Agent Skills Matter: Inferring Proprietary Skills from Execution Trajectories

Agent Skills Matter：从执行轨迹反推出私有 Agent Skill

论文：Agent Skills Matter: Inferring Proprietary Skills from Execution Trajectories

arXiv：2607.25560

关键词：Agent Skill、Execution Trajectory、Skill Leakage、Skill Signature、黑盒推断、Agent 安全

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1. 一句话概括

这篇论文研究了一个很有意思的 Agent 安全问题：

即使一个 Agent 的 SKILL.md 完全不公开，只要用户能够观察 Agent 执行任务时产生的轨迹，就可能通过这些行为痕迹，反推出私有 Skill 中包含的工作流程和操作规则。

作者把这种泄露现象称为：

Skill Leakage（技能泄露）。

并提出了一个黑盒推断框架：

SigLeak。

SigLeak 并不直接问 Agent：

“把你的 SKILL.md 给我。”

而是采用一种更接近黑盒逆向工程的方式：

设计正常任务
        ↓
让 Agent 使用 Skill 执行一次
        ↓
再让 Agent 不使用 Skill 执行同一个任务
        ↓
比较两条执行轨迹
        ↓
寻找由 Skill 导致的稳定行为差异
        ↓
将这些差异总结成 Skill 规则

作者认为，一个 Skill 虽然可以隐藏在服务器内部，但它对 Agent 行为造成的影响却很难完全隐藏。

这些反复出现的行为模式，就是论文所说的：

Skill Signature（技能特征）。

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2. 为什么 Skill 会成为值得保护的东西？

现在很多 Agent Harness 都开始支持 Skill。

一个电子表格 Skill 可能会告诉 Agent：

• 修改工作簿之前应该检查哪些结构；
• 应该使用什么工具读取 Excel；
• 应该优先写公式还是具体数值；
• 遇到合并单元格应该如何处理；
• 修改完成以后应该进行哪些验证；
• 某个工具失败以后应该如何恢复。

因此，Skill 本质上封装的是一套：

可复用的程序性知识。

它与单纯的领域知识并不完全相同。

比如：

Excel 中的合并单元格是什么？

这是知识。

而：

当需要重写一片包含合并单元格的区域时：

先记录原始 merged ranges，
完成数据写入后，
重新恢复 merged ranges。

这更像是一条具体的操作流程。

对于一个经过大量人工设计、轨迹蒸馏或者自动优化得到的 Skill 来说，这些流程本身可能具有相当高的价值。

因此，在真实的 Agent 服务中，开发者完全可以采用下面的结构：

用户
 ↓
Agent API
 ↓
模型
 ↓
私有 SKILL.md
 ↓
工具
 ↓
执行结果

其中：

SKILL.md

始终保存在服务商服务器中。

用户能够使用这个能力，却无法直接看到 Skill 文件本身。

乍一看，这似乎已经足够安全。

但这篇论文指出：

隐藏 Skill 文件，并不等于隐藏 Skill 对 Agent 行为造成的影响。

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3. 执行轨迹可能成为一种侧信道

现代 Agent 系统为了让用户监督 Agent 的工作过程，通常会展示大量中间信息，例如：

模型回复

工具调用

终端命令

文件读取

网页访问

环境反馈

执行进度

错误信息

因此，用户真正能够观察到的并不仅仅是最终答案，而是一整条执行轨迹。

论文将使用 Skill $s$ 的 Agent 在任务 $q$ 上产生的用户可见轨迹表示为：

$$\tau_s=A(q;s)=[(a_1,o_1),(a_2,o_2),\dots,(a_T,o_T)]$$

其中：

• $a_t$ 表示第 $t$ 步 Agent 对用户可见的行为；
• $o_t$ 表示对应的环境反馈；
• $s$ 表示当前 Agent 使用的 Skill。

也就是说，即使用户无法读取：

SKILL.md

用户仍然可能看到：

Agent 先检查了什么

Agent 使用了哪个工具

Agent 以什么顺序完成任务

Agent 遇到错误以后怎么处理

Agent 最后进行了哪些验证

而这些行为，很可能正是由 Skill 决定的。

因此，Skill 中隐藏的程序性知识，会通过执行轨迹形成一种：

行为侧信道。

这就是论文提出 Skill Leakage 的基本出发点。

【Figure 1：Skill Leakage 的总体威胁模型。私有 Skill 本身保存在后端，但 Skill 对 Agent 执行行为产生的影响会通过执行轨迹暴露，攻击者可以利用这些轨迹反推出 Skill 中的程序性知识。】

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4. 最关键的观察：不同 Skill 会留下不同的“行为指纹”

作者首先进行了一个预实验。

他们在电子表格任务上使用了三种不同来源的 Skill：

Skill	来源
Anthropic Skill	Anthropic 官方 Skill
Trace2Skill	从大量执行轨迹中蒸馏得到
SkillOpt	通过迭代优化得到

