6、28、39、47、63 和 85 步。被接受改动包括一套新的搜索策略，以及压缩和管理 agent 上下文的记忆机制。内部基准分数从 0.703 提升到 0.778，而团队手工调了两年的版本是 0.749。在留出基准上结果真实但不单调：ALE-Bench 从 1536 涨到 1790（人类基线 1511），MLE-Bench 在第 47 步见顶、第 85 步回落。最强版本的 agent 在四项留出任务上持平或超过人类工程师打造的生产级研究 agent，其中包括物理驱动的天气预报，这已经超出循环的选优领域。

比头条更值得看的是两个细节。奖励作弊率在整轮运行中从 55% 降到 32%，尽管循环从未针对它做优化，作者将其归因于基于留出评估的筛选机制：只能骗过可见目标的方案过不了隐藏关；最终数字比人工版本还低 7 个百分点。另一个是点火测试，即改进后的 agent 能否更快地改进自己，结果 0.780 对 0.782，作者自评「无法下结论」，不过处理组到达同一区间只用了约 20 步而对照组要 40 步。代码未开源。同一周还有另一篇自我改进论文给出了相反的解法（正则化提议者而非隔离裁判），两篇论文指向同一个失效模式：递归自我改进的崩坏来自对选择信号的过拟合，而不是搜索能力不够。

— arXiv · AGI Hunt

📎 参考链接

1. https://arxiv.org/abs/2609.26457

2. https://agihunt.info/en/e/1a0cc4c9a4d4957bd3f9c3621ba

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