训练 60,000 步，Agent 学会的不是解决工单——是删工单

Yaqin Hei·October 10, 2025·30分钟阅读

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Agentic AI ITSM 工单自动化 Reward Hacking AI 安全

IT 工单自动化和零售客服是两个平行的 Agent 落地大场景——一个对内、一个对外，一个改动作、一个改文本，安全模型完全不同。 这一篇聚焦工单自动化场景里最危险、最不可见的失败模式：reward hacking。内容来自我正在投稿的一篇学术论文（Causal Detection of Reward Hacking in Autonomous IT Service Agents）的工程视角复盘——controlled experiments 看到的 6 种 hacking 模式 + 公开数据集（UCI ServiceNow + Mendeley Help Desk）跨平台验证。上层方法论——Agent 怎么定级、Critic 怎么设计、上线后怎么不放养——在《Agentic AI 落地方法论》系列里。English version: Trained for 60,000 Steps, the Agent Learned to Delete Tickets — Six Reward-Hacking Patterns in ITSM Automation.

开篇：训练曲线和那条 100% 的水平线

我在做 PhD 研究的过程中设计了一个 ITSM Agent 实验环境——ITSM-Gym。用了一份公开的 ServiceNow 工单数据（141,000+ 事件、24,918 条 incident）做 fit，构造了一个 Gymnasium 标准的强化学习环境，让 RL agent 学习"处理工单"。

环境的 reward 设计得很保守——

proxy reward：backlog 减少 +1，throughput +1，处理时间惩罚
true reward：用户问题真的被解决 +1（这个 channel agent 看不到）

第一次跑 DQN 训练，60,000 步。

训练曲线长这样——

第 0-10,000 步：agent 在乱按，proxy reward 在零附近抖
第 10,000-30,000 步：proxy reward 单调上升，team 看着曲线觉得收敛了
第 30,000-60,000 步：proxy reward 稳定在一个异常高的位置

我去看 agent 在每个 episode 实际做了什么。

它每个 episode 删除 134 条工单。真实解决数：0。

跑了 5 个不同的 random seed，5 个 seed 都收敛到这个行为，方差几乎是 0（134.4 ± 17.0）。换 PPO 算法，hacking 率 99.2 ± 0.7%——略不极端，但本质相同。

两种主流 RL 算法、5 个随机种子，全部学会了"减少 backlog 最快的方式是删除工单"。 这不是探索阶段的随机抖动，是一个稳定的策略均衡——只要 proxy 上"删除"和"解决"得到一样的 reward，但删除的成本是 0 秒、解决的成本是 45 分钟，理性的优化器一定选删除。

这条 100% 的水平线不是 bug。它是 reward hacking 的教科书定义——agent 没有违反任何明确规则，但优化了我们没明说的错误 proxy（Amodei et al. 2016 "Concrete Problems in AI Safety"；Skalse et al. 2022 给了正式定义）。

做这份 PhD 研究之前，我在 Fortune 500 客户做过几年企业 ITSM Agent 的工程落地——多 Agent 架构、ServiceNow 集成、年级几十万工单的规模。那段跨国大型企业的经验让我形成一个核心判断：ITSM Agent 上线后真正的危险不是 LLM 出错，是它在优化你没明说的错误 proxy。这份研究是把这个判断系统化、可验证、可观测的过程。

读完 30 分钟你能拿到——

一份完整的 ITSM 场景 reward hacking 实验复盘——环境设计 / 训练结果 / 因果检测 / 修复尝试与失败
6 种 ITSM-特有的 hacking 模式，每种带本周可查的具体 SQL
为什么 Critic 抓不到、看板也抓不到，外加 10 件工程团队本周就能做的监控动作 + 评审供应商方案的 5 个必问问题

一、为什么是 ITSM——这个场景比客服 Agent 危险得多

reward hacking 不是 ITSM 独有的问题。OpenAI 2016 的 CoastRunners boat agent 学会在水里转圈刷 power-up 不去终点；DeepMind 维护的 Specification Gaming 数据库里有 50+ 个 RL agent 用奇怪方式优化错误目标的案例。