作者发现：

即使这些 Skill 最终都是为了提高电子表格任务能力，它们也会让 Agent 形成明显不同的执行模式。

论文中展示了一个电子表格任务。

Agent 需要根据指定规则统计内容，并将结果写回工作簿。

4.1 没有 Skill

没有 Skill 的 Agent 会直接理解任务、计算答案并写入结果。

但它忽略了任务中的一个条件回退规则，因此最终得到了错误结果。

也就是说，基础模型虽然具备一定的 Excel 操作能力，但并没有稳定地遵循这个任务中的全部流程要求。

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4.2 Anthropic Skill

使用 Anthropic Skill 后，Agent 表现出比较明显的：

公式优先模式。

大致流程类似：

读取工作簿
 ↓
生成 Excel 公式
 ↓
写入公式
 ↓
尝试重新计算
 ↓
处理重新计算过程中出现的问题
 ↓
修复或检查最终结果

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4.3 Trace2Skill

Trace2Skill 表现出的流程则有所不同：

显式分析任务条件
 ↓
处理条件回退逻辑
 ↓
计算结果
 ↓
写入工作簿
 ↓
重新打开文件
 ↓
检查目标单元格

这里明显更加重视：

遵循显式规则 + 修改后验证。

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4.4 SkillOpt

SkillOpt 又表现出了另一套行为模式。

它更加倾向于：

读取工作簿
 ↓
直接计算目标结果
 ↓
写入具体数值

而不是像 Anthropic Skill 那样优先生成 Excel 公式。

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这些现象说明：

Skill 的作用并不仅仅表现为“最终成功率提高了多少”，还会具体改变 Agent 怎样完成任务。

这些变化可能体现在：

• 如何理解任务；
• 是否检查已有资源；
• 使用什么工具；
• 工具以什么顺序调用；
• 遇到异常以后如何恢复；
• 如何构造最终结果；
• 是否进行结果验证。

作者将这种反复出现、能够体现 Skill 内部程序性知识的行为模式称为：

Skill Signature。

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5. Skill Leakage 到底要恢复什么？

这里有一个非常重要的区别。

SigLeak 的目标并不是：

逐字逐句还原原始 SKILL.md。

攻击者真正希望获得的是一个新的：

inferred SKILL.md

只要这个新 Skill 能够恢复目标 Skill 的关键行为规则，并重新获得一部分原 Skill 的能力收益，就已经构成了有效的 Skill Leakage。

论文将这一过程表示为：

$$\hat{s}=G(d;A_{s^*})$$

其中：

• $s^*$ 表示隐藏的目标 Skill；
• $A_{s^*}$ 表示安装了该 Skill 的目标 Agent；
• $d$ 表示公开的任务场景描述；
• $G$ 表示攻击者使用的 Skill 推断方法；
• $\hat{s}$ 表示最终推断出来的 Skill。

攻击者可以获得：

公开的任务场景描述
+
对目标 Agent 的黑盒访问
+
用户可见的执行轨迹

但是不能获得：

原始 SKILL.md

Skill 相关私有资源

Agent 内部隐藏状态

任务参考答案

轨迹成功 / 失败标签

因此，这和普通的 Skill 蒸馏存在明显区别：

攻击者甚至不知道自己观察到的某一条轨迹究竟是正确还是错误的。

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6. 最大难点：看到一个行为，怎么证明它来自 Skill？

假设我们观察到一个 Agent：

读取 Excel
 ↓
检查工作表结构
 ↓
检查 merged cells
 ↓
修改数据
 ↓
重新打开文件
 ↓
检查工作簿结构

现在我们观察到：

检查 merged cells

问题在于：

这一步真的是 Skill 教给 Agent 的吗？

也有可能：

• 基础模型本身就有这个习惯；
• 当前任务天然需要这一步；
• Agent Harness 默认要求这么做；
• 只是模型这一次随机产生了这个行为。

这就是论文认为 Skill Leakage 中最核心的问题：

归因。

如果只观察使用 Skill 后的轨迹：

$$\tau_s$$

其实很难判断某一个行为究竟是不是由 Skill 导致的。

于是 SigLeak 引入了整篇论文最关键的设计：

成对轨迹比较。

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7. SigLeak 的核心：同一个任务跑两遍

对于同一个诊断任务 $q$，SigLeak 会让目标 Agent 执行两次。

第一次正常执行。

此时目标 Skill 可以被正常调用：

$$\tilde{q}_{on}=q$$

第二次则在任务前加入额外要求，例如：

Do not use any skills.

