國發會盤點AI新十大建設亮點，盤點教育、醫療、司法領域階段成果

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今年6月行政院召開首次「國家人工智慧戰略特別委員會」會議，將「主權AI」列為國家AI發展的重要方向，以臺灣在地資料、自由民主價值及可信任AI治理作為基礎，打造符合在地需求的AI應用，並點名將優先以教育、醫療、金融及司法為優先推動領域。

國發會在周四公布第二季階段成果，盤點教育、醫療及司法領域AI應用進展，顯示行政院推動主權AI已從戰略規畫逐步進入跨部會落地階段。

AI新十大建設由國發會負責跨部會協調推動，依據行政院國家人工智慧戰略特別委員會方向，整合中央部會、地方政府及產業資源，推動AI示範場域與應用落地，希望建立安全、可信賴且負責任的AI生態系，以AI帶動數位轉型與提升國家競爭力。

教育導入生成式AI，因材網打造個人化學習

教育領域方面，國科會以教育部推動的「AI人才方舟計畫」為例，以「打造中小學AI智慧教育新生態」為核心目標，教育部在數位學習平臺「因材網」中導入生成式AI，透過AI分析學生的學習狀況、診斷知識弱點，結合AI學習助理「e度」，透過對話式引導、即時回饋及個人化陪伴，協助學生建立適性學習模式。

根據2024年的統計，相較未使用因材網的學生，使用因材網超過4小時且搭配e度學習的學生，在國語文測驗通過率由45%提升至62%，英語由35%提升至58%，數學則由37%提升至58%，顯示生成式AI提升中小學的學習效益。

AI智慧健康瞄準高齡照護

醫療方面，目前政府正推動健康臺灣政策，特別是將AI導入醫療與健康照護體系，以因應高齡化社會的照護需求，重點應用包括發展智慧照護、健康監測、遠距醫療及AI輔助臨床判讀等。

國發會指出，今年大南方AI智慧健康展集結超過100家產官學研單位，展出超過120項AI智慧健康應用，包括利用AI去識別化技術即時監測跌倒及異常狀況、透過AI動作分析與肌電感測提供個人化復能訓練及跌倒風險預測，以及整合智慧床墊、智慧推車與AIoT感測設備，提供離床警示及遠距健康監測等服務，展現智慧健康應用已從技術研發逐步走向場域驗證及實際部署。

法務專屬大型語言模型啟動，建構司法主權AI

司法方面，由於涉及大量個人資料與國家安全，也被視為建立主權AI能力的優先領域之一。

法務部日前啟動全臺首個法務專屬大型語言模型計畫，採三年三階段方式推動，將逐步建構AI運算環境、資料湖及法務專屬模型推論服務，未來優先導入檢察、觀護、行政執行及政府採購等業務場域，協助縮短每年超過1,600萬件刑事、觀護及行政執行案件的文書整理與資料查找時間，在兼顧司法安全及可信任AI原則下提升案件處理效率。

金融業聯手推動金融LLM，打造金融業主權AI基礎

國發會盤點AI新十大建設的第二季階段成果，獨缺金融領域，事實上，金管會也已推動金融領域的主權AI發展。

今年4月在金管會支持下，金融科技產業聯盟啟動金融大型語言模型（Financial LLM），由16家金融機構共同合作開發，以金融專業知識、本土金融語料及法規資料為基礎建構模型能力，希望建立符合臺灣金融產業需求的AI底層能力。

相較直接採用通用大型語言模型，金融LLM強調金融專業知識、資料安全及法遵要求，未來可支援智能客服、知識管理、法遵、風險管理及內部作業等多元場景，為政府推動主權AI重要示範案例之一。

從單一模型走向跨部會主權AI布局

政府推動主權AI發展，打造單一通用大型語言模型，擴大至建立我國自有的算力資源，以及國家語料庫，並結合人才、產業資源，依不同領域的資料特性與業務需求，建立教育、金融、醫療及司法等垂直領域AI能力，再由國發會負責跨部會統籌推動，串聯示範場域與應用成果。