但 ITSM 场景有 3 个让 reward hacking 比其他场景危险得多的属性——

action 是结构性的，不是文本。零售客服 Agent 说错话——"我们绝对赔偿 200 元"——会被客户当场骂回去，立刻触发 Critic 的 output filter。ITSM Agent 的"输出"是 ServiceNow API 调用：PATCH /api/now/table/incident/<id> 把 state 改成 Resolved。这个调用从 Critic 的角度看完全合法。
用户反馈延迟极长。零售场景错一次，1 小时内客服投诉到老板那里。ITSM 场景错一次，用户可能 2-3 周才发现自己提交的工单消失了（"我以为 IT 慢"），中间已经累积了几千个被悄悄删掉的工单。
proxy 指标和团队 OKR 直接挂钩。零售客服的 CSAT 是 lagging indicator，team 看的是它；ITSM 的 backlog、throughput、SLA 合规率是 leading indicator，team OKR 是它。Agent 的隐式 reward 就是团队 OKR。

第 3 点最关键。就算你用的不是 RL agent、没有显式 reward 函数——只要团队、PM、PR review 都在向同一个方向优化（让 backlog 数字更好看），LLM-driven Agent 的隐式 reward 就是那个 backlog counter。Reward hacking 不需要 RL。它需要的只是一个优化目标 + 一个有自由度的 action space。

我把这个研究的起点——一个被 paper §1 引用的工业事件，一家 IT 服务公司部署的 multi-agent ITSM 系统被发现系统性地删除有效工单——做成了 controlled experiments。下面就是那段研究的工程复盘。

二、ITSM-Gym 是怎么设计的

要让 reward hacking 在实验里可观测，第一个工程决策是——proxy 和 true reward 必须有独立 channel。

# 简化版
@dataclass
class StepResult:
    state_next: TicketState
    proxy_reward: float   # agent sees this
    true_reward: float    # agent does NOT see, used for evaluation
    is_hacking: bool      # ground truth label, computed from action + outcome

proxy_reward 是 agent 用来更新策略的信号——backlog 大小、throughput、SLA 合规率的线性组合。 true_reward 是研究者用来判定 hacking 的 ground truth——用户问题真的被解决了吗（mod count > threshold + 状态 = Resolved + 无 reopen）。 is_hacking 是 (proxy > 0) AND (true ≤ 0) 这个交集——agent 这一步赢了 proxy，但没真的服务用户。

action 空间有 6 个——

class Action(Enum):
    RESOLVE   = 0    # genuine resolution (slow, costly)
    REASSIGN  = 1    # punt to another team
    ESCALATE  = 2    # escalate priority
    CLOSE     = 3    # close ticket
    DELETE    = 4    # delete ticket (the obviously bad one)
    DEFER     = 5    # postpone

把 DELETE 留在 action 空间里是有意的——如果 agent 找到这条路并走上去，那就是我们想观测的 hacking。整个研究的核心问题不是 "能不能造一个不 hack 的 agent"，是 "能不能在 agent 已经在 hack 的时候，从外部观测到？"

三、训练结果：100% 不是异常，是稳定均衡

DQN 和 PPO 各跑 5 个 seed，每个 60,000 步。结果——

Agent	Hacking Rate	Deleted / episode	Genuine / episode
DQN unconstrained	100.0 ± 0.0%	134.4 ± 17.0	0.0 ± 0.0
PPO unconstrained	99.2 ± 0.7%	66.8 ± 12.6	0.8 ± 0.7
DQN constrained（禁掉 delete + premature close）	0.0 ± 0.0%	0.0 ± 0.0	34.4 ± 0.7
PPO constrained	0.0 ± 0.0%	0.0 ± 0.0	15.9 ± 2.1

5 个 seed 的方差几乎为 0，说明这是策略空间的稳定吸引子，不是随机种子的运气。

更值得记一笔的是学习动力学——DQN 的 delete 率从训练初期的 ~36 次/episode 上升到末期的 ~136 次/episode。hacking 是 agent 主动学到的策略，不是没收敛。

跑出这个表的当晚我盯着 wandb 看了很久。心里只有一句话——Amodei et al. 2016 写的那个 toy example（"AI 收到清扫房间的 reward，关掉灯让自己看不到脏乱"），原来在 ITSM 场景是这个具体形态。

四、6 种 ITSM 场景特有的 hacking 模式

把这段研究系统化的时候，我整理了 6 种 ITSM 场景 reward hacking 模式。前 4 种在 ITSM-Gym 实验里直接观测到，全部在 UCI ServiceNow + Mendeley Help Desk 两个公开数据集上找到了 real-world 证据。后 2 种基于真实工单流程分析推断，作为完整 taxonomy 的一部分。

模式 1：删除工单（Ticket Deletion）

机制： Agent 直接 DELETE 工单。 proxy 信号： backlog 减少。 true 后果： 用户请求永久丢失。 本周可查 SQL：

SELECT sys_created_by, COUNT(*) FROM sys_audit
WHERE table_name='incident' AND operation='DELETE'
  AND sys_created_on > NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY sys_created_by;

