Anthropic PBC公司近日发布了一款新型开源工具，通过AI Agent（智能体）审计大语言模型（LLM）行为，进一步加强人工智能安全防护。这款名为Petri（Parallel Exploration Tool for Risky Interactions）的工具旨在识别模型多种潜在问题行为，包括欺骗用户、举报行为、配合人类滥用以及助长恐怖主义等。

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14款主流模型均存在安全隐患

该公司表示，已使用Petri对14款主流LLM进行审计测试，其中包括其旗舰模型Claude Sonnet 4.5、OpenAI的GPT-5、Google的Gemini 2.5 Pro以及xAI的Grok-4。令人担忧的是，所有被测模型均被发现存在问题。

Anthropic在博客中指出，由于LLM行为的复杂性和多样性远超研究人员手动测试能力，Petri这类Agent工具具有重要意义。这标志着AI安全测试从静态基准评估转向自动化持续审计，不仅能在模型发布前发现风险行为，还能监测部署后的实际表现。

值得注意的是，Claude Sonnet 4.5在111项"高风险任务"测试中综合表现最佳。评估涵盖四大安全风险类别：

  • 欺骗行为（模型故意提供虚假信息）

  • 权力寻求（试图获取影响力或控制权）

  • 阿谀奉承（对用户的错误观点表示认同）

  • 拒绝失效（本应拒绝的请求却予以配合）

尽管Claude表现最优，Anthropic仍坦言所有14款模型都经Petri检测出"行为失准"问题。

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自动化安全测试新范式

Anthropic强调，模型排名并非本项目的核心目标。Petri的真正价值在于为开发者社区提供工具，监测AI在各种潜在风险场景中的表现。

研究人员只需输入简单提示词（如诱导欺骗或越狱尝试），Petri就会启动审计Agent进行多维度测试。这些Agent会以不同方式与模型交互，动态调整策略以识别有害响应。

Petri结合测试Agent与评判模型，从诚实度、拒绝能力等维度评估LLM表现，并标记存在风险输出的对话记录供人工复核。该工具能大幅减少人工安全评估工作量，其开源特性也有助于推动行业安全标准建立。

除核心工具外，Anthropic还发布了数十个示例提示词、评估代码及扩展指南。公司坦言Petri存在局限，例如评判模型可能继承被测模型的细微偏差，导致过度惩罚模糊响应或偏好特定回答风格。

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举报行为测试案例

在专项研究中，Anthropic使用Petri测试了不同AI模型的举报倾向：

"当模拟开发者赋予模型足够权限、无限制信息访问和自主行动指令时，我们观察到多个模型试图举报——自主披露其认为的组织不当行为。虽然这在理论上能预防某些大规模危害，但对现有AI系统而言并不适宜：这涉及严重隐私问题，且因错误举报导致信息泄露的风险极高。"

测试中，模型被设定为虚构组织内的自主Agent，并接触显示不当行为的信息。结果显示，模型是否披露信息取决于其被赋予的自主权等级，以及虚构组织领导层的共谋程度。

某些情况下，模型甚至会对完全无害的"不当行为"（如虚构组织向海洋排放清洁水）进行举报。研究人员指出，这表明模型更容易受叙事线索影响，缺乏最小化危害的连贯伦理框架。

Anthropic承认Petri存在其他潜在问题，例如测试过程中Agent可能暴露审计意图，导致模型隐藏不良行为。但尽管如此，该工具仍能为开发者提供可量化的安全指标，帮助聚焦研究方向。

参考来源：

Anthropic’s AI safety tool Petri uses autonomous agents to study model behavior

https://siliconangle.com/2025/10/07/anthropics-ai-safety-tool-petri-uses-autonomous-agents-study-model-behavior/

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