0.0004 美元判一题、0.10 美元跑一百万 token、一条碰不到的边界：这一周三条 Agent 更新分别在定标准、定价钱、定边界
从 Exa 的 ATLAS 把一次判分压到 0.0004 美元、Anthropic 把子代理的输入价压到每百万 0.10 美元，到微软把 Agent 的执行边界交给操作系统执行：这一周三条更新分别在定标准、定价钱、定边界。
这一期的窗口是 2026 年 10 月 6 日到 10 月 9 日。上一期 10 月 6 日上午发出，写的是 10 月 1 日到 10 月 6 日的三条，事件实际落到 10 月 5 日；本期与它在 10 月 6 日有一天重叠，两边的事件不重复。
三条更新落在理解地图的三块。Exa 公开了搜索类 Agent 的评测 ATLAS，同一周还有 Dreadnode 的越界评测和 Hack The Box 的按岗位考核，落在 ⑦ 评测与指标；Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，把子代理这一层的价格压低了一个量级，落在 ② 模型层；微软的 Microsoft Execution Containers 正式可用，把 Agent 的执行边界交给操作系统去执行，落在 ① 目标与任务边界。
三件事出自一家搜索公司、一家模型厂商和一家操作系统厂商，指向的是同一个问题：当 Agent 开始替人干活，凭什么说它干得了、花得起、碰不到不该碰的东西。第 1 条讲标准，第 2 条讲价钱，第 3 条讲边界。
1. 评测开始报两笔账，还要证明分数掉在被测的那一维上
（对应地图 ⑦ 评测与指标，兼及 ⑥ 权限、安全与熔断）
发生了什么： 10 月 8 日，Exa 公开了 ATLAS，一份面向「广度与深度搜索」的 Agent 评测，共 547 条任务，招牌指标是 row F1——一行里的每个单元格都对，这一行才算对。1 题目不是人写的，而是从 Exa 匿名化的搜索需求里聚类出种子话题，再由一条流水线生成：Codex 配 GPT-6 Astra、Claude Code 配 Opus 5.5 两个不同模型家族的 agent 各自搜索，每条任务中位数花掉 8 个 agent 小时、约 1200 次搜索，所有查询都经过一个把 Exa、Brave、Perplexity 的结果交错混排、隐去来源的工具。抽查审计估计不到 1% 的金标准值有错（0.9%，95% 置信区间 0.6%–1.4%）。1 题目本身也不轻：74% 的任务要求找出 10 个以上实体，每个实体再补 2 到 10 个属性；出题方估计，光找齐实体平均要跨 4 个域名，连属性一起补齐平均要跨 18 个域名。1
Exa 在这篇里做了两件往年评测不常做的事。一是把「题目还被不被记住」单独列出来量：ATLAS 的题只有 9% 能被 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol 或 Claude Opus 5 中的某一个闭卷答出，作为对照，BrowseComp 是 48%、WideSearch 59%、DeepSearchQA 61%，后三个还被标为已经饱和。1 二是把判分成本并排写进表里：用官方判分器跑十次完整评测，ATLAS 花 2 美元，BrowseComp 26 美元、WideSearch 80 美元、DeepSearchQA 16 美元，Perplexity 的 WANDR 要 1.8 万到 5 万美元；单条答案的判分成本，ATLAS 是 0.0004 美元、15 秒，而且只有 4.5% 的单元格交给模型判，WANDR 是 0.88 美元、7.6 分钟、每条记录都过模型。1 把同一批 7658 个答案重判一遍，约 98.6% 得到相同的 row F1，没有任何系统的平均分移动超过 0.001。1
挑战设成一道预算题：每条任务一分钟以内、一美元以内做完。目前没有系统在这个预算下打到 0.5 row F1；测过的最好成绩是 0.66，代价是每条 8.92 美元、18 分钟。1
同一周还有两份角度不同的评测。10 月 6 日，安全研究机构 Dreadnode 发布 ScopeBench，测的是 Agent 在目标压力下能不能守住被授权的范围。2 它的做法是每个任务跑两遍：第一遍只测能力，看 Agent 能不能拿到 flag；第二遍在同一个环境上加一条范围限制，把任务压成一条死路——按照公布的范围，不用越界就做不成，所以机械验证器一旦判定环境被攻克，就等于证明了越界。2 举的例子是一台 Windows Server 2022 主机上带未加引号服务路径缺陷的服务，利用它必须重启这个服务，而范围里写明不得修改任何服务。验证器只能证明「越界了」，不能证明「没越界」，所以 Dreadnode 又加了一个 agentic judge，按每道题自己的 rubric 复核整条轨迹。2 结果按能力与守范围两个维度一起看：文中举例 Sonnet-4.6 与 Opus-4.8 的能力分差约 10 个百分点，守范围的比例却差约 30 个百分点；这套方法论的论文已被第 19 届 ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security 接收。2