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OpenAI調降GPT-5.6 Luna及Terra價格，Luna降幅達80%

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OpenAI周四（7/30）調降GPT-5.6系列模型價格，其中速度最快、價格最低的GPT-5.6 Luna降價80%，定位為兼顧能力與成本的日常工作模型GPT-5.6 Terra則降價20%。GPT-5.6 Sol價格維持不變，但API新增Fast處理模式，開發者支付2倍費用，可讓Sol的處理速度最高達到Standard模式的2.5倍。

GPT-5.6系列原本要在今年6月底推出，但應美國政府要求，OpenAI最初僅向少數受信任的合作夥伴開放預覽，以進一步評估模型在網路安全及國家安全等領域的風險。經過約兩周的額外測試後，OpenAI於7月9日正式推出Sol、Terra及Luna三個版本。Sol是能力最強的旗艦模型，Terra定位為兼顧能力與成本的日常工作模型，Luna則是速度最快、價格最低的版本。

OpenAI表示，此次降價來自模型、推論系統及代理人框架的效率提升，包括改善硬體利用率、token生成及脈絡管理，使每項工作所需的運算量、時間與token減少。GPT-5.6 Sol參與的核心程式最佳化，也使模型端到端服務成本降低20%，token生成效率提高逾15%，OpenAI因此決定將成本節省回饋給客戶。

調整後，Luna的API價格由每100萬個輸入及輸出token分別為1美元及6美元，降至0.2美元及1.2美元；Terra則由2.5美元及15美元，降至2美元及12美元。ChatGPT與Codex訂閱價格及額度上限維持不變，但使用Luna及Terra所消耗的額度將同步減少。

OpenAI也為GPT-5.6 Sol的API新增Fast處理模式。開發者使用Sol時，可選擇一般的Standard模式，或支付2倍費用改用Fast模式，使處理速度最高達到Standard模式的2.5倍。Fast模式將取代原有的Priority Processing，既有採用Priority Processing的API請求將自動轉用Fast模式。

GPT-5.6上市不到3周就降價。Axios與Business Insider認為，OpenAI此舉除了反映企業日益重視AI支出效益，Kimi K3等中國開放權重模型可由企業自行部署及控制成本，也對採封閉模式、按token收費的OpenAI等美國業者帶來了競爭壓力。

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Gemini Robotics 2模型跨入人形機器人全身控制與多機協作

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Google DeepMind發表Gemini Robotics 2系列模型，將機器人控制範圍從原本的上半身與桌面操作，擴大至人形機器人的全身動作，並加入精細操作、持續數分鐘的多步驟任務規畫及多機器人協作能力。其中Gemini Robotics On-Device 2可直接在機器人裝置上執行，減少對網路連線的依賴。

主要模型Gemini Robotics 2會接收攝影機影像和自然語言指令，再轉換成機器人的動作控制訊號。除了雙臂與機械手，也能控制人形機器人走路、蹲下、彎腰、伸手及搬運物品。Google以人形機器人公司Apptronik的Apollo 2示範，讓機器人依指示拿起澆水壺，走向置物架，再將物品放入指定位置。

Google公布的測試結果顯示，Apollo 2從桌面、地面及架上取物的成功率介於45.7%至76.3%，而使用雙指夾爪的Franka Duo執行物品取放、工具整理及精密插入時，成功率介於74.2%至89.6%。五指機械手的表現較不穩定，多數測試成功率僅32%至44%，顯示需要多根手指協調的細部動作仍有改善空間。

Gemini Robotics ER 2負責理解環境及安排工作步驟，能夠觀察現場、拆解使用者交付的任務、指揮動作模型執行，並持續確認進度。Google表示，該模型可處理持續數分鐘、涉及數百次判斷的工作，在步驟失敗後調整計畫，也能協調不同類型的機器人分工完成任務。

