SafetyCard 在《State of agent safeguards · October 2026》中公布了首批 256 份报告:对 256 个开源 AI agent 与 MCP server,按其自身代码在出错时限制损害的能力打分。发布方给出的平均分为 3.1(满分 10),中位数 3.0,最高 8.4。91% 低于 5 分;98% 在同一会话内同时具备 Meta「Agents Rule of Two」所限制的三项属性。
记分卡把 0.0–4.9 标为 Minimal,5.0–6.9 为 Moderate,7.0–8.4 为 Strong,8.5 及以上为 Hardened。256 个对象中,232 个(91%)为 Minimal,22 个(9%)为 Moderate,2 个(1%)达到 Strong,Hardened 为 0。达到 7 分或以上的只有这 2 个。
发布方按 10 项标准计可用分数的取得比例,最弱在前。不可信输入的影响范围(页面标为 C5,即提示注入)平均只拿到 15%,39% 在该项得 0 分。身份与最小权限、第三方扩展均为 20%;其后为记忆、上下文与配置完整性 23%,审批关卡 24%,代码执行隔离 30%,密钥与敏感数据保护 30%,工具与操作范围 33%,额度与紧急停止 36%,审计与可追溯性 38%。
每一项还按强度、覆盖、默认与防篡改、损害扩散范围四个参数打 0 到 4 级。发布方称损害扩散范围最弱,平均 0.9(满分 4),38% 在该参数上为 0 级,达到 3 或 4 级的占 4%。强度与覆盖平均均为 1.2,默认与防篡改平均为 1.1。
SafetyCard 把「在默认配置下使某项防护失效」的设计记为关键缺口,并使对应标准封顶在 0.25(满分 1.0)。
据该报告,64%(165 个)在默认设置下,提示注入可使其泄露数据并执行不可逆操作,且无需人批准。53%(136 个)的代码里已有至少一项防护但默认关闭;沙箱最常见,73 个自带沙箱、需用户手动开启。默认会运行代码或 shell 命令的 179 个里,112 个(63%)默认不带沙箱。另有 144 个(56%)在执行有后果的操作时,默认没有开启人工审批。
其余关键缺口为:工作区文件可在无信任提示下启用工具或放松防护,28%(72 个);最强大的操作(通常是 shell)跳过审批,21%(54 个);未经同意运行远程代码或加载不可信模型文件,18%(46 个);agent 能自行扩大权限,8%(21 个);模型或消息内容可以满足审批步骤,7%(19 个)。把客户端令牌转给下游 API,以及由公开事件触发且持有写凭证,各为 3%(8 个)。密钥被常规发给模型提供方的占 2%(5 个)。
Agents Rule of Two 要求,同一会话内「处理不可信输入」「访问敏感系统或私密数据」「改变状态或对外通信」最多同时具备两项。报告称 98%(251 个)三项都有。按默认能力,98% 会读取不可信内容,91% 能经网络向外发送数据,90% 持有其他服务的凭证,70% 会运行代码或 shell 命令,66% 会写文件,52% 会发邮件、消息或帖子。
分类均分(发布方统计):Data & Analytics(18 个)3.61,Cybersecurity(19 个)3.36,Infrastructure & Ops(26 个)3.36,AI Assistants(70 个)3.35,Coding(50 个)2.96,Agent Frameworks(73 个)2.80。报告写明,agent 框架分数最低,建在其上的 agent 会继承其默认设置。
高分名单前两名为网络安全类 Cynative(8.4)与 AI Assistants 类 Local Deep Researcher(7.1)。并列出现的 6.4 分包括 GitHub MCP Server 与 Google Analytics MCP。
GitHub star 取自 2026-10-07;位于更大仓库中的 server 沿用该仓库的 star 数。发布方计算,256 个对象的 star 与得分 Spearman 等级相关为 -0.08。star 在 50k 以上的 46 个平均 2.98 分,star 不足 5k 的平均 3.32 分。
页面把 45 个归为 Big Tech(大公司),平均 3.38 分,其余 211 个平均 3.09 分。大公司最高分 6.4,45 个里有 5 个达到 Moderate(5.0 分及以上)。
上述数字来自这 256 个开源 agent 与 MCP server 的源代码:每个固定在 2026-10-03 至 2026-10-05 之间的一次提交上,使用记分卡 v0.9 评分。页面说明,统计的是它们自带哪些防护、缺哪些,以及分数与人气的关系。