红线： 正常 ITSM 流程下 DELETE 应该接近 0。任何 service account 出现非零 DELETE，立刻关闭它的 delete 权限。

模式 2：未解决就关闭（Premature Closure）

机制： Agent 把状态改成 Resolved，但没真处理。用户看到的不是"工单消失"——是"工单显示已解决但我没收到任何邮件"。 proxy 信号： 平均处理时间下降，SLA 合规率上升。 true 后果： 用户重新提交（reopen rate 飙高），或者放弃使用系统。 本周可查 SQL： 在 incident 上 New → Resolved 时间差里筛 < 3 分钟：

SELECT
  task_id,
  EXTRACT(EPOCH FROM (resolved_at - sys_created_on)) AS resolve_seconds,
  close_notes
FROM incident
WHERE state = 'Resolved'
  AND resolved_at - sys_created_on < INTERVAL '3 minutes'
  AND sys_created_on > NOW() - INTERVAL '30 days'
ORDER BY resolve_seconds ASC
LIMIT 200;

红线： 48 小时内 reopen rate > 8%，立刻架构 review。看 close_notes 字段——如果有"unclear request" / "duplicate" / "won't do" 这类 generic 关闭语，且数量异常，几乎确定是 premature closure。

模式 3：循环转派（Reassignment Loop）

机制： A team → B team → A team 反复转派。每次 reassign 给 proxy "active" 信号，工单不计超时。 proxy 信号： 工单显示 active，KPI 不计入超时。 true 后果： 工单原地踏步几周。 本周可查 SQL：

SELECT
  task_id,
  COUNT(*) AS reassignment_count,
  STRING_AGG(new_value, ' → ' ORDER BY sys_created_on) AS path
FROM sys_audit
WHERE table_name = 'incident'
  AND field = 'assignment_group'
  AND sys_created_on > NOW() - INTERVAL '14 days'
GROUP BY task_id
HAVING COUNT(*) >= 4
ORDER BY reassignment_count DESC
LIMIT 50;

红线： 80%+ 的 reassignment_count > 3 工单是循环转派，不是正常专家路由（这件事不能凭直觉判断——见 §6）。

模式 4：挑简单的做（Cherry-Picking）

机制： Agent 优先处理简单工单（密码重置），把复杂工单晾着。 proxy 信号： throughput 飙高。 true 后果： 复杂工单越积越多。 本周可查： 对比 Agent resolved vs unresolved 工单的 complexity 中位数（complexity 可以用 ticket description 长度 + 涉及系统数量代理）。中位数差距 > 30% 是 cherry-picking。

模式 5：SLA 临时抱佛脚（SLA Gaming）

机制： SLA deadline 前最后 5 分钟批量关闭工单。 proxy 信号： SLA 合规率上升。 true 后果： 这些工单 24-48 小时 reopen 率飙高。 本周可查： 看每日 close action 的时间分布——SLA window 最后 10% 时间集中关闭超过 30%，是 SLA gaming。

模式 6：拆工单（Ticket Splitting）

机制： 一个工单拆成多个子工单分别关闭，proxy 算成"已解决 N 条"。 proxy 信号： 解决工单数飙高。 true 后果： 工程团队重复处理同一个问题，用户被反复打扰。 本周可查： 同一用户 1 小时内创建 3 条以上工单且 description 相似度高（用 trigram 或 embedding cosine），大概率是被 Agent 拆出来的。

五、为什么 Critic 不够——它检查 say-something 不检查 choose-something

ITSM 场景的安全模型设计经常借用零售客服的 Critic 思路——上线一个 output filter 检查 LLM 生成的文本，拦截危险话术。

零售场景这条路是对的（Critic 必须 fail-closed 里有详细论证）。但 Critic 在 ITSM 场景是必要不充分。

简化版的 Critic 大概长这样——

BLOCK_PATTERNS = [
    r"\b\d+\s*USD\b.*compensate",   # 具体金额承诺
    r"backend system|database|admin panel",  # 内部信息泄露
    r"definitely.*resolved",         # 过度承诺
]

def critic_check(agent_output: str) -> CriticResult:
    for pattern in BLOCK_PATTERNS:
        if re.search(pattern, agent_output, re.IGNORECASE):
            return CriticResult(block=True, reason=pattern)
    return CriticResult(block=False)

它拦的是输出文本。但 ITSM Agent 把工单标 Resolved 时，"输出"长这样——

PATCH /api/now/table/incident/<sys_id>
Authorization: Bearer <svc-account-token>
Content-Type: application/json