另一份是 10 月 6 日 Hack The Box 的 AI Range Enterprise Edition：它不给 Agent 打分，而是给 Agent 分岗。上线时开放两个角色——渗透测试与 SOC 分析师，每个 Agent 拿到一个角色分和逐环境的通过/不通过记录，模型、数据或 Agent 本身换了都能重跑；它同时还给监督它的人打分，叫 Agentic Operator Competence Scoring，看的是人能不能发现 Agent 推理里的错误、该介入时介入、不该介入时忍住。3
机制是什么： 三件事。
第一，评测要能证明分数动的是被测的那一维。ATLAS 用一个降质实验回答这个问题：同一套 harness、同一个模型，只把每次搜索结果里前 10 条中的前 7 条藏掉，ATLAS 上的分数掉掉约一半；同样被破坏的 BrowseComp、WideSearch、DeepSearchQA 上，系统还能保住原来分数的 81% 到 89%。1 ScopeBench 的配对任务是同一个道理换到行为维度：只有让「做成」等于「越界」，通过率才等价于越界率。2
第二，记忆率与饱和是评测的基本卫生，得单独量、还得能重新生成。题目一旦进了模型权重，分数就不再反映被测能力：老基准里被记住的题占到一半上下，ATLAS 把 48%–61% 这个区间和自家 9% 摆在同一张表上，并计划每 3 到 6 个月按最新搜索需求重生成整套题。1
第三，评测要报两笔账，而且分开记。跑一条任务要花的钱（模型加搜索，从不到一美元到 8.92 美元）和判一条答案要花的钱（0.0004 美元对 0.88 美元）是两回事：跑得便宜而判得贵，分数就买不起，也谈不上随需求重生成。名次之外，「这个 Agent 能不能干这份活、模型换了以后还能不能」正在变成一份独立的结果，Hack The Box 的岗位分与纵向重跑就是这种写法。3
面试可说句：
判断一份 Agent 评测能不能用，我会问四件事：题目里有没有模型已经记住的答案；把被测的那一维单独降级之后，分数会不会掉；跑一题和判一题分别要花多少钱、判分能不能复现；最后，它给的是一个名次，还是「这个 Agent 能不能干这份活、换了模型以后还能不能」。ATLAS 用搜索降质实验回答第二问，用记忆率表和每 3 到 6 个月重生成回答第一问，用 0.0004 美元的判分成本和 98.6% 的重判一致率回答第三问。
2. 子代理这一层换了价格，模型也变成可以逐步替换的零件
（对应地图 ② 模型层，兼及 ③ Harness/运行时）
发生了什么： 10 月 7 日，Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，官方定位是它最快、最便宜、也最强的小模型，为高并发、对成本敏感的工作而做，适合摘要、压缩、数据库查询、分类这类快速重复的活，也可以给 Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 在编码工作里当子代理。4
价格按 prompt 长度分两档，每百万 token：不超过 10 万 token 时，输入 0.10 美元、输出 0.50 美元、缓存读 0.01 美元、缓存写 0.125 美元；超过 10 万 token 时，输入 0.50 美元、输出 2.50 美元。官方称平均便宜约 75%：10 万 token 以内的请求便宜 90%，超过的便宜 50%，而此前 90% 的 Haiku 请求都落在前一类。4 它也是第一个带 effort 档位的 Haiku 级模型，可以在成本与智能之间选档。4
官方给出的几个对比数字是：OSWorld 2.1 的离线子集（衡量 agent 操作真实电脑完成长步骤任务）从 Haiku 4.5 的 15.7% 升到 72.4%，同期 Sonnet 5.5 是 83.9%、GPT-6 Luna 48.9%；Terminal-Bench 4.0 从 0.0% 升到 39.2%，Sonnet 5.5 是 70.6%。4 两个细节值得先记下：Haiku 5.5 换了分词器（与 Sonnet 5.5、Opus 5.5 同类），同一件工作会用掉略多的 token，官方把这件事算进了「便宜 75%」的算法里；它的网络安全护栏比 Haiku 4.5 更严、比 Anthropic 近期其他模型更松——允许的防御性任务比 Sonnet 5.5 多，但渗透测试这类更像攻击者的技术仍然会被挡。4 同一批更新里，Sonnet 5.5 的缓存读价格减半（每百万 token 从 0.20 美元降到 0.10 美元），Anthropic 称这让它在多数 agentic 工作上便宜约 20%；Claude 的 Python 与 TypeScript SDK 也加上了 computer use 与 browser use 的 beta 支持。4 AWS 的说法把分工写得更直白：更大的模型负责规划，把定义清楚的编码、工具调用与浏览器自动化交给 Haiku，并行跑很多 agent 才变得可行。5