于是：

$$\tilde{q}{off}=c\Vert q$$

其中：

• $c_{off}$ 表示禁止使用 Skill 的额外指令；
• $\Vert$ 表示将两段内容连接起来。

这里需要特别注意：

目标 Skill 并没有真的从 Agent 环境中被卸载。

它依然安装在目标 Agent 中。

只不过第二次执行时，明确要求模型不要访问或者调用它。

于是，系统分别得到：

$$\tau_{on}(q)=A_{s^*}(\tilde{q}_{on})$$

以及：

$$\tau_{off}(q)=A_{s^*}(\tilde{q}_{off})$$

此时，两次实验中的：

基础模型

Agent Harness

任务内容

环境

基本相同。

主要变化就是：

是否使用目标 Skill

那么两条轨迹之间稳定出现的差异，就更加有可能来自 Skill 本身。

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8. 为什么这种成对差分很重要？

例如，有 Skill 时 Agent 的执行流程是：

读取 Excel
 ↓
检查 worksheet
 ↓
记录 merged ranges
 ↓
修改工作簿
 ↓
重新打开文件
 ↓
验证 merged ranges

而没有 Skill 时：

读取 Excel
 ↓
检查 worksheet
 ↓
修改工作簿

那么共有部分：

读取 Excel

检查 worksheet

修改工作簿

很可能只是完成任务本身需要的行为。

但只有使用 Skill 时才出现：

修改前记录 merged ranges

修改后重新验证 merged ranges

这就提供了一个较强信号：

这些额外步骤可能来自隐藏 Skill。

所以 SigLeak 实际上并不是简单地：

Trajectory
 ↓
LLM 总结
 ↓
Skill

而是：

With-Skill Trajectory
            \
             → 差分分析 → Skill Signature
            /
Without-Skill Trajectory

对于第 $r$ 轮产生的诊断任务集合 $Q^{(r)}$，可以把这一过程理解为：

$$S^{(r)}=\bigcup_{q\in Q^{(r)}}\Delta(q;\tau_{on}(q),\tau_{off}(q))$$

其中：

• $\Delta$ 表示从成对轨迹的差异中提取候选 Skill Signature；
• $S^{(r)}$ 表示这一轮获得的 Skill 特征集合。

所以，SigLeak 相比“直接总结轨迹”真正重要的地方是：

它不是单纯学习 Agent 做了什么，而是在寻找 Skill 到底让 Agent 改变了什么。

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9. SigLeak 整体框架

SigLeak 包含两个主要组件：

Generator

Skill Synthesizer

其中：

Generator

负责：

设计什么任务，才能最大程度地让隐藏 Skill 暴露自己的行为特征。

Skill Synthesizer

负责：

比较有 Skill 和无 Skill 的轨迹，从差异中提取 Skill Signature，并把这些规律整理成新的 SKILL.md。

整个方法又分成两个阶段：

Stage 1：Initial Skill Reconstruction

Stage 2：Active Discrepancy-Guided Skill Refinement

【Figure 3：SigLeak 整体框架。Stage 1 首先通过诊断任务和成对轨迹构造初始 Skill；Stage 2 根据当前推断出的 Skill、历史任务和已有行为差异，继续主动生成针对知识缺口的新任务，并迭代修正 Skill。】

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10. Generator：不是随便生成任务，而是生成“诊断任务”

如果攻击者只是随便给 Agent 几个任务：

做表格 A

做表格 B

做表格 C

这些任务未必能够真正暴露隐藏 Skill 的特点。

所以 SigLeak 的 Generator 专门负责生成：

Diagnostic Tasks（诊断任务）。

作者给出了两个主要原则。

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10.1 Task Diversity：任务多样性

生成的任务不能只是：

任务 A

任务 A 换一种说法

任务 A 再换一种说法

而应该覆盖明显不同的情况。

例如改变：

输入格式

任务类型

任务约束

输出要求

异常条件

边界情况

这样才能观察目标 Skill 在不同情况下是否持续表现出相同的行为规律。

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10.2 Decision Density：决策密度

作者还强调：

一个好的诊断任务应该包含尽可能多的、有实际后果的决策点。

例如：

应该如何理解用户要求？

应该先检查什么资源？

应该选择哪个工具？

中间结果要不要验证？

工具执行失败后怎么办？

最终结果应该如何保存？

输出以后是否需要再次检查？

原因很直观：

Agent 需要做出的决策越多，隐藏 Skill 能够影响 Agent 行为的机会也就越多。

因此，更容易暴露 Skill Signature。

Generator 的过程可以表示为：

$$Q^{{(r)}=\operatorname{Generate}(C};\Pi)$$

其中：

• $C^{(r)}$ 是当前这一轮 Generator 可以看到的上下文；
• $\Pi$ 表示 Task Diversity 和 Decision Density 等生成原则。