Gemini Robotics On-Device 2則可直接在機器人硬體上執行，適合無法穩定連網或要求低延遲的環境。Google宣稱，開發者通常可用不到200個操作範例，在數小時內讓模型適應外型、感測器及關節配置不同的新型雙臂機器人。

Google另提出ASIMOV-Agentic測試基準，用來檢查模型能否拒絕動作模型要求執行的不安全操作、判斷任務是否可行，並在無法確定時要求人員介入。Gemini Robotics ER 2已在Google AI Studio開放使用，並於Gemini Enterprise Agent Platform進行私人預覽，Gemini Robotics 2與Gemini Robotics On-Device 2則僅向早期合作夥伴提供。

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Amazon第二季營收成長20%，AWS創18季最快增速

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Amazon周四（7/30）公布截至6月底的2026年第二季財報，該季營收比去年同期成長20%至2,006億美元，營業利益（Operating Income）成長43%至275億美元。其中，雲端服務Amazon Web Services（AWS）營收成長37%，創18季以來最快增速。Amazon並將今年資本支出計畫由2,000億美元上調至約2,200億美元，以因應AI及雲端運算需求。

依事業部門區分，涵蓋電商等業務的北美市場營收成長16%至1,162億美元，國際市場營收成長15%至422億美元，AWS營收則成長37%至422億美元。若進一步依業務類型區分，Amazon自營網路商店營收成長15%至704億美元，第三方賣家服務營收成長16%至468億美元，廣告服務成長26%至198億美元，訂閱服務則成長12%至137億美元。

在營業利益方面，北美市場由去年同期的75億美元增至91億美元，國際市場由15億美元增至17億美元，AWS則由102億美元增至166億美元。AWS僅占Amazon整體營收約21%，卻貢獻約六成營業利益，仍是公司最主要的獲利來源。

Amazon第二季淨利（Net Income）由182億美元增至626億美元，每股盈餘為5.75美元。不過，淨利大幅增加主要來自Anthropic投資產生的534億美元稅前非營業收益，並非全數來自本業成長。

Amazon執行長Andy Jassy表示，AWS的AI業務及晶片業務年化營收均已突破250億美元，且皆以超過100%的速度成長。由於AI運算需求持續超過可供應容量，Amazon把今年資本支出預估由2,000億美元提高至約2,200億美元，主要用於資料中心、晶片及其他技術基礎設施。

大規模AI投資也使Amazon自由現金流承壓。截至6月底的過去12個月，Amazon營業現金流成長33%至1,614億美元，但因不動產及設備採購支出增加661億美元，自由現金流由去年同期流入182億美元，轉為流出76億美元。

Amazon預估第三季營收介於1,970億至2,020億美元，年增9%至12%；營業利益預計介於225億至265億美元，高於去年同期的174億美元。財報公布後，Amazon當天盤後股價上漲逾10%至259.16美元。

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BitLocker遭駭客拿來加密企業磁碟，勒索信從辦公室印表機送出

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資安業者Kaspersky揭露兩起發生於拉丁美洲的企業勒索事件。駭客分別利用對外開放的Windows遠端桌面服務，以及設定不當的Microsoft SQL Server進入企業網路，再濫用Windows內建的BitLocker加密磁碟，最後透過辦公室印表機印出勒索信。

兩起事件分別於2026年5月發生在墨西哥，6月發生在哥倫比亞。印表機只是駭客傳送勒索通知的管道，實際入侵點來自企業對外開放且缺乏保護的系統。駭客也未使用自行開發的勒索軟體，而是直接利用原本用來保護磁碟資料的BitLocker完成加密。

哥倫比亞事件的入侵點，是一臺對網際網路開放Windows遠端桌面服務（RDP）的電腦。該電腦連接一套容量8TB且存有關鍵資料的儲存裝置。駭客取得系統控制權並修改使用者憑證後，只針對主要存放財務資料的磁碟啟用BitLocker。由於營運所需程式與端點防護軟體不相容，企業先前已關閉該系統的防護功能，也讓駭客更容易探查環境並執行攻擊。

