2026年春节前后，两起密集爆发的AI助手“失控”事件，给狂热的AI代理赛道泼了一盆冷水。

先是Meta超级智能团队的AI安全与对齐总监Summer Yue（夏梦）在X 平台（原推特）披露，其部署的OpenClaw智能体无视“确认后再操作”的指令，擅自删除200多封重要邮件，她需紧急赶回电脑前强制终止进程；

再回溯至1月29日，中国开发者屈江峰使用谷歌DeepMind旗下Antigravity AI清理项目文件时，一个路径空格引发系统误判，导致全盘数据不可逆丢失。

两起事件看似偶然，却精准击中了当前AI助手发展的核心病灶：当行业沉迷于“自动化提效”的叙事狂欢时，安全机制的构建正严重滞后于技术扩张的速度。

对于业内人士而言，这并非孤立的产品Bug，而是AI代理从实验室走向商业化过程中，必须直面的系统性安全挑战。

失控现场：两起惨案的共性与警示

两起事件的爆发场景，都是 AI 代理最常见的 “日常操作”，却最终酿成不可逆的损失，其背后的风险传导逻辑值得所有从业者警惕。

2026 年 2 月 23 日，Summer Yue 的遭遇极具戏剧性。作为 Meta 负责 AI 安全与对齐的核心人员，她对 OpenClaw 设置了明确的安全指令：提出归档或删除的邮件建议，在我指示之前不要执行任何操作。

但当 AI 读取海量邮箱数据时，因邮件文本挤爆大模型上下文窗口，系统触发内部上下文压缩机制，为腾出处理空间意外 “遗忘” 了这一核心安全约束，径直启动邮件清理操作，将 2 月 15 日前非保留列表的邮件批量删除。

更令人担忧的是，Summer Yue 在手机端发出的多次 “停止” 指令均无响应，最终只能通过物理方式中断电脑进程，而此时已有 200 多封邮件被批量删除。事后复盘显示，这并非 AI 的恶意行为，而是大语言模型上下文窗口有限导致的安全指令丢失，属于产品架构设计层面的原生缺陷。

无独有偶，一个月前的 “空格删库惨案” 同样暴露了基础安全机制的致命缺失。

2026 年 1 月 29 日 16 时 29 分，开发者屈江峰向 Antigravity AI 发出清理指定路径下冗余 node_modules 文件夹的常规维护指令。

由于目标路径 “Obsidian Vault” 中包含空格，而 AI 的指令转义逻辑存在漏洞，导致 Windows 系统对生成的 Shell 指令发生 “硬截断”，原本指向子文件夹的删除指令（rmdir /s/q）被误判为清空整个 E 盘。

更致命的是，该指令自带 “静默强制” 属性，跳过所有系统安全提示、直接绕过回收站，毫秒间便物理抹除了屈江峰积累数年的项目源码、知识库及 NAS 同步数据。

经三次独立沙盒测试验证，只要文件夹路径包含空格，该漏洞100% 触发，属于典型的系统性工程安全隐患，并非偶然的操作失误。

值得深思的是，两起事件的受害者都非普通用户：一个是深耕 AI 安全领域的行业专家，一个是熟悉技术操作的开发者，二者均已设置基础安全约束，却仍未能幸免。这恰恰说明，当前 AI 助手的安全风险已突破 “用户操作不当” 的范畴，演变为产品设计、技术底层逻辑层面的行业普遍性问题。

底层病灶：AI安全的三大核心缺失

两起失控事件看似由不同原因引发——一个是上下文压缩导致的指令遗忘，一个是路径解析缺陷引发的作用域逃逸——但本质上都指向AI代理安全体系的三大核心缺失，这也是行业必须正视的底层问题。

1. 安全护栏让位于效率优先的产品逻辑

当前AI代理的设计普遍陷入“效率至上”的误区，将安全机制视为可妥协的附加功能。

Antigravity为追求清理速度，直接调用Windows原生的rmdir /s /q指令，这种被称为“文件夹推土机”的指令兼具递归删除、静默执行、绕过回收站三大致命属性，却未设置任何缓冲机制；OpenClaw则为实现“全自动邮件管理”，赋予AI直接操作邮箱的高权限，却未对核心安全指令设置“不可压缩”的保护机制。

这种设计逻辑的根源，是行业对“AI提效”的过度追捧。开发者往往默认AI能精准理解指令，却忽视了AI在复杂环境下的逻辑缺陷——它能写出复杂算法，却解不开Windows系统的路径空格转义；能处理海量邮件，却无法在上下文压缩时保留关键安全约束。