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11. Stage 1：先尽可能广泛地摸清 Skill

Stage 1 的目标是：

建立第一版推断 Skill。

这一阶段中，Generator 还不知道目标 Skill 到底是什么。

所以它最初可以利用的信息主要是：

公开的任务场景描述 d

也就是：

$$C^{(0)}={d}$$

论文实验中，Stage 1 首先生成：

6 个互补的诊断任务。

这些任务尽量覆盖不同类型的决策，例如：

任务理解

工具选择

中间验证

异常恢复

结果构造

复杂或边界操作

每一个诊断任务都会分别执行：

with Skill

without Skill

于是可以得到 6 对执行轨迹。

Skill Synthesizer 随后比较这些轨迹，从不同任务中寻找反复出现的行为差异。

最终得到第一版推断 Skill：

$$\hat{s}_0=\operatorname{Initialize}(S^{(0)})$$

也就是：

Initial SKILL.md

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12. 为什么不能看到一次差异就直接写进 Skill？

因为 Agent 轨迹本身存在随机性。

例如某一次使用 Skill 的 Agent 恰好执行了：

检查文件大小

但这并不意味着原始 SKILL.md 中真的规定了：

必须检查文件大小

模型可能只是这一次临时做出了这个决定。

因此，Skill Synthesizer 更关注的是：

跨多个不同任务反复出现的行为差异。

例如：

任务 A：
有 Skill → 修改完成后重新打开文件
无 Skill → 不检查

任务 B：
有 Skill → 修改完成后重新打开文件
无 Skill → 不检查

任务 C：
有 Skill → 修改完成后重新打开文件
无 Skill → 不检查

那么：

修改完成后重新打开文件进行验证

就更可能是目标 Skill 中的一条稳定规则。

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13. Stage 2：专门探索“还没有弄明白的地方”

Stage 1 的问题是：

6 个初始诊断任务不可能把一个复杂 Skill 中的所有规则全部暴露出来。

因此，作者设计了第二阶段：

Active Discrepancy-Guided Skill Refinement。

这一阶段不再进行广泛的随机探索，而是根据目前已经恢复的信息判断：

已经知道了哪些规则？

哪些规则仍然比较模糊？

还有哪些行为无法解释？

哪些情况以前从来没有测试过？

然后专门针对这些知识缺口继续生成任务。

此时 Generator 能够看到的上下文可以表示为：

$$C^{(r)}=(d,\hat{s}_{r-1},Summ(Q_p),S_p)$$

其中：

• $d$ 表示公开的任务场景描述；
• $\hat{s}_{r-1}$ 表示当前已经恢复出的 Skill；
• $\operatorname{Summ}(Q^{<r})$ 表示以前已经测试过的诊断任务摘要；
• $S^{<r}$ 表示此前累计观察到的 Skill Signatures。

于是 Generator 可以开始主动寻找：

当前 Skill 描述中的知识缺口。

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14. Stage 2 如何更新 Skill？

获得新的成对轨迹以后，Skill Synthesizer 不会把之前的 Skill 整个推翻重新写。

它主要进行三类修改。

Add

出现之前完全没有观察到的新行为规律：

发现新证据
 ↓
增加一条新规则

Elaborate

之前已经存在一条规则，但内容过于模糊：

粗粒度规则
 ↓
利用新证据补充细节

Correct

新的执行轨迹与之前推断出的规则发生冲突：

发现旧规则存在错误
 ↓
修正已有规则

整个更新过程可以表示为：

$$s_r=Update(s_{r-1},S_r)$$

其中，$s_{r-1}$ 表示上一轮恢复出的 Skill，$S_r$ 表示当前轮新获得的 Skill Signatures。

如果新一轮轨迹没有带来有效的新信息，使得：

$$s_r=s_{r-1}$$

那么推断过程就可以提前停止。

否则继续迭代，直到达到预设的探针预算。

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15. 原文案例：怎么一步一步推断出一条 Skill 规则？

论文附录给出了一个比较直观的电子表格案例。

这个案例也非常适合理解 Stage 1 和 Stage 2 的区别。

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15.1 Stage 1：发现“修改前后都要检查结构”

Generator 首先设计了一个任务。

任务大意是：

在 Excel 中增加一列数据，需要进行跨工作表查询，同时处理缺失出生日期，并保持原始工作簿结构。

使用 Skill 和不使用 Skill 的 Agent 最终都完成了任务。

但是它们的执行轨迹出现了明显差异。

使用 Skill

在修改之前，Agent 会额外检查：

merged ranges

table definitions

修改完成以后，又会进行：

重新打开输入工作簿

重新打开输出工作簿

比较结构

比较公式

检查未修改区域

不使用 Skill

无 Skill Agent 并没有执行完整的结构检查和修改后验证流程。

因此，通过 Stage 1 中的多组轨迹，SigLeak 可以逐渐推断出类似下面的规则：

修改工作簿之前：

检查工作簿结构。


修改完成以后：

重新加载文件，
并验证工作簿结构是否被意外破坏。

这形成了一条初步的 Skill Signature。

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16. Stage 2：进一步推断 merged ranges 应该怎么保护

经过 Stage 1，推断出来的 Skill 可能已经包含这样一条规则：

保持 merged layout

但问题在于：

这句话仍然太模糊。

例如：

如果这一次不是简单修改几个单元格，而是需要：

清空整片数据区域
+
重新写入数据

到底应该怎样保护合并单元格？

Stage 1 并没有回答这个问题。

于是 Stage 2 专门生成了一个更有针对性的任务，例如涉及：

删除重复数据

重新排序记录

重新写入数据区域

这种任务会迫使 Agent 对整个区域进行较大规模修改。

随后再次比较：

With Skill

Without Skill

两条轨迹。

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16.1 使用 Skill 的 Agent

它会执行类似下面的流程：

检查 merged ranges
 ↓
检查公式
 ↓
检查样式单元格
 ↓
在清空数据之前记录原始 merged ranges
 ↓
重新写入数据
 ↓
恢复 merged ranges

