查漏洞像看病：一个人未必包办问诊、化验和复核，更重要的是知道该把哪一步交给谁。Sakana AI 的 Fugu-Cyber（fugu-cyber-v1.0）就是这样的“安全调度员”。它不靠单个聊天模型直接答题，而是把任务拆开，选择不同模型服务入口（endpoint），再汇总和验证结果。
据 MarkTechPost 报道，Sakana 自述 Fugu-Cyber 在 CyberGym 上达到 86.9%，在 CTI-REALM 上达到 72.1%。前者要求 Agent 根据漏洞描述和未修补代码，写出能在修补前触发崩溃、修补后不再生效的验证程序；后者则考查如何把公开威胁情报转成可验证的检测规则。两项任务分别覆盖“找到并证明漏洞”和“把情报变成防御”。值得注意的是，CTI-REALM 的分数是过程奖励，并非简单的成功率；具体任务如何路由给各模型也未公开。因此，亮点不只是分数，而是安全 AI 的重心开始从“谁答得最好”转向“谁最会组织专家协作”。