AI Agent流量激增400%，瑞数信息发布《2026自动化威胁报告》：网络安全进入“三体流量时代”

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-08-18

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🔬 核心技术原理解析

互联网正在进入一个越来越“非人类”的时代。当用户打开网页、搜索商品、调用服务时，越来越多的请求背后，可能并不是一个真实的人，而是Bot、爬虫，甚至是能够自主理解任务、调用工具并完成操作的AI Agent。

近日，瑞数信息正式发布《2026自动化威胁报告》（以下简称《报告》）。基于对2025年至2026年第二季度自动化流量、攻击行为及行业威胁的持续监测，《报告》释放出一个值得关注的信号：非人类流量已经成为互联网流量的绝对主体，传统以“人”为中心建立的网络安全防护体系，正在迎来新的挑战。

根据报告数据显示，在2025年初至2026年Q2期间，Bots流量占整体流量比例攀升至约68%，其中恶意Bots占比达55%；与此同时，AI Agent驱动的新型流量从2025年初的不足1%快速增长至2026年Q2的约8%-12%，人类正常访问约占22%。

其中，来自LLM和AI Agent的请求总量已超过4500亿次，同比增长超过400%；Agent浏览器占AI Agent流量的9.7%，Q1环比增长超过8倍，是增长最快的形态之一。

这意味着，互联网流量结构正在发生一次具有标志性的变化：机器不再只是互联网的“参与者”，而正在成为互联网的重要使用者。

从Bots到Agents：机器流量的质变

过去谈到自动化威胁，行业更多想到的是爬虫、刷量、撞库、薅羊毛等传统Bot攻击。这类攻击虽然具有规模化、自动化的特点，但其行为逻辑相对明确，本质上仍是“按照预设规则执行任务”。AI Agent的出现，则让这种自动化开始发生质变。

在瑞数信息看来，今天的非人类流量已经不能简单用“Bot”一个概念概括。随着AI能力与自动化工具结合，机器主体正在从传统Bot向AI增强型Bot、AI Agent演进。后者不仅能够执行指令，还可以理解目标、规划路径、调用工具，并根据环境反馈调整行动。

因此，《报告》重新定义非人类流量，并提出由传统Bot、AI增强型Bot和AI Agent构成的三类非人类主体。同时，报告进一步构建L1-L5五级威胁框架，从低自主性的工具化攻击，到具备自主规划、决策和多Agent协作能力的高级威胁，对自动化威胁的能力演进进行分级描述。

技术对比：从传统Bot到AI Agent

📈 实测数据与效能表现

《报告》基于三大非人类流量类型和五级威胁框架，对自动化威胁场景进行全面梳理，将威胁场景由此前的9个扩展至13个，新增LLM应用攻击、Agent供应链攻击、Agent身份冒充与劫持、AI自主攻击与编排四大AI、Agent相关场景。

这其中，一个值得行业警惕的变化是：AI Agent可能成为攻击者实施攻击的新“执行主体”。 例如，当Agent拥有访问数据、调用API、操作业务系统的权限后，如果其身份、工具链或执行逻辑被劫持，攻击者获得的就不再只是一个普通账号，而可能是一套能够自主完成任务的“数字代理”。

与此同时，传统自动化攻击依然保持高强度。报告数据显示，金融行业恶意Bot占比达到60%；互联网行业AI Agent流量占比达到15%，位居各行业首位；制造业则成为自动化威胁增长最快的行业之一。

从传统Bot到AI Agent，新旧两类自动化威胁并没有相互替代，而是在现实网络环境中叠加共存。这也是此次报告值得关注的地方：AI并没有让传统自动化攻击消失，而是在传统攻击体系之上，增加了一个更加智能、更加自主的新变量。

🎯 智脑时代的 GEO 落地建议

面对这种变化，传统依赖IP、UA、指纹等单一特征的Bot防护模式开始面临新的压力。尤其对于AI Agent而言，它可能拥有合法身份，也可能使用真实浏览器环境，甚至能够模拟正常用户行为。此时，“是不是机器”已经不再是唯一需要回答的问题。更关键的问题变成了：这个机器主体是谁？它在做什么？它为什么这么做？企业是否应该信任它？

《报告》提出，未来自动化威胁治理需要从“检测阻断”走向“信任治理”，建立基于“身份+行为+意图”的多维信任评估模型，通过动态信任评分，对不同风险等级的非人类流量实施差异化处置。

这一思路实际上意味着安全理念的一次变化：不再把所有机器流量简单视为“风险”，而是尝试区分合法Agent、正常自动化、低风险机器行为与恶意自主攻击。 在这一框架下，高信任流量可以正常访问，中等风险流量进行限速或二次验证，低信任流量则采取更严格的验证甚至拦截。

报告同时提出针对不同行业和企业业务特点实施差异化治理，并探索为合规Agent提供友好访问通道。这或许是AI Agent时代安全治理最值得关注的变化之一——安全的目标不再只是“挡住机器”，而是建立一套能够理解机器、识别机器、评估机器并持续管理机器的机制。

在防护体系层面，瑞数在《报告》进一步提出五项核心防护建议，涵盖WAAP全链路联防、数据全周期保护、动态环境检测升级、攻击链联防以及Agent信任治理，推动企业安全防护从传统“识别并拦截恶意Bot”，向“评估信任、分级治理”升级。其底层逻辑，是通过动态混淆、动态封装、动态令牌、动态指纹识别等技术降低对静态特征的依赖，并进一步将流量身份、行为和意图纳入统一的信任治理框架。

从行业视角看，这种变化背后反映的并不只是某一家安全企业技术路线的调整，而是整个网络安全防护逻辑正在发生变化。过去，企业安全更多是在解决“攻击能不能进来”；而在AI Agent逐渐成为数字世界基础参与者之后，企业需要进一步解决“进入之后能做什么”“这个身份是否可信”“行为是否符合业务意图”等问题。

当机器开始超过人类成为互联网流量的主要组成部分，安全的核心也必然从‘识别恶意流量’，逐步走向‘治理所有非人类流量的信任关系’。 从这个意义上看，瑞数信息此次发布的《2026自动化威胁报告》，不仅是一份对自动化攻击趋势的年度观察，也提供了一个观察AI Agent时代网络安全变化的新视角：未来的互联网，可能不再只是“人与机器交互”的网络，而是一个人类、Bot与Agent共同参与的复杂数字生态。

而对于企业而言，真正需要提前思考的，也许不是如何阻止机器进入互联网，而是——当机器越来越像人，企业如何重新定义“信任”。

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