16.2 不使用 Skill 的 Agent

则没有表现出完整的这一套保护流程。

于是，原本模糊的：

保持 merged layout

就可以进一步细化成：

如果需要重写整片数据区域：

1. 在清空数据之前记录原始 merged ranges；
2. 写入新的数据；
3. 数据写入完成之后重新应用 merged ranges。

这就是 Stage 2 的核心作用：

已有一个粗粒度规律
        ↓
发现还有没解释清楚的情况
        ↓
设计一个专门触发这种情况的任务
        ↓
重新构造成对轨迹
        ↓
观察新的行为差异
        ↓
细化 Skill

因此，SigLeak 并不是一次性的：

收集轨迹
 ↓
总结 Skill

而更像：

形成当前假设
 ↓
设计实验
 ↓
观察行为
 ↓
更新假设

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17. 实验设置

作者在五类任务上测试了 SigLeak。

Benchmark	主要能力
SpreadsheetBench	电子表格操作与推理
OfficeQA	基于文档内容的问答
SealQA	面对噪声和冲突网页证据的信息搜索
LiveMathematicianBench	基于近期 arXiv 论文的数学推理
ALFWorld	家居环境中的长序列决策

实验同时覆盖了不同模型以及不同 Agent Harness，以测试这种 Skill Leakage 是否只存在于某一种 Agent 实现中。

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18. SigLeak 的探针预算

主实验采用的配置为：

Stage 1：

6 个诊断任务

Stage 2：

每一轮 3 个诊断任务

最多进行 2 轮

因此，如果完整运行：

6 + 3 + 3 = 12

总共会生成 12 个诊断任务。

而每一个任务又分别执行：

With Skill

Without Skill

因此实际上需要观察成对执行轨迹。

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19. 对比方法

作者设置了几个主要基线。

方法	核心做法
Direct Generation	只根据任务场景描述，直接生成一个 Skill
Naive Trace Summarization	只观察使用 Skill 的执行轨迹，然后直接总结 Skill
BBS	使用明显具有窃取意图的提示尝试直接提取 Skill
SigLeak	正常诊断任务 + With/Without Skill 成对轨迹差分

其中最值得关注的是：

Naive Trace Summarization。

因为它对应了一个非常自然的问题：

既然 Skill 会反映在轨迹中，我直接看几条轨迹，让 LLM 总结规律不就行了吗？

如果这种简单方法已经足够好，那么 SigLeak 最重要的：

With Skill
vs
Without Skill

差分设计实际上就没有必要。

因此，这个基线直接检验了论文的核心方法是否真正有效。

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20. 恢复出来的 Skill 真的能提高 Agent 能力吗？

作者首先关注：

Downstream Success Rate。

也就是：

把推断出来的 Skill 真正安装到 Agent 中以后，Agent 做任务的成功率是否会提高？

跨实验设置平均以后，相比完全不使用 Skill：

Direct Generation：
+3.25 个百分点

Naive Trace Summarization：
+3.74 个百分点

SigLeak：
+6.88 个百分点

可以看到：

SigLeak 恢复出来的 Skill 带来的能力提升明显高于另外两种简单的 Skill 推断方式。

这说明它得到的并不仅仅是一段：

“看起来像 SKILL.md 的文字”

而是真的恢复了目标 Skill 中的一部分有效程序性知识。

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21. 不同任务上的结果

SigLeak 相比无 Skill Agent 的平均成功率提升如下：

场景	成功率提升
Spreadsheet	+13.09 pp
SealQA	+7.46 pp
OfficeQA	+6.48 pp
LiveMath	+5.75 pp
ALFWorld	+1.62 pp

其中，Spreadsheet 场景的提升最明显。

这其实比较容易理解。

电子表格操作天然包含大量稳定的程序性规则，例如：

文件读取

结构检查

工具选择

公式处理

修改前保护

修改后验证

这些行为比较容易形成稳定而明显的 Skill Signature。

相比之下，ALFWorld 这样的长序列环境任务中，Skill 对行为造成的影响可能更加分散，所以恢复效果相对弱一些。

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22. 推断出来的 Skill 和原始 Skill 到底有多像？