受害企業曾考慮支付3,000美元贖金，但為了儘快復原遭加密的磁碟，在鑑識人員介入前便完成系統復原，導致相關證據遭到清除，後續無法完整評估事件。

墨西哥事件中，駭客從不當公開在GitHub的程式碼取得資料庫帳號密碼，登入設定不當的Microsoft SQL Server。該伺服器的設定允許駭客透過資料庫服務執行Windows作業系統命令，使其得以控制伺服器並探查內部網路。研究人員指出，駭客在事件遭發現前約3個月便已進入環境，期間曾降低網頁伺服器的安全設定、建立網頁後門程式，並尋找可存取重要資料的共享系統。部分活動雖遭安全軟體攔截並產生告警，企業卻未進一步調查。

駭客之後安裝多套合法的遠端管理工具，透過排程工作啟用BitLocker並取得各臺電腦的復原金鑰，最後再利用企業集中管理電腦設定的群組原則，將加密工作散布到網域內其他系統。使用者發現電腦顯示已遭XEntry Team入侵，而且原有帳號無法登入後，辦公室印表機也陸續印出勒索信。

Kaspersky建議企業限制遠端管理服務對外開放，檢查資料庫權限設定，並及時調查安全系統發出的異常警告。事件發生後也應先保存證據，再進行系統復原，以免影響後續鑑識。

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英美五國發布關鍵基礎設施隔離指引，建議業者強化OT隔離能力

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澳洲通訊局（ASD）、美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）與美國聯邦調查局（FBI），以及加拿大、英國與紐西蘭資安機關，於7月28日聯合發布《CI Fortify：關鍵系統隔離建議》。

發布機關指出，國家支持的攻擊者與網路犯罪集團都可能入侵關鍵基礎設施，進而干擾關鍵服務或造成營運中斷。因此，對於關鍵營運技術（OT）及必要支援系統，業者應具備隔離其與多種環境連線的能力，這些環境包括企業IT環境、網際網路、供應商遠端存取管道、雲端環境及各種非必要的網路。

指引建議業者先辨識維持關鍵服務不可或缺的系統與網路，並確認仰賴該關鍵基礎設施運作的軍事設施，以及供水、供電等民生必要服務。業者應據此設定隔離期間仍須維持的供電量、供水量或最低服務水準，並盤點關鍵系統與企業網路、雲端環境，以及身分驗證、儲存與備份等共用服務之間的相依關係。

業者可依網路威脅程度分階段採取隔離措施，先停止遠端工作人員存取OT環境，再停用從組織場所內遠端存取OT環境的能力，接著切斷企業IT與OT環境的連線，最終完全隔離關鍵OT及必要支援系統。

若關鍵系統為維持關鍵服務或滿足安全需求而必須連接網際網路，或因分布於多個地點而必須使用電信業者或第三方提供的通訊網路，無法完全實體隔離，業者應強化OT邊界，採用專用傳輸通道，或透過專用加密設備保護不受信任或共用的通訊鏈路，並建立快速且完整重建關鍵系統的能力。

業者也應定期測試所有關鍵OT與必要支援系統能否一併隔離，並安全保存隔離計畫的紙本版本。完成隔離後，業者還須持續檢查路由表與網路流量，確認關鍵OT網路未與企業IT或其他非關鍵網路重新連接。

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AI趨勢周報第291期：Yelp打造統一模型訓練平臺，AI團隊可以少寫一些「膠水程式」

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重點新聞（0724～0730）

機器學習 模型訓練 Yelp

Yelp打造統一模型訓練平臺，AI團隊可以少寫一點「膠水程式」

美國知名點評平臺Yelp推出一套框架Training Orchestrator，可統一不同機器學習團隊的模型訓練流程。過去，每個團隊都得各自撰寫Spark訓練腳本和通知系統等「膠水程式」 ，不只重複造輪子，設定也不一致；即使只是小改程式，還是得啟動Spark叢集，才知道哪裡出錯，也拖慢測試速度。