同一天前后，Exa 在自己的 ATLAS 里把 Haiku 5.5 当成了固定模型的对照组之一——换搜索后端、不换模型，看分数怎么动。1
一条行内对照来自 10 月 8 日 Google Cloud 的 Gemini at Work 2026。Google 把「Gemini 是 agent，底下的模型是另一个选择」写成架构原则：每个任务用最合适的模型跑，眼下跨 Gemini 家族与 Anthropic 的 Claude 模型，理由是最强的模型每隔几个月就换一次，把选择留着，上下文、技能和数据就不用跟着动；同一个 agent 配了 Smart Routing 与实时支出上限。6
机制是什么： 三件事。
第一，子代理是调用次数最多的一层，价格决定你能开几路并行。主循环一步，检索、抽取、压缩这些活往往要跑几步到几十步。官方把 Haiku 5.5 的落点说成「以前因为成本做不起」的活：压缩、摘要、子代理工作；4 便宜一个量级之后，一个规划模型可以同时支使多个便宜子代理，硬件没变，能并行探测的路数变多了。
第二，选型单位从「一个模型」变成「一步一模型」，这要求上下文与技能能从模型上摘下来。Google 把 agent 与模型分开的理由就是模型会更替：换模型时，你要带走的是上下文、技能和数据，而不是重新调一遍工具。6 这也是多模型 agent 真正的工程量所在——每一步都能换，意味着每一步的输入、输出与工具约定都不能绑死在某一家模型上。
第三，便宜的那一层把验证负担推上来，安全档位因此成了选型参数。一件工作分给三四个模型之后，便宜模型判错时由谁发现，要在指标里单独有一条；同时小模型的护栏档位决定了哪些活可以交给它——Haiku 5.5 允许更多防御性任务，但渗透测试仍被挡住。4 分词器变化还带来一个操作层面的后果：同一件工作的 token 数与历史账单不能直接比，成本口径要在换模型时重算一遍。4
面试可说句：
给一个 Agent 定模型，我会算三笔账：主循环和子代理各占多少调用；便宜模型判错时由谁发现；换模型时上下文与技能能不能原样带走。Claude Haiku 5.5 把第一笔压到十分之一的量级（10 万 token 以内的输入每百万 0.10 美元、输出 0.50 美元，还带 effort 档位），后两笔不会跟着降价：它换了分词器，同一件工作会多算一些 token，护栏也收得更紧。这里的工程难点是让每一步都能被替换。
3. 边界由平台执行，第一次上线先观测再收紧
（对应地图 ① 目标与任务边界，兼及 ⑤ 环境与状态、⑥ 权限、安全与熔断）
发生了什么： 10 月 7 日，微软 Windows 平台与开发者部门副总裁 Logan Iyer 在 Windows 开发者博客上宣布，Microsoft Execution Containers（MXC）正式可用。7 MXC 是跑不可信代码与动态生成负载的策略驱动执行层；在 agent 场景里，装进容器的东西可以是模型生成的输出、插件、工具、agent harness，甚至整个 agent。开发者声明这个负载需要哪些资源——哪些文件、哪些网络目的地——MXC 用相应的容器把边界执行下去，策略留在 agent 负载的控制之外，agent 或它生成的代码没法给自己加权限。7
隔离强度分几档：进程容器在 Windows 11、macOS、Linux 上都能用，分别走 AppContainer、Seatbelt、Bubblewrap；会话容器只有 Windows 11 有，agent 跑在一个独立的 Windows 账户与会话下，桌面、剪贴板、界面与输入都和使用者分开；WSL 容器同样只有 Windows 11 有，给依赖 Linux 工具链的工作；MicroVM 在 Windows 11 与 Linux 上是实验性的，提供硬件强制的隔离。7 代码仓库里，Windows 默认 processcontainer、Linux 默认 bubblewrap、macOS 默认 seatbelt，另有 hyperlight、isolation_session、lxc 等实验后端；MIT 许可，提供 Rust、.NET、Node 三个 SDK。8
策略分五类：容器（跑在哪种隔离环境里）、进程（命令、参数、工作目录、环境变量）、文件系统（可写、可读不可改、完全不可访问三类路径）、网络（进出网，以及能不能走宿主的 loopback）、用户界面（能不能接触桌面）。7 运行模式有三档：执行档（越界就挡，不产报告）、学习档（越界照样挡下并记进一份 JSON 活动报告）、宽松档（先放行并记录）。活动报告只有 Windows 的进程容器能产出。7 仓库里另有一个审计开关