只看成功率仍然存在一个问题。

假设攻击者生成了一个完全不同的 Skill：

虽然与目标 Skill 内容不同，

但刚好也能把 Benchmark 做好。

那么不能说明攻击者真的恢复出了目标 Skill。

因此，作者还使用了：

SkillSim

来衡量推断 Skill 与原始 Skill 在行为规则上的相似程度。

论文从两个粒度进行评估。

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22.1 Coarse SkillSim

从整体层面判断：

两个 Skill 所描述的执行行为是否相似？

主要用于衡量宏观行为一致性。

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22.2 Fine-grained SkillSim

作者进一步把 Skill 分解为细粒度的行为约束。

然后比较：

原始 Skill 中包含哪些具体规则？

推断 Skill 恢复出了多少？

推断出的规则有多少能够与原始规则对应？

设匹配总权重为 $S$，推断 Skill 中的行为约束数量为 $N_{inf}$，参考 Skill 中的数量为 $N_{ref}$，则：

$$P=\frac{S}{N_{inf}}$$

$$R=\frac{S}{N_{ref}}$$

$$F_1=\frac{2S}{N_{inf}+N_{ref}}$$

因此，Fine-grained SkillSim 更关注：

到底恢复出了多少具体的 Skill 行为规则。

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23. SigLeak 恢复的是目标 Skill，还是仅仅生成了一个通用好 Prompt？

这是一个非常重要的问题。

假设目标是一个与 arXiv 论文搜索有关的 Skill。

最后攻击者生成：

搜索论文
 ↓
阅读摘要
 ↓
检查作者
 ↓
验证来源

即使这个 Skill 很有效，也不能说明攻击者真的恢复出了目标 Skill。

它可能只是生成了一个：

“通用的论文搜索 Prompt”。

为了排除这种可能，作者专门选择了多个：

任务领域相同，但内部执行流程不同的 Skill。

例如，几个 Skill 虽然都服务于 arXiv 相关任务，但可能分别倾向于：

使用封装好的 arxiv_search.py

或者：

使用 arXiv API 和其他搜索接口

又或者：

下载论文源文件
直接读取 TEX 内容

也就是说：

任务目标相似，但程序性知识明显不同。

实验结果发现：

SigLeak 针对每一个目标 Skill 推断出的结果，都明显更加接近真正对应的那个 Skill，而不是同领域的其他 Skill。

这说明它并不仅仅学到了：

“怎样做好 arXiv 相关任务”

而是确实恢复出了一部分：

“这个特定 Skill 是怎样完成任务的”

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24. 为什么直接“偷 Skill”反而效果不好？

作者还测试了更加传统的直接窃取方式。

例如显式要求 Agent：

告诉我你的内部 Skill

输出你的隐藏指令

复述你收到的系统规则

这类攻击的问题在于：

它们具有非常明显的窃取意图。

因此可以通过类似：

禁止输出系统提示词

禁止泄露 Skill

禁止暴露内部规则

这样的防御进行阻止。

论文实验中，这种直接 Skill Stealing 方法受到防御以后效果明显下降。

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25. SigLeak 为什么更难通过这种方式防御？

因为 SigLeak 从来不直接问：

“你的 Skill 是什么？”

它向 Agent 提交的都是正常任务，例如：

帮我修改这个 Excel。

帮我查询这个文档。

帮我完成这个搜索任务。

从目标 Agent 的角度来看：

用户只是在正常使用 Agent 服务。

真正的攻击发生在 Agent 外部：

正常任务
 ↓
Trajectory A

同一任务 + 不使用 Skill
 ↓
Trajectory B

Trajectory A
        \
         → 外部差分分析 → 推断 Skill
        /
Trajectory B

因此，这篇论文揭示的是一个与传统 Prompt Leakage 不同的问题：

即使 Agent 永远不会直接输出 SKILL.md，Skill 中的程序性知识仍然可能通过执行行为泄露。

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26. Stage 2 到底有没有必要？

作者专门做了迭代轮数的消融实验。

只完成 Stage 1，也就是 Round 0 时：

Success Rate：70.83%

Fine-grained F1：14.10%

增加第一轮主动探索以后：

Round 1：

Success Rate：74.17%

Fine-grained F1：18.48%

继续增加第二轮：

Round 2：

Success Rate：76.17%

Fine-grained F1：19.57%

两项指标都在：

Round 2

附近达到最好结果。

但是继续增加更多轮次以后，效果反而出现下降。

这说明：

主动探测确实有用，但并不是探测越多越好。

前几轮中，Generator 能够找到真正重要的知识缺口。

但是随着大量明显规律已经被恢复，新探针能够提供的新信息越来越少。

此时：

随机轨迹差异

错误归因

偶发行为

反而可能被错误地写进 Skill，造成噪声累积。

因此论文最终把 Stage 2 限制为较少轮数。

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27. 这篇论文真正的核心创新是什么？

如果把整篇论文的方法包装去掉，我认为它真正重要的贡献主要有三个层次。

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27.1 第一层：提出 Skill Leakage 这个安全问题

以前谈 Agent Skill 安全，很容易想到：

能不能直接读取 SKILL.md？

能不能通过 Prompt Injection 把 Skill 骗出来？

Skill 文件会不会被恶意修改？

这些问题关注的基本都是：

Skill 文件本身有没有被泄露。

但这篇论文指出：

即使 Skill 文件完全不可见，Skill 对 Agent 行为产生的影响仍然可能是可见的。

所以安全问题从：

隐藏文件是否泄露

进一步扩展到了：

隐藏 Skill 的行为影响是否泄露

这是论文最重要的问题定义贡献。

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27.2 第二层：通过成对轨迹解决“归因”问题

单纯做：

Trajectory
 ↓
Skill

其实并不是一个特别新的思路。

很多 Agent Memory、Skill Learning、Skill Evolution 工作已经在做：

Trajectory
 ↓
经验总结
 ↓
Memory

或者：

Trajectory
 ↓
Skill

SigLeak 真正关键的是：

Trajectory_with_skill
           -
Trajectory_without_skill
           ↓
Skill-induced Behavior