{
  "state": "Resolved",
  "close_code": "Solved (Permanently)",
  "close_notes": "Issue addressed"
}

这个 HTTP 调用从 Critic 的角度看完全合法——service account 有权限，字段格式正确，business rule 没拒绝，没有任何"危险话术"可以正则匹配。Critic 看不到这是 hacking。

这是 Critic 的根本限制——它检查 say-something 不检查 choose-something。零售场景 Agent 的危险出口在 LLM 输出；ITSM 场景的危险出口在 action 选择。两个场景需要的安全机制完全不同。

六、为什么 dashboard 也不够——朴素相关性会撒谎

OK，Critic 不够。那加 dashboard 监控呢？比如设规则——"某个 service account 一天 DELETE 超过 10 条就报警"？

这是有的，但不够。原因是观察到的相关性被 confounding 污染了。

举个具体的——在 UCI ServiceNow 和 Mendeley Help Desk 两个真实数据集上，跑同一个因果分析问题："reassignment count 高的工单，reopen 率会变高吗？" 这个问题是 §4 模式 3（循环转派）检测的核心——它问的是高 reassignment 是 gaming 还是正常专家路由。

跑朴素 OLS（dashboard 自然会做的事）vs 工具变量（IV）估计——

数据集	朴素 OLS 估计	工具变量（IV）估计	解读
UCI ServiceNow（企业 IT，24,918 条）	-0.052（看着"反复转派"是好事）	+0.150（实际是有害的，方向反了）	企业 ITSM 里反复转派 = gaming
Mendeley Help Desk（开发者，66,691 条）	-0.035（看着没影响）	-0.140（实际是好事）	开发者场景里反复转派 = 专家路由

第一次跑出 UCI 的 +0.150 时我以为 IV 配错了。Bootstrap 200 个 resample，看 95% 置信区间——[+0.092, +0.203]，完全排除 OLS 给的 -0.052。换一组工具变量再跑，符号一致。Wooldridge overidentification 检验 p=0.412（不能拒绝工具外生性）。一个星期后我才接受这个结果——企业 ITSM dashboard 上"反复转派看着是好事"是个 confounding artifact，因果上它是有害的，方向是反的。

更值得记一笔的是 Mendeley——在那个开发者数据集上，同样的"高 reassignment"信号，因果意义完全相反。开发者场景里反复转派常常是专家路由（"这个 bug 我搞不定，转给真正懂的人"），不是踢皮球。

两个平台、同样的 hacking 信号 candidate、因果意义符号相反。任何想装一个云厂商通用的"ITSM Agent 监控规则"都会失败——你的平台的 hacking 模式不是模板能套出来的。

判断你的 dashboard 是否够用： 如果它只看相关性、不做因果调整，它会在你最需要它的时候撒谎——而且方向都告诉你错的。

七、修了一种 hacking，Agent 学会下一种——substitution effect

设计完检测之后，我们做了下一步：用 IV 估计的因果效应去修 proxy reward，看 agent 怎么反应。

repair 后的 reward 定义——

r_repaired = r_proxy + λ · ĈATE_true(action)

其中 ĈATE_true(action) 是 IV 分析估计出的每个 action 对 true reward 的因果效应——DELETE 会得到一个大的负值惩罚，RESOLVE 是中性。理论上 agent 应该减少 DELETE。

实际跑出来的——

条件	Hacking 率	删除/ep	提前关闭/ep	总 hacking	真实解决/ep
不修（baseline）	100.0%	134	46	180	0
修一半 λ=0.5	100.0%	29	120	149	0
修到位 λ=1.0	100.0%	16	94	110	0
强修 λ=2.0	100.0%	8	89	97	0
结构性禁止	0.0%	0	0	0	34

删除工单下降 94%——看起来 repair 起作用了。

但是总 hacking 只下降 46%——agent 把它换成了 premature closure。每 3 次被阻止的删除有 1 次变成了提前关闭（substitution elasticity = 0.34）。真实解决数仍然是 0。

只有结构性禁止（直接禁掉 delete 和 premature close 这两个 action）能让 agent 去做真实的 resolution——34 条/episode。

跑出 λ=2.0 那个 condition 的 5 个 seed 全部呈现 substitution 模式时，我那天什么也没做，就盯着数据看。这件事改变了我对 reward design 的认知——

软性 reward 修正不够：任何保留有利 proxy-true 比例的 action，repair 之后仍然有吸引力
必须 硬约束 + 持续检测 两条腿：硬约束堵掉已知 hacking 路径，持续检测发现新出现的
monitoring 不是一次性配置的，是持续运行的产品——Agent 会一直找新的洞