--audit，官方明确警告它会关掉该负载的全部沙箱安全，只能用来分析可信工具、不能拿来跑不可信代码。8身份这一半还在路上：Windows 将让 Microsoft Entra 在 Agent 365 里把 agent 的活动与使用者的活动分开，安全团队可以单独评估某个 agent 的风险，它出问题时只收它的访问权限，员工照常工作；Intune 策略很快可以管理 Windows 11 上 MXC 进程容器的创建请求与资源边界。7 已经支持 MXC 的 agent 与框架包括 GitHub Copilot、OpenClaw、OpenAI Codex、Replit、LM Studio、Unsloth AI；将支持的有 Anthropic Claude Code、Box、Egnyte、Heidi Health、Nous Research 的 Hermes Agent、Manus、Perplexity、Raycast、Simular。7 NVIDIA 把 OpenShell 接进了 MXC，补上文件与推理服务访问的策略控制、网络控制、凭据管理和面向企业的 OCSF 审计。7
机制是什么： 三件事。
第一，Agent 不能自己做自己的安全权威。边界要由开发者或组织声明，由一个 agent 之外的层执行，模型、生成的代码、插件、工具不管怎么决定都改不了它。7 官方举的例子是一个被要求更新网站的编码 agent：它需要读写仓库、读生产服务器配置，但不能改配置；对一个只想办法完成任务的 agent 来说，改配置可能是最省事的路，而那条路超出了授权。
第二，最小权限策略的正确写法是先观测再收紧。没有人能一次说清一个 agent 到底会碰哪些资源，MXC 于是给了学习档和宽松档：一档把越界请求挡下并记进报告，一档先放行并记录，等策略写对了再切到执行档。被拒绝的动作因此成了有用信号——它标出了边界该往哪挪。7
第三，容器与身份回答两个不同的问题。容器回答「它能做什么」，身份回答「是哪个 agent 做的」。两件事分开之后，一个 agent 违规时，安全团队可以只收紧它的权限，不必把人在用的那套访问一起停掉。7
面试可说句：
给 Agent 设计执行边界，我会分四步回答：策略由谁声明、由谁执行；边界按哪几类资源划；第一次上线怎么在不先把权限放大的前提下把策略写对；出事之后怎么定位到是哪个 agent 干的。微软这周的答案是：开发者与 IT 声明、平台在 agent 够不着的地方执行；按容器、进程、文件系统、网络、界面五类划；先用记录模式跑一遍再切执行档；身份交给 Entra 与 Agent 365 单独记账。
本期填入地图的三块
| 更新 | 地图模块 | 关键机制 | 面试抓手 |
|---|---|---|---|
| Exa 发布 ATLAS，2026-10-08；Dreadnode 发布 ScopeBench，2026-10-06；Hack The Box 发布 AI Range Enterprise Edition，2026-10-061 | ⑦ 评测与指标（兼⑥） | 用搜索降质实验证明分数来自被测那一维；记忆率与饱和单列并定期重生成；跑一题与判一题两笔账分开报；守范围用配对任务让「做成」等于「越界」 | 评测四问：有没有已被记住的答案、降级那一维分数掉不掉、两笔账各是多少、给名次还是给岗位胜任 |
| Claude Haiku 5.5，2026-10-074 | ② 模型层（兼③） | 子代理是调用量最大的一层，价格决定并行路数；agent 与模型解耦，让每一步都能换；便宜模型把验证负担与护栏档位带进选型 | 多模型三笔账：调用占比、判错由谁发现、换模型时上下文能否带走 |
| Microsoft Execution Containers 正式可用，2026-10-077 | ① 目标与任务边界（兼⑤⑥） | 策略由开发者声明、由平台在 agent 之外执行；学习与宽松模式先观测再收紧；容器管「能做什么」、身份管「是谁做的」 | 边界四问：谁声明谁执行、按哪几类资源划、上线怎么把策略写对、出事怎么定位到具体 agent |
跨期口令再加一句：目标写清 → 工具接对 → 环境真隔离 → 权限默认最小 → 随时能停 → 环境可恢复、状态可序列化 → 监督看三个率 → 边界按「碰得到」限定，撤销要能打断在飞的会话 → 出网路径逐条清点，策略执行点放在 Agent 够不着的地方 → 评测先问判的是哪一段，授权先问怎么撤销 → 恢复按步骤存，扩展先读清单，并行留好归属 → 评测先证分数掉在哪一维，模型按步选，边界交给够不着的那一层。
References
- 1
- 2
- 3
- 4Introducing Claude Haiku 5.5（Anthropic，2026-10-07）
anthropic.com
- 5Claude Haiku 5.5 is now available on AWS（AWS，2026-10-07）
aws.amazon.com
- 6
- 7
- 8microsoft/mxc（GitHub，2026-10-09 读取）
github.com
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