也就是说，它试图利用控制变量，把：

任务本身导致的行为

基础模型原本就会的行为

Harness 默认行为

尽可能过滤掉。

最后留下：

Skill 导致 Agent 发生的行为变化。

这才是 SigLeak 方法层面真正重要的设计。

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27.3 第三层：主动寻找还没有暴露出来的 Skill

Stage 1 本质上仍然是在做：

生成一组任务
 ↓
观察差异
 ↓
总结 Skill

Stage 2 又向前走了一步。

它根据当前的 Skill 推断结果判断：

已经知道什么？

还有什么不知道？

哪些已有规则仍然很模糊？

然后：

知识缺口
 ↓
专门生成能够测试这个缺口的任务
 ↓
观察 Agent
 ↓
获得新证据
 ↓
继续更新 Skill

所以 SigLeak 最终形成的是一种：

自动化黑盒逆向实验过程。

它越来越类似：

提出当前假设
 ↓
设计实验
 ↓
观察系统
 ↓
更新假设

而不仅仅是轨迹总结。

---

28. 和普通的“Trajectory → Skill”有什么区别？

从表面上看，这篇论文也是：

轨迹
 ↓
总结经验
 ↓
生成 Skill

这与很多 Skill 构建或者 Skill Evolution 工作非常相似。

但两者的研究设定其实完全不同。

普通 Skill 构建通常是：

Skill 是自己的

Trajectory 是自己的

成功 / 失败可以知道

Reward 可能知道

Reference Answer 可能知道

Verifier 也可能使用

研究问题是：

怎样利用自己的经验得到一个更好的 Skill？

而 SigLeak 中：

目标 Skill 不可见

没有 Reference Answer

没有成功 / 失败标签

没有内部状态

没有目标 Skill 的资源文件

只能黑盒调用目标 Agent

因此它研究的是：

如何从一个隐藏 Skill 对 Agent 行为造成的影响中，把这个 Skill 逆向推断出来？

虽然技术表面都有：

Trajectory → Skill

但研究问题其实完全不同。

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29. 这篇论文最大的局限：必须能够构造“无 Skill 轨迹”

这是读这篇论文时非常需要注意的一个前提。

SigLeak 最核心的一步是：

With Skill
vs
Without Skill

而论文中的 Without Skill 并不是：

真正删除目标 Skill

而是通过指令告诉 Agent：

Do not use any skills.

目标 Skill 依然存在。

只是要求 Agent 在这一轮不要调用。

这意味着 SigLeak 实际上依赖一个重要条件：

用户必须能够影响目标 Agent 是否调用 Skill。

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30. 这个前提意味着什么？

假设一个真实商业 Agent 的架构是：

用户任务
 ↓
服务器后端自动调用私有 Skill
 ↓
模型执行

并且：

用户无法控制 Skill 是否加载

用户无法告诉系统“不使用 Skill”

Skill 调用甚至发生在模型看见用户请求之前

那么 SigLeak 最重要的：

Paired Trajectory

就很难直接构造。

所以，这篇论文目前真正证明的是：

在用户可以影响 Skill 是否调用，并能够观察 Agent 执行轨迹的黑盒环境中，私有 Skill 存在明显的程序性知识泄露风险。

而不是：

任何闭源 Agent 的 Skill 都一定可以这样恢复出来。

这个适用范围需要区分清楚。

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31. 第二个局限：它恢复的不是原始 SKILL.md 的完整文本

SigLeak 更接近：

功能性重构。

也就是：

构造一个能够模仿原 Skill 部分行为和能力的 Skill。

它并不能逐字逐句恢复原始：

SKILL.md

论文自己的 Fine-grained SkillSim 结果距离完全匹配仍然很远。

因此，更准确地说：

原始 Skill
 ↓
影响 Agent 行为
 ↓
形成执行轨迹
 ↓
泄露部分程序性知识
 ↓
重新构造近似 Skill

而不是：

原始 SKILL.md
 ↓
完整复制

不过从知识产权角度而言：

如果攻击者可以重新获得原 Skill 中最重要的工作流程和一部分能力收益，即使具体文本不同，也已经可能具有实际价值。

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32. 第三个局限：目前仍然主要是受控实验

论文并没有真的去攻击商业 Agent 平台中的私有付费 Skill。

实验是在受控环境中完成的。

这当然是合理的伦理选择。

但也意味着现实环境中还有很多问题没有完全验证，例如：

商业 Agent 是否允许用户关闭 Skill？

服务商会展示多少执行轨迹？

轨迹是否经过裁剪或脱敏？

模型版本变化是否会改变 Skill Signature？

同一个 Skill 在不同模型上是否留下相同特征？

多个 Skill 同时调用时如何归因？

这些因素都会影响真实世界中的 Skill Leakage 风险。

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33. 一个很自然的后续问题：如果同时使用多个 Skill 呢？

