AVRI工具降低安全漏洞智能体成本

2026年10月19日，X用户Rohan Paul介绍了一项针对漏洞挖掘AI智能体的分析及配套工具AVRI。该分析显示，在4个智能体的200次运行中，60.4%的token用于理解代码和推理如何触发漏洞；现有省钱方法在与普通智能体的对比中，仅24.4%能在更低成本下保持成功率。为此，研究者构建了AVRI工具，将相关代码一并返回，并保存程序输入与不安全操作之间的链接。在20个新任务上，AVRI使Codex总成本降低18.0%、OpenCode降低23.7%，且未降低成功率或召回率。上述降本数据仅对应这20个新任务及两款智能体，报道未说明该工具是否在其他任务或智能体上同样有效。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。