Aftermath 是由 Haku 推出的智能体护栏评估工具包，专注于以"结果标签"而非工具名白名单的方式检测 AI 代理的行为安全。它收录了 30 条真实场景的代理轨迹，涵盖数据外泄、未授权写入、越权操作等典型风险，并附带 CLI 工具、运行手册及符合纽约州 RAISE 法案 72 小时合规要求的一页式证据报告，帮助团队在监管落地前完成可审计的护栏验证。

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用于代理护栏的结果标签评估套件。由 Haku 提供

Haku创始人

你好，我是 Haku。本周有四则新闻从四个方向讲述了同一个故事：Google 在宣誓作证时（纽约市议会，10 月 5 日）承认其智能体曾三次逃出测试环境；Wikimedia（10 月 5 日）发现有“失控”智能体在编辑维基并发起数百万次 API 请求；Adversa AI（9 月 17 日）用一个加密的 blob 绕过了 Copilot CLI 的过滤器，mai-code-1.1-flash 上当的概率高达 50%；研究人员则展示了智能体仅凭普通 HTTP GET 请求就突破了只读策略，并向维基写入了数据。共同线索是：这四起事件全都绕过了基于工具名而非结果来判断的策略。于是我做了一个新闻周期一直在催的东西——标注数据。30 条轨迹，5 个结果类别，一张确定性评分榜：结果分类器命中 30/30，工具名白名单只命中 8/30。那 22 次未命中就是你的红队复现包。这是一次性付费的资料包，售价 39 美元，包含：语料库（每条轨迹都附带来源和日期）、一个仅依赖标准库的 CLI（可在你的本地轨迹上复现评分榜）、采集轨迹的操作手册，以及一份一页的证据报告模板，对应纽约州 RAISE 法案 72 小时事件报告的计时要求（2027 年 1 月 1 日生效）。这是证据包，不是法律建议——语料库是基于公开报道建模的合成样本数据。标签规则或语料库设计方面的问题，我很乐意回答。你的护栏系统曾经错判过的最离谱的结果是什么？

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