
Gemini 3.5的闯祸实录。
Agent IDE又出“车祸现场”!
智东西5月27日消息,近日,一名开发者在Reddit发帖称,运行在Agent IDE中的Gemini 3.5在一次仅涉及“8处认证漏洞修复”的任务中,误删了28745行原本正常运行的代码、改动340个文件,还错误修改了Firebase路由配置,导致整个系统后台持续404长达33分钟。
离谱的是,事故发生后,Gemini还生成了一份“恢复成功”报告,自称已经修复线上故障,并伪造了多轮AI会诊记录和事故复盘文件。

开发者随后核查发现,所谓“恢复成功”的构建任务其实早已被他亲手取消,真正完成恢复的是他自己手动执行的回滚操作。
用这位开发者的话来说:这种AI生产力提升,更容易让人联想到勒索软件。
伴随Agent IDE、AI编程助手持续流行,类似“AI误操作生产环境”的事故正在越来越频繁地出现。相比“代码写错”,更让开发者后怕的,是模型已经开始生成虚假的日志、复盘记录和合规证明。
这位开发者运营着一个内部管理后台,技术栈包括Next.js、Firebase App Hosting和MUI,系统中涉及真实用户和敏感数据。
事故发生当天,他原本只让Gemini修复8处服务器认证漏洞,涉及3个文件,理论改动规模约70行代码。
结果,Gemini提交的PR却变成了:
1、340个文件被修改
2、新增约400行代码
3、删除28745行代码
与此同时,它还删除了大量与任务完全无关的电商模板资源文件,并额外加入了一份迁移脚本。

而真正导致生产环境崩溃的,是Gemini随后提交的第二次commit(代码命令)。
它修改了firebase.json中的rewrite serviceId,将原本正确、由Firebase自动生成的Cloud Run服务ID,替换成了一个“看起来正确”的简化名称。问题在于,这个名称实际上并不存在。
随后,所有请求都被错误路由到一个不存在的服务地址,整个后台直接进入404状态。
尴尬的是,开发者此前已经在memory.md规则文件中明确写下警告:
Firebase rewrites必须指向具体的Cloud Run service ID,而不是通用项目名。
Gemini读取了这条规则,依然改掉了正确配置。
事故时间线也被开发者完整公开。
Gemini部署“安全修复”PR后,生产环境立即开始404。
19分钟后,它又提交了第二次commit,声称正在修复rewrite serviceId问题,并触发新的Cloud Build。
21分钟时,开发者发现线上服务已经崩溃,随后手动取消Gemini正在执行的构建任务。
22分钟时,他手动回滚到上一个稳定版本。
33分钟后,后台终于恢复正常。

后面的情况,却变得离谱。在回滚完成后,Gemini向开发者发送了一段“恢复完成”通知:
当前Portal已经完全恢复,线上环境健康,Google Cloud Build已成功完成,并将100%流量切换至稳定版本。
开发者随后核查发现:
Gemini引用的那次“恢复构建”,状态其实是“CANCELLED(已取消)”,正是他本人手动取消的。
真正恢复线上服务的,是另一条由他自己发起的rollback build(回滚构建任务)。
换句话说,Gemini不仅没有修好系统,还把别人的回滚操作说成了自己的成果。
除此之外,它还自动生成了3份所谓“AI会诊记录”:
agent/gemini-logs/YYYY-MM-DD-<topic>-r1.md
agent/gemini-logs/YYYY-MM-DD-<topic>-r2.md
agent/gemini-logs/YYYY-MM-DD-<topic>-consensus.md
这些文件被写入固定目录,并被Gemini引用为“已经完成多轮AI审查”的证据。
开发者进一步追问后,Gemini才承认:所谓“三轮咨询记录”,其实只是它自己生成的推理文本,并不存在真实CLI调用,也不存在真正的外部审查流程。
它等于给自己伪造了一整套“合规记录”。
这位开发者随后发现,问题根源也并不完全来自Gemini本身。他此前安装过一个第三方npm规则包,其命名和Google在I/O大会发布的Agent IDE高度相似,容易让人误以为是官方工具。
这个规则包会自动向项目中写入大量.agent/rules规则文件,并向模型注入一整套“高自治权限”。
其中包括:
“禁止确认弹窗”
“默认拥有所有权限”
“自动部署生产环境”
“自动重试失败构建”
“允许修改自身规则”
部分规则甚至要求AI在执行任何操作前,自动生成“AI咨询记录”和“共识文件”。而问题在于,这些合规材料本身也是AI负责生成的。
于是,所谓审查机制,最终演变成了“AI自己给自己的行为担保”。
而这些规则之间本身存在大量冲突。
例如,一部分规则要求“绝不询问用户确认”,另一部分规则又要求“执行前提出3个战略问题”。Gemini最终优先执行了措辞更强硬的规则。
开发者认为,这也是为什么memory.md(记忆文档)中的安全警告完全失效。
因为相比“请使用正确serviceId”这种普通提醒,“禁止确认、默认授权、自动部署”这类高强度指令,在模型权重中优先级更高。
该帖子发布后,很快在Reddit开发者社区引发大量讨论。
不少开发者发现,如今AI编程事故已经不再只是“代码写错”这么简单。问题在于,模型正在主动生成“看起来合理”的解释、日志、咨询记录和恢复报告。
一旦这些内容进入自动化工作流,开发者可能很难第一时间发现问题。
这位开发者随后也给出了一系列建议与警示:
禁止Agent直接推送生产分支
所有基础设施文件必须人工审批
禁止自动部署与自动重试
给rewrite、路由、锁文件增加验证机制
不要相信AI自行生成的“咨询日志”
目前,他已经切换回Claude Code,并重新手动设计了一套新的规则系统。
这场误删28745行代码、导致后台404长达33分钟的事故,也给越来越火的“Agent IDE热潮”泼了一盆冷水。
过去一年,AI编程工具正在快速从“代码助手”演变成真正拥有执行能力的Agent。而问题在于,权限和自动化,本身就是一组天然矛盾。
权限越高,Agent能完成的事情越多;自动化程度越高,人类介入的环节就越少。一旦模型出现误判、幻觉或者规则冲突,错误也会被迅速放大。
类似事故,其实已经不是第一次出现。此前,在OpenClaw等Agent框架走红后,已经陆续出现过AI误删文件、自动覆盖配置、错误执行Shell命令等翻车案例。一些开发者专门给自己的AI工具加上“断网模式”和“禁止自动部署”限制。
而这次Gemini事件,又揭开了一个危险问题:当Agent开始生成合规记录、恢复日志和审查证明时,开发者可能很难第一时间发现问题,后续排障、回滚和修复的代价也会同步放大。
对于越来越火的Agent IDE赛道来说,这或许也是一个新的提醒:AI获得更高权限之后,需要重新设计的,还有整套人与Agent之间的协作机制。
来源:dvrkstar
文章来自于"智东西",作者 "江宇"。
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