安全扫描像一只过度敏感的烟雾报警器：提示很多，真正着火的却很少，安全人员只好逐条排查。Google 已开源 Mantis，希望把这部分验证工作交给 AI Agent——能分工执行任务的软件代理。Google 称，AI 代码扫描的真阳性率低于 7%，也就是大量告警并非真实漏洞。
Mantis 不会盲扫所有文件。它先读取代码历史、安全修复、架构和威胁模型——对攻击入口与潜在风险的结构化分析，再把代码库整理成分层树；Google 表示，这能减少 85% 的令牌用量。随后，一个 Agent 提出判断，“批评者”和“审查者”Agent 专门质疑、复核，最后尝试在沙箱——与真实系统隔离的环境——中重现漏洞，用实际触发结果替代单纯相信模型。
这套思路的价值，在于把漏洞管理从“生成更多告警”推向“先拿出证据”。不过 Google 也提醒，过滤规则不能过宽：低风险不等于误报，否则减少噪声的同时也可能漏掉真漏洞。