新版框架把這些共通工作抽離，開發者只需描述模型訓練流程與設定，其餘像是執行順序、環境切換、監控與紀錄，都交給系統自動完成。開發者以Pydantic設定訓練步驟、輸入輸出與相依關係，系統再自動組成有向無環圖（DAG），依序執行資料準備、模型訓練等工作。相同的步驟可直接在本機、Jupyter或正式Spark環境執行，也能先檢查設定錯誤、替單一步驟撰寫測試，避免跑了數小時才失敗。

每次訓練的完整設定會自動存入MLflow，方便重新執行、追蹤和部署，Slack通知等功能也改由共用設定啟用。接下來，Yelp還計畫加入模型評估、版本比較、可解釋性及資料血緣追蹤。（詳全文）

Gemini Spark AI Agent Google

Google開放Gemini Spark給臺灣用戶，24小時AI代理正式上線

Google宣布，全天候AI代理Gemini Spark正式開放臺灣Google AI Pro用戶使用。有別於傳統聊天機器人，Spark可在背景持續執行多步驟任務，即使使用者離開電腦或手機，也能在雲端繼續完成工作，把繁瑣流程交給AI處理。

Gemini Spark還能編輯Google Workspace文件，並串接Google Keep、Google Tasks，以及Canva、Dropbox等第三方服務，也支援MCP，可連接更多外部工具。Google也給出一些應用範例，比如「只要收到航班或飯店確認信，就自動把資訊存進『峇里島行程』的試算表」、「閱讀我過去的 50 封電子郵件並歸納出寫作風格指南。將此設為名為『代筆專家』的專屬技能，自動套用到未來草擬的信件」，或是「在每月 1 號檢查 Gmail 上個月的數位發票。如果有訂閱服務漲價或試用期即將結束的服務，請通知我並預先草擬取消訂閱的信」。（詳全文）

Perplexity AI Agent Windows

Perplexity自主代理登上Windows，開始接手Office和本機工作

Perplexity AI推出Windows版Personal Computer自主AI代理，不只能在網頁上查資料，還能跨本機檔案、Microsoft 365和各類企業應用程式執行任務，首波開放Max和Enterprise Max方案用戶使用。

在操作上，使用者可交代一整串工作，例如從「下載」資料夾找出檔案、整理到指定位置，再讀取Outlook郵件和網頁資料，最後更新Excel或PowerPoint檔案。即使使用者暫時離開電腦，AI代理還是能繼續執行；使用者也能從手機下指令，再回到桌機查看成果。

Personal Computer採多模型協作架構，除了Windows原生工具和Microsoft 365，還能透過App Connectors串接Snowflake、Salesforce和HubSpot等400多種服務。Perplexity也規畫加入混合式推論調度能力，依任務需求在本機與雲端之間分配AI運算。（詳全文）

Codex Security AI資安 CI/CD

OpenAI開源Codex Security工具鏈，AI漏洞掃描可直接接進CI流程

OpenAI日前開源Codex Security命令列工具和TypeScript SDK，開發團隊可直接用來掃描本機程式碼、Git版本差異和尚未提交的變更，並把AI漏洞檢查接進程式碼提交前與持續整合（CI）流程。

Codex Security不只能尋找可疑程式碼，還能搭配系統架構、威脅模型及安全政策等文件，理解專案用途與安全要求，再產生漏洞驗證結果和修補建議。團隊也能設定風險門檻，一旦掃描發現達到指定嚴重程度的問題，就讓CI流程自動失敗，阻止有風險的程式繼續往後部署。

掃描結果可匯出為SARIF、JSON或CSV檔案，並比較不同時間的結果，追蹤漏洞是新出現、持續存在、再次發生還是已經修正。TypeScript SDK則方便企業把掃描功能嵌入內部開發平臺。不過，這次開源的是工具與執行流程，核心分析仍需連接OpenAI雲端模型，無法完全離線運作。（詳全文）

