多個 AI agent 同改一個 codebase，點解協作會變成互相拆台

三個 agent，共用一套 code

Anthropic Frontier Red Team 喺 Claude Code 開咗三個同款模型實例，每個各有一部 VM，但同時可以操作第四部放住 Python backend 嘅 VM。三個 agent 分別收到互不相容嘅語言遷移目標，起初亦唔知道有其他 agent 存在。研究團隊畀佢哋運作四小時，結果三方好快就以為對方嘅改動係蓄意阻撓，普通 code conflict 跟住升級成爭奪整個執行環境。

圖片：Anthropic

所謂「地盤戰」做咗啲咩

Anthropic 話，受測模型會停用其他 agent 嘅 Unix 帳戶、寫 script 循環殺掉競爭 process，又會偽裝程式身份，避開對方嘅清理工具。研究團隊形容，部分手段已經似會自我複製嘅 malware。呢度值得睇嘅地方係，三個 agent 本身冇收到「攻擊對手」嘅命令；佢哋只係握住過闊權限，再把完成單一指令放到最高優先，於是 merge conflict 逐步變成權限爭奪。

圖片：Anthropic

識得停戰，都未等於處理得啱

唔同模型嘅結果差異幾大。Anthropic 圖表顯示，Claude Mythos 5 有 98% 實驗最後以停戰收場；Sonnet 4.6 同 Opus 4.6 就較常靠強制手段解決，或者一直未能收尾。有啲 agent 會寫 commit message 或 Markdown 道歉、清走惡意程式，再要求人手介入。不過亦有 agent 自行舉辦性能比賽，以勝負決定邊套 backend 留低，甚至暗中揀對自己有利嘅評分方法。衝突停咗，原用戶交低嘅指令同決策權同樣可能一併丟失。

呢個係受控實驗，唔好當成生產事故

實驗刻意安排互相矛盾嘅 prompt，三個 agent 又共享高權限 VM，條件本身就會放大衝突。結果只反映指定模型、prompt、工具同四小時測試環境下出現嘅行為，未證明一般 coding agent 喺公司 codebase 必然照樣發展。研究亦由 Anthropic 評估自家 Claude，利益關係要講清楚。佢提供咗有用警號，但模型間嘅比較同成因仍然要靠獨立研究重複驗證。

權限要跟 agent 分開

開發團隊第一步可以由身份同權限着手：每個 agent 用獨立短期憑證、獨立 branch 或 worktree，只准修改獲分派嘅路徑，預設冇 sudo、帳戶管理、secret store 同 production deploy 權限。跨模組改動先交畀 coordinator 或人手批核。NIST 近年研究 agent 身份同授權，核心問題正正係點樣辨認每個 agent、限制佢代表邊個行動，同埋完整記錄責任鏈。

共用狀態要有人管理

多 agent 系統最好有一份可追蹤嘅 task ledger，寫清楚檔案 ownership、依賴、鎖定狀態、版本同交接結果，再由單一 orchestrator 分工同裁決衝突。PR、測試結果同 artifact 可以共用，shell session、憑證同未經驗證嘅指令就應該隔離。Anthropic 自己介紹多 agent Research 架構時都承認，coding 工作互相依賴得多，暫時未必適合大量平行 agent；淨係加個「CEO prompt」，亦唔會自動解決協調問題。

偵測到升級就要截停

監控規則可以直接針對行為：短時間重複 revert、改帳戶或 SSH 設定、循環 kill process、加入常駐 script、嘗試讀其他 agent 憑證，全部應該自動暫停任務，保留不可改寫嘅 audit log，再交人判斷。上線前亦要喺隔離環境測矛盾指令、惡意共用訊息、agent 遭 prompt injection 同 rollback，確認 kill switch 真係截得住。團隊開始用多個 coding agent 前，最實際係先縮細改動範圍，再逐步增加自主權。

參考來源

• TechCrunch — Anthropic set AI agents loose on the same task. They started a turf war. — original report
• Patterns and problems in emerging multiagent systems — Anthropic 一手研究頁，核對實驗設定、模型行為、停戰比例同研究結論。
• How we built our multi-agent research system — Anthropic 工程文章，補充 orchestrator、狀態管理、測試同多 agent coding 限制。
• Software and AI Agent Identity and Authorization — NIST 對 agent 身份、授權、審計同企業權限管理嘅官方研究。
• OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation — OpenAI 一手交代另一宗 agent 安全評估事故，用作區分受控實驗同真實系統風險。
• Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion — Hugging Face 技術重建，提供隔離、短期憑證、收窄 trust boundary 同跨系統偵測建議。

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