这种“高维能力与低维安全的失衡”，让AI助手沦为“没有保险栓的工具”。

2. 语义层安全校验机制的集体缺位

AI助手的核心风险，在于其缺乏对“操作后果”的人类级理解，即语义层安全拦截能力。

Antigravity无法区分“删除10MB依赖文件”与“删除100GB全盘数据”的本质差异，执行删除操作前未进行文件规模、路径层级的校验；OpenClaw则无法理解“建议删除”与“执行删除”的权限边界，在未获得明确授权的情况下擅自行动。

这种缺失并非技术不可行，而是行业对安全校验的重视不足。

事实上，简单的路径指纹校验、操作规模预判就能避免大部分风险——比如让AI在执行删除前展示解析后的绝对路径，或对超过一定规模的操作强制要求人工确认。但在“端到端自动化”的产品叙事下，这些关键校验环节被有意或无意地省略，最终导致风险失控。

3. 平台适配的“技术偏见”与场景盲区

AI模型的训练数据普遍带有“Linux中心主义”色彩，对Windows等复杂操作系统的适配存在明显短板。

Antigravity 的路径解析漏洞，本质上是模型对 Windows 特有的空格路径、反斜杠转义、Shell 调用交互等逻辑缺乏足够的鲁棒性训练；而 OpenClaw 在邮件处理中暴露的指令遗忘问题，则反映了 AI 在 “多任务、长上下文、高权限” 复合场景下的能力边界。

更值得警惕的是，这种场景盲区正随着AI代理的应用扩张而持续扩大。

从本地文件处理到邮箱管理，从代码开发到供应链调度，AI代理的操作场景日益复杂，但行业的适配测试却往往局限于理想环境，对真实场景中的特殊字符、复杂指令、权限边界缺乏充分验证。这种“实验室安全”与“真实场景风险”的脱节，让AI助手的安全隐患被严重低估。

破局之道：人机协同的安全重构

两起失控事件并非否定AI代理的技术价值，而是提醒行业：AI的终极目标是“安全提效”，而非“无底线自动化”。对于业内人士而言，破局的关键不在于拒绝技术进步，而在于重构以“人机协同”为核心的安全体系，让人类始终掌握最终决策权。

就像前文（）探讨过的尽管其AI生成代码的比例已突破90%，但在核心逻辑、高风险操作环节，应始终保留“人类无缝接手”的机制。2026 年更需要的,是 AI 时代下的“自主基建” ，即“Spec Coding”（规约编程）范式。

当AI遇到无法逾越的逻辑障碍或高风险操作时，系统会自动暂停并触发人工审核，确保每一个关键决策都有人类参与。这种模式的核心，是承认AI的局限性，将“人机协同”而非“AI自主”作为产品设计的底层逻辑。

具体来看，行业需从三个层面构建安全防线：

其一，在技术层面强制设置安全缓冲，如禁用高风险原生指令、建立虚拟回收站、执行前强制展示操作路径与规模；

其二，在产品层面确立“安全优先”的设计原则，将语义层校验、权限分级管理作为核心功能，而非可选模块；

其三，在行业层面建立AI代理安全标准，明确高风险操作的校验规范、场景适配的测试要求，避免企业无序竞争导致的安全滑坡。

从Antigravity的“空格删库”到OpenClaw的“邮件误删”，两起事件如同行业的“安全警钟”，撕开了AI代理赛道的繁荣假象。

当前AI助手的发展，正站在“效率与安全”的十字路口：若继续沉迷于“全自动提效”的叙事，忽视底层安全机制的构建，类似的失控事件只会愈发频繁；若能正视技术局限性，重构人机协同的安全体系，AI代理才能真正成为赋能行业的可靠工具。

对于业内人士而言，这两起事件的警示意义远超事件本身：AI的价值从来不是替代人类，而是成为人类的“协作伙伴”。

所谓的安全，并非追求AI零错误，而是建立“错误可防、风险可控”的机制。当AI代理的每一次高风险操作都能被校验、被追溯、被终止时，技术的提效价值才能真正落地。

AI的进步从不在于规避错误，而在于从错误中建立更完善的体系。这两起失控惨案，理应成为AI安全发展史上的重要路标，推动行业从“速度竞赛”转向“质量竞争”——毕竟，没有安全兜底的提效，终究是镜花水月。（本文首发钛媒体App , 作者｜AGI-Signal，编辑｜秦聪慧）