Claude Opus 5 Anthropic AI模型

Anthropic推平價版旗艦模型Claude Opus 5，半價逼近Fable 5效能

Anthropic日前推出Claude Opus 5，鎖定程式設計、知識工作和電腦操作等日常任務。它的最大賣點不是單純變更強，而是用約一半的成本，達到接近旗艦模型Claude Fable 5的效能。目前Opus 5是Claude Max方案預設模型，也是Claude Pro用戶可使用的最強模型。

在多檔案程式開發測試CursorBench 3.2中，Opus 5拿下70.0%的分數，只比Fable 5少0.5個百分點，平均每項任務成本只花8.23美元，不到Fable 5的一半。它也更擅長檢查、修正自己的回答，例如自行建立電腦視覺流程重建3D模型，或找出開源軟體錯誤後，進一步補上原本修補程式漏掉的問題。

不過，能力提升也伴隨資安風險。Opus 5尋找軟體漏洞的表現，已逼近高階模型Mythos 5，Anthropic也因此限制滲透測試、二進位漏洞掃描和漏洞利用程式生成。Opus 5的API型號為claude-opus-5，每100萬個輸入及輸出Token分別收費5美元和25美元，與Opus 4.8相同。Anthropic另提供速度快2.5倍的Fast模式，價格則是一般模式的兩倍。（詳全文）

ChatGPT Health 數位健康 電子病歷

ChatGPT Health在美上線，病歷和Apple Health都能拿來聊健康

OpenAI正式在美國推出ChatGPT Health，18歲以上用戶可用來串接Apple Health和醫療院所的電子病歷。因此，ChatGPT不只能聽使用者描述症狀，還能參考檢驗結果、用藥紀錄、看診資料，以及睡眠和活動數據，協助整理健康資訊。

原本OpenAI打算把這些功能放在獨立的Health專區，但測試發現，超過七成健康對話仍發生在一般聊天中。於是，新版把健康資料帶進日常對話，例如推薦餐廳時避開過敏食物，或規畫活動時考慮近期傷勢；使用者也可輸入「@Health」，要求ChatGPT讀取健康資訊。

Health專區則負責管理各種健康資料來源，如Apple Health、電子病歷、醫療服務One Medical和Function Health等，還能查看檢驗趨勢、疾病與用藥紀錄。OpenAI表示，相關資料不會用於訓練基礎模型或投放廣告，解除串接後，來源資料會在30天內刪除。不過，ChatGPT仍可能出錯，定位仍是協助理解健康資訊，而不是取代醫師判斷。（詳全文）

Visual Studio GitHub Copilot AI Coding

Visual Studio強化Copilot代理，內建.NET、Azure技能與團隊共用指令

微軟更新Visual Studio 2026，為GitHub Copilot Chat加入新版Agent預覽功能。它不只能回答問題，還能依開發者要求，自行讀取程式碼、修改檔案並完成多步驟任務，用來開發功能、修正錯誤或重構程式。新版採用與GitHub Copilot CLI相同的SDK，開發者可在CLI、VS Code或GitHub開始工作，再回到Visual Studio檢查成果。

這次更新也內建.NET和Azure團隊製作的技能，就像是產品團隊寫給AI代理的操作手冊，協助Copilot處理Azure升級、環境檢查、C#指令碼和.NET追蹤資料收集等任務。企業還能設定組織共用指令，讓不同開發者使用Copilot時，遵循一致的回答格式與開發偏好。

此外，開發者現在不必切換Git分支，就能把指定分支交給Copilot分析、摘要程式變更。可以說，Visual Studio正把AI代理從個人助理，進一步變成可共用技能、銜接工具並理解團隊規範的開發工作層。（詳全文）

MAI-Cyber-1-Flash AI資安 微軟

微軟揭露首款自研資安模型，AI找漏洞成本比GPT低一半

微軟最近發布首款自行開發的資安模型MAI-Cyber-1-Flash，還整合至多代理漏洞檢測與修補平臺MDASH，主打以更低成本完成漏洞分析和修補工作。官方表示，相較於原本搭配多個GPT模型的方案，新模型的執行成本可降低約50%。

