AVRI 为安全漏洞 AI agent 降本 18%-23.7%

AI 导读

研究发现安全漏洞挖掘 AI agent 60.4% 的 token 花在理解代码与推理触发方式上，为此推出 AVRI 工具，通过返回相关代码并保存输入与不安全操作的关联来复用学习成果。

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用于搜寻安全漏洞的 AI 智能体，其 60.4% 的 token 花在理解代码和推理如何触发漏洞上，因此降本应瞄准这里。

搜寻安全漏洞的 AI 智能体可能烧掉数百万 token 却无法产出能让程序崩溃的输入。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。

现有的降本方法鲜有帮助。在与朴素智能体的正面对比中，只有 24.4% 能在降低成本的同时保持成功率。

于是他们构建了 AVRI，一个将相关代码一并返回、并保存程序输入与不安全操作之间关联的工具。在 20 个新任务上，它为 Codex 降低了 18.0% 的总成本，为 OpenCode 降低了 23.7%，且未降低成功率或召回率。

在给安全智能体添加通用降本技巧之前，先衡量它的 token 花在了哪里，并让它复用已学到的代码知识。