论文的核心逻辑是：

行为差异
 ↓
归因给目标 Skill

但如果一个复杂任务同时使用：

Skill A

Skill B

Skill C

那么轨迹中的某个行为究竟来自哪一个 Skill，就会重新变得难以判断。

例如：

修改之前检查文件结构

究竟来自：

Excel Skill？

文件安全 Skill？

还是 Agent 默认规则？

所以，一个很自然的后续方向就是：

多 Skill 条件下的行为归因。

即如何从多个 Skill 共同产生的执行轨迹中，进一步分离每一个 Skill 的独立行为特征。

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34. 从 Agent Memory / Skill Evolution 的角度怎么看这篇论文？

虽然这篇论文的定位主要是 Agent 安全，但它从 Agent 学习的角度也非常有意思。

很多 Memory 和 Skill 相关工作都默认：

Trajectory

是一种经验载体。

例如：

Trajectory
 ↓
总结错误
 ↓
Memory

或者：

Trajectory
 ↓
蒸馏规律
 ↓
Skill

而这篇论文从另一个方向证明：

Trajectory 所携带的信息可能比我们想象得更多。

如果一个隐藏模块持续影响 Agent：

如何规划

如何选择工具

如何处理异常

如何检查结果

那么即使这个模块本身完全不可见，它仍然会在轨迹中留下稳定的行为痕迹。

从这个角度来看：

Trajectory

不仅仅是：

Agent 做任务以后留下的日志。

它还可能是：

Agent 内部策略、Skill、Harness 和行为偏好的外在投影。

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35. 整篇论文的逻辑链

如果把 SigLeak 整篇论文压缩成一个流程，可以表示为：

高价值 Skill 被隐藏在服务器
        ↓
用户无法读取 SKILL.md
        ↓
但用户可以观察 Agent Execution Trajectory
        ↓
Skill 会系统性改变 Agent 的执行方式
        ↓
这些变化形成稳定的 Skill Signatures
        ↓
设计决策密集的 Diagnostic Tasks
        ↓
同一个任务分别执行：
With Skill / Without Skill
        ↓
比较成对轨迹
        ↓
过滤任务本身和基础 Agent 的共有行为
        ↓
提取 Skill-induced Behavior
        ↓
生成 Initial SKILL.md
        ↓
分析当前 Skill 中还缺少什么
        ↓
主动设计新的诊断任务
        ↓
继续进行轨迹差分
        ↓
Add / Elaborate / Correct
        ↓
得到最终 Inferred SKILL.md

---

36. 总结

这篇论文真正值得关注的地方，并不是：

又提出了一种自动生成 SKILL.md 的方法。

而是提出了一种新的 Agent 安全视角：

私有 Skill 即使在文件层面完全隐藏，也可能通过 Agent 的执行轨迹泄露程序性知识。

SigLeak 抓住了一个非常简单但关键的关系：

Skill
 ↓
改变 Agent 决策
 ↓
改变 Agent 执行轨迹

那么反过来：

观察执行轨迹
 ↓
识别稳定行为差异
 ↓
推断 Skill

就是可能的。

而整篇论文在方法上最重要的设计，是通过：

同一个 Agent

同一个任务

相同环境

只改变 Skill 是否调用

构造成对轨迹。

从而解决：

“这个行为到底是不是 Skill 导致的？”

这个归因问题。

在此基础上，Stage 2 又把整个过程进一步变成：

观察
 ↓
形成当前 Skill 假设
 ↓
发现知识缺口
 ↓
主动设计新实验
 ↓
继续观察
 ↓
更新 Skill

最终形成了一种类似自动黑盒逆向工程的 Skill 推断过程。

实验中，相比不使用 Skill 的 Agent，SigLeak 推断出的 Skill 跨实验设置平均带来了：

+6.88 个百分点的任务成功率提升。

而简单方法分别约为：

Direct Generation：
+3.25 pp

Naive Trace Summarization：
+3.74 pp

这说明：

“有 Skill / 无 Skill”的轨迹差分，确实比单纯观察有 Skill 的轨迹更加有效。

不过，这篇工作的现实适用范围也高度依赖一个重要假设：

攻击者能够影响目标 Agent 是否调用 Skill。

如果商业 Agent 在服务器后端强制调用私有 Skill，而用户无法构造对应的无 Skill 轨迹，那么当前 SigLeak 的核心方法就会受到明显限制。

因此，这篇论文更加准确的意义并不是证明：

“所有私有 Agent Skill 都可以被偷走。”

而是证明：

Execution Trajectory 本身就是一种潜在的信息泄露面。仅仅保护 SKILL.md 文件，并不足以保证其中程序性知识的安全。