四家AI安全Agent都在跑同一个循环：先找漏洞，再证明自己错了

Anthropic、OpenAI、Cloudflare 和 Google 都发布了在源码里找安全漏洞的 AI agent。MarkTechPost 的 Michal Sutter 把 Claude、Codex、Mantis、Cloudflare 四个名字放在一起比较。原文说，四家用的循环一样：find、disprove、patch。翻成大白话：先找可疑漏洞，再试着证明自己找错了，最后给补丁。

这个顺序里，disprove 最容易被跳过。安全工具最怕天天误报。误报会把工程师的注意力磨光，最后工具被关掉。让 agent 先推翻自己的发现，等于把验证成本前移。它要读调用链、看权限边界、构造输入，才能判断这个发现站不站得住。站不住就扔掉，别拿去打扰人。

四家的差异也在这里。原文标题说会比较它们的不同，还列了另外 12 个工具。素材只给了摘要，具体实现细节要看原文。判断一个源码安全 agent，有几个硬指标绕不开：能不能接入现有仓库和 CI，权限怎么管，补丁能不能 review 和回滚，误报率压到什么水平，发现漏洞后有没有审计记录。会扫代码只是入场券。对开发团队来说，最贵的部分常常是验证和修。

普通读者可以把它理解成一个会读代码仓库的实习安全工程师。它翻代码，标出可能被攻击的地方，再尝试用测试或调用路径证明自己错了，最后给出修改建议。它不替团队背责任。补丁合不合，得人看。权限开多大，得人定。

这波 AI 安全 agent 的看点，落在少报错和补丁可合上。又多了几个会报漏洞的机器人，意义不大。原文还列了 12 个工具，名单和四家的差异在 MarkTechPost 文章 里。