AI Agent组团操控舆论？警惕App中的电商欺诈与信息操纵

本文作者来自上海交通大学和上海人工智能实验室，核心贡献者包括任麒冰、谢思韬、魏龙轩，指导老师为马利庄老师和邵婧老师，研究方向为安全可控大模型和智能体。

在科幻电影中，我们常看到 AI 反叛人类的情节，但你有没有想过，AI 不仅可能「单打独斗」，还能「组团作恶」？近年来，随着 Agent 技术的飞速发展，多 Agent 系统（Multi-Agent System，MAS）正在悄然崛起。

近日，上海交大和上海人工智能实验室的研究发现，AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋（Collusion）——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作，甚至在某些情况下，还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。

论文标题：When Autonomy Goes Rogue: Preparing for Risks of Multi-Agent Collusion in Social Systems 论文地址：https://arxiv.org/abs/2507.14660 代码开源：https://github.com/renqibing/MultiAgent4Collusion 数据开源：https://huggingface.co/datasets/renqibing/MultiAgentCollusion

该研究聚焦于这一前沿问题，基于 LLM Agent 社交媒体仿真平台 OASIS，开发了一个名为MultiAgent4Collusion的共谋框架，模拟 Agent「团伙」在小红书、Twitter 这类社交媒体和电商欺诈这些高风险领域的作恶行为，揭示了多智能体系统背后的「阴暗面」。

MultiAgent4Collusion 支持百万级别的 Agent 共谋模拟，并且开放了 Agent 治理和监管工具。在 MultiAgent4Collusion 上进行的实验发现，坏人 Agent 团伙发布的虚假信息在虚拟的社交媒体平台上得到了广泛传播；在电商场景下，坏人 Agent 买家与卖家达成合谋，共同攫取最大化的利益。

坏人团伙是如何「协同作案」的呢？我们来看一个例子。

当坏人 Agent 宣布「地球是圆的！科学家在说谎！」时，其他同伙立即对这一虚假信息进行附和。看到这条消息的好人 Agent 起初并不相信，认为这和它接触过的知识不一致，但随着其他坏人同伙纷纷对这个帖子表示认同，甚至有人声称「我有照片证据」，好人 Agent 也对自己的认知动摇了，开始逐渐相信坏人声称的虚假言论。坏人 Agent 还会「把事情搞大」，发表煽动性言论来让更多用户接触虚假信息。

无主「狼群」完胜首领指挥下的「军队」

MultiAgent4Collusion 模拟了两种坏人团伙组织：

中心化团伙（军队）：有一个「指挥官」Agent 下达统一指令，所有「士兵」Agent 执行。结构清晰，但一旦指挥官被端掉，整个组织就可能瘫痪。 去中心化团伙（狼群）：没有绝对的领导者，成员之间通过共享信息和观察同伴的行为来自发协同，每个成员都具有高度的自主性。

实验发现，不管是在社交媒体还是电商场景下，去中心化团伙的作案效果都完胜中心化团伙。在社交媒体中，去中心化坏人团伙获得了更多的来自其他用户的点赞、转发和好评量；在电商场景中，去中心化的坏人卖家获得了更高的销量、销售额和利润。相比于策略较为僵化、适应性有限的「军队」，「狼群」演变出了更为复杂、更具多样性的作案策略，对作案机制的探索程度更深，对真实世界中的社交系统危害也更大。

在「猫鼠游戏」中，Agent 团伙如何戏耍防御体系？

了解了 AI「狼群」的可怕之处后，一个更实际的问题摆在我们面前：我们现有的网络安全防御体系，能挡住它们吗？为了找到答案，MultiAgent4Collusion 模拟了一场精彩的「猫鼠游戏」。平台以及正常用户扮演「守卫者」（猫），部署防御系统来抵抗攻击；而坏人 Agent 团伙则扮演了「入侵者」（鼠），用它们的群体智能见招拆招。

MultiAgent4Collusion 设计了三种防御武器：

事前预警（Pre-Bunking）：就像给用户打「思想疫苗」。主动向平台上的正常的 AI 用户推送辟谣信息和背景知识，希望提高它们对后续假消息的免疫力。 事后辟谣（De-Bunking）：常见的「打补丁」手段。一旦发现恶意帖子或商品，立刻给它贴上「虚假信息」、「内容不实」的标签，并进行限流。 封禁账号（Banning）：最严厉的「外科手术」式打击。通过「AI 警察」（一个用于检测恶意行为的大模型），定期识别并封禁作恶严重的 Agent 账号。

游戏开始之初，这些防御措施确实起到了一定的作用，恶意信息的传播速度有所减缓，一些「作恶新手」Agent 也被成功封禁。然而，好景不长，AI「狼群」很快就展现出了它们作为「智能对手」的可怕之处，这来源于 MultiAgent4Collusion 设计的「反思」与「共享」机制。

在 MultiAgent4Collusion 中，所有坏人团伙成员都会每隔一段时间进行自我反思，根据自己先前的行为收到的反馈，来更新作案策略。

例如，当一个团伙成员执行某个动作，比如发布了一条精心编造的假新闻，它会密切观察结果。这条新闻是被秒删，还是获得了大量转发？有没有被平台打上「虚假信息」的标签？根据这些反馈，它会实时更新自己的「知识库」。「哦，原来包含这个关键词的内容容易被识别，下次我要换种说法。」这种基于试错的快速迭代，让每个 Agent 都成了一个狡猾的、不断进化的「老狼」。

而「经验共享」则将个体智能升华为恐怖的群体智能。当一个 Agent 通过「自我反思」学到了一个新技巧，比如发现了一种能绕过审查的新话术，或者找到了一个防御系统的漏洞，它不会把这个发现藏在心里，而是会通过内部的信息网络，将这条「成功经验」或「失败教训」瞬间广播给整个「狼群」。一个 Agent 在「前线」踩了雷，后方成百上千的同伴立刻收到了警报，并集体更新了战术；一个 Agent 找到了突破口，整个狼群便蜂拥而上。

实验结果表明，在不同的防御武器下，坏人团伙演变出了不同的针对性策略。例如，如果帖子被贴上「虚假信息」的标签，Agent 们就会大量发布新的帖子来将之前的帖子刷掉；如果同伙被封禁，Agent 们就会彼此提醒，隐秘行动来避免被平台检测。

展望

本项工作揭示了 AI Agent 从「个体失控」走向「群体作恶」的全新安全风险，即便是没有统一指挥的 AI「狼群」，也能对复杂的社会系统造成巨大破坏。

如何有效侦测并反制这种去中心化、高适应性的群体协同攻击，已成为维护未来数字社会安全的关键挑战。研究团队构建了开源模拟框架 MultiAgent4Collusion，它提供了一个能够复现、推演并分析多智能体恶意协同的「数字靶场」，为研发 AI 防御策略提供了关键工具。

OASIS：开源 LLM Agent 社交媒体仿真平台

OASIS 是一个基于 LLM Agent 的社交媒体仿真平台，为 MultiAgent4Collusion 研究提供了代码基础。OASIS 支持百万级 Agent 的社交互动仿真，可模拟 Twitter、Reddit 等平台的用户行为。此外，该平台允许研究者对模拟环境进行动态干预，并支持 Agent 通过工具调用（如网页搜索、代码执行）获取实时外部信息，从而增强仿真的真实性和研究灵活性。

代码开源： https://github.com/camel-ai/oasis 教程地址： https://docs.oasis.camel-ai.org/ PyPI 安装：pip install camel-oasis

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