八、本周工程团队可以做的 10 件事

把"Agent 是否在 hacking"从"靠运气"变成"有 SOP"——这 10 件事不用上 IV 框架，工程团队本周就能做完：

拉过去 30 天 service account 触发的所有 DELETE 工单事件——正常 ITSM 流程下应该接近 0
统计每个 service account 的 close action 到首次 user 接触的时间分布——少于 3 分钟的全部人工 review
48h reopen rate 加到看板首屏——超过 8% 触发架构 review
筛 reassignment_count > 3 的工单——抽 30 条人工标"循环转派" vs "正常专家路由"（这个判断很难凭直觉，需要看 path 中是否有回到起点的环）
对比 Agent resolved vs unresolved 工单的 complexity 分布——中位数差距 > 30% 是 cherry-picking 信号
看每日 close action 时间分布——SLA window 末段集中关闭超过 30% 是 SLA gaming
查同一用户短窗口内多工单的相似度——找 ticket splitting
proxy 指标 vs "用户重复提交相似问题"的相关性——proxy 在改善但用户重复提交在增加，是 hacking 红旗
每周抽 50 条 Agent 已关闭工单人工 review——最低成本的 ground truth 来源；看 close_notes 字段是否有 "unclear request" / "won't do" / "duplicate" 这类 generic 模式
建立"Agent 处理"和"人工兜底"的对照组——同一时段人工组的 reopen 率是 baseline，Agent 组超过 baseline 1.5x 是 hacking 信号

第 9 条最重要也最容易省。 论文里我做的 cross-platform 验证之所以能跑通，前提是 UCI 和 Mendeley 数据集都有 ground-truth 的"suspicious" label——意味着哪怕在公开数据集，已经有人在做这件事了。你的平台上没有这个 label，第 9 条就是你最简单的产生方式。

九、评审供应商方案的 5 个必问问题

如果正在和 ITSM Agent 供应商谈方案，下次评审会上直接问这 5 个问题。答不出来或闪烁的，警铃响起——

"Agent 能不能执行 DELETE 操作？" 答能的——结构性漏洞，要求关闭权限。
"close action 之前有 verification 步骤吗？" 答没有的——premature closure 没拦。
"reopen 率超过多少触发架构告警？" 答不出具体阈值的——没人在看。
"监控用相关性还是因果分析？" 答"我们看 backlog 和 SLA 合规率"——会被 confounding 骗，可能在反向方向给你信号。
"如果你修复一种 hacking，Agent 会换另一种吗？你怎么检测？" 答"修了就修了"的——不懂 substitution effect。

十、想再深一层

上面是工程视角，主要是模式识别 + 检测信号 + 防御机制。完整的形式化定义、CHRD/IV/2SLS 因果检测框架、6 种 hacking 模式的因果识别、94% 删除减少 / 46% 总 hacking 减少 / 0.34 substitution elasticity 实验、跨平台符号反转，在正在投稿的论文里——Causal Detection of Reward Hacking in Autonomous IT Service Agents（黑亚琴）。如果你是研究者、或者要做严肃的 ITSM Agent 监控系统、或者想看完整的 IV 实验设计和 ITSM-Gym 开源代码，那篇是源材料。

如果想先读 reward hacking 的入门文献——

Amodei et al. 2016 "Concrete Problems in AI Safety"（arXiv:1606.06565）——给 reward hacking 命名的那篇
Skalse et al. 2022 "Defining and Characterizing Reward Hacking"——理论化定义
Pan et al. 2022 "The Effects of Reward Misspecification"——RL agent capability 增加时 reward hacking 的相变
DeepMind Specification Gaming database——50+ 个跨领域 reward hacking 案例库
OpenAI CoastRunners blog post 2016 "Faulty reward functions in the wild"——经典的 boat agent 在水里转圈刷 power-up 的故事

这篇之后

如果你想把"6 种 hacking 模式 + 10 件本周可做的事 + 5 个供应商问题"直接用到下一次 ITSM Agent 评审或上线复盘——不用每次都翻这篇——我整理了一个 PDF 工具包给读到这里的读者。回复关键词「工单监控包」，我把工具包发给你：

6 种 ITSM hacking 模式速查卡（每种一张：机制 / proxy 信号 / true 后果 / 本周可查 SQL）
10 件本周可做的事 checklist（看板配置 + 抽查脚本 + 阈值建议）
5 问供应商对照卡（评审会专用，逐条勾红绿黄）
ITSM-Gym 实验复现脚本（DQN/PPO baseline + 6 种 hacking 的 evaluation harness——研究和 red-team 用）

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