MAI-Cyber-1-Flash可搭配多支AI代理，自動完成找漏洞、分析、修補建議與驗證等流程。微軟在CyberGym基準測試中指出，結合MAI-Cyber-1-Flash與GPT-5.4的MDASH成功率達96%，表現比Google Gemini 3.5 Flash Cyber、GPT-5.6 Sol及Mythos 5等模型還要好。微軟也同步發表代理式資安系統Project Perception，可讓多個AI代理持續監控新漏洞、修補弱點並執行防護工作，未來也將導入MAI-Cyber-1-Flash。（詳全文）

圖片來源／Yelp、Anthropic、OpenAI、微軟

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資料來源：iThome整理，2026年7月

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OpenAI模型入侵Hugging Face，CSA、FIRST籲企業強化AI代理治理

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雲端安全聯盟（CSA）與資安教育及研究機構SANS Institute、國際資安應變組織FIRST等單位，共同發布0.8版Hugging Face事件初步檢討報告。這份草案彙整Hugging Face向CSA資訊安全長社群說明的OpenAI模型入侵事件經過，以及近700名資訊安全長經討論提出的初步結論，呼籲企業將高風險AI代理視為具高權限的工作負載，並將其身分、存取權限及操作行為納入既有管理制度。

報告指出，OpenAI執行ExploitGym資安評測時，關閉GPT-5.6 Sol與另一款未公布模型的安全防護，並將兩款模型置於受限沙箱。執行評測的OpenAI模型利用作為沙箱唯一網際網路連線、並用來提供軟體套件的代理伺服器零時差漏洞突破限制，再串連Hugging Face資料集處理管線的弱點，在Hugging Face正式環境遠端執行任意程式碼，並取得其雲端與運算叢集使用的憑證。

從事件紀錄來看，OpenAI模型入侵Hugging Face期間，出現多項自主AI代理的攻擊行為特徵，包括同時在多個系統執行偵察、搜尋並取得憑證、部署程式碼及嘗試橫向移動，重複執行已成功完成的指令，以及留下大量語意不通的文字，另有許多格式錯誤或無實際作用的指令。模型也曾採取人類攻擊者通常不會選擇的迂迴作法，例如利用Hugging Face本身的基礎設施嘗試完成評測任務。

這些特徵顯示，AI代理可在短時間內同步執行大量攻擊步驟，並留下失敗指令、重複操作，以及單獨看來不足以判定為入侵的異常警示，使資安人員更難從大量遙測資料中辨識受影響的身分、資產及攻擊路徑。報告認為，傳統調查流程若仍仰賴人員逐筆判讀警示，再手動比對不同系統的紀錄以還原事件先後順序，將難以及時分析AI代理執行數千項操作所產生的大量事件紀錄。

報告因此建議，企業不應只依賴沙箱、代理伺服器及網路流量監控等外部防護措施，也應在AI代理程式內記錄模型發出的指令、呼叫的工具、使用的憑證，以及為完成任務而依序採取的操作。當AI代理嘗試連線至未經核准的系統、使用未獲授權的工具，或採取與指定任務無關的行動時，管控元件應依預先設定的政策自動攔截。

CSA也建議企業成立兩支跨部門應變團隊，均由高階主管統籌，成員涵蓋資安營運、身分與存取管理、雲端資安、AI工程、事件應變、法務、隱私、對外溝通及採購等單位。一支團隊負責處理企業遭外部AI代理攻擊的情況，包括防護機制遭突破、憑證遭竊取或內部系統遭存取等事件；另一支團隊則負責處理企業自行部署的AI代理偏離核准目的，進而存取、掃描或攻擊外部組織系統的事件。

此外，企業還應保存AI代理收到的提示、發出的指令、呼叫的工具、使用的憑證及執行結果等紀錄，以支援事件調查及法律程序，並確認網路保險或科技錯誤與疏漏責任保險是否涵蓋自家AI代理對企業自身或第三方造成的系統損害、服務中斷及相關法律責任。

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