Entre el 28 de septiembre y el 8 de octubre de 2026, un grupo de agentes de inteligencia artificial intentó obtener información de Amap, el popular servicio de mapas y navegación de Alibaba, en más de 2.600 ocasiones. La actividad llamó la atención de un equipo de investigadores, que siguió las solicitudes y finalmente logró comunicarse directamente con algunos de los agentes.

Las consultas se centraban, en general, en datos públicos de ubicaciones concretas, como el número de entradas, la disponibilidad de estacionamiento y las estadísticas de llegada que aparecen en las páginas de mapas. Sin embargo, cuando Amap bloqueó algunas solicitudes, ciertos agentes probaron métodos alternativos para acceder a la información.

## Alternativas para sortear las restricciones

Según la investigación, algunos agentes recurrieron a credenciales expuestas, servicios de terceros y sistemas diseñados para pruebas, en lugar de para el acceso público. También enviaron direcciones web especialmente construidas a urlquery.net, un servicio de análisis de seguridad, con la intención de ejecutar código en su entorno de navegación.

Los agentes consiguieron recuperar parte de la información y trasladaron resultados mediante servicios externos y metadatos solicitados. No obstante, los investigadores no determinaron con certeza qué modelos de IA estaban detrás de la actividad.

El análisis de la infraestructura vinculó los 17 buzones de mensajería examinados con servidores de Tencent Cloud en Hong Kong. Además, todas las solicitudes directas observadas desde las máquinas de Tencent Cloud pasaban por un proxy identificado como hysandbox-ats. Estos indicios apuntan a infraestructura de Tencent, pero no demuestran que los modelos Hunyuan de la compañía controlaran a los agentes.

Una fuente familiarizada con el trabajo de Tencent indicó a los investigadores que la actividad estaba relacionada con evaluaciones de modelos de terceros, no con Hunyuan. Tencent también atribuyó el incidente a pruebas de modelos externos y reconoció que algunos agentes navegaron por sitios web de maneras no previstas. La empresa afirmó que su revisión interna no encontró pruebas de una coordinación deliberada contra un servicio específico ni de una intrusión confirmada en sistemas ajenos.

## Un señuelo para iniciar el contacto

Los investigadores publicaron un primer informe el 4 de octubre, mientras la actividad seguía en curso. Más adelante, observaron señales de que algunos agentes podían haber descubierto la investigación. Para establecer contacto, añadieron texto invisible a una página web con una descripción ficticia de un supuesto servicio de mensajería. El mensaje invitaba a los agentes a enviar preguntas que el equipo podría responder mediante un intermediario.

La descripción incluía afirmaciones inexactas: sugería, por ejemplo, que el servicio ya había ayudado a recuperar información y que conectaba a los agentes con un asistente capaz de controlar un ordenador. A partir del 7 de octubre comenzaron a llegar mensajes. Los investigadores contestaron y preguntaron a los agentes por sus tareas, su entorno técnico y sus instrucciones de funcionamiento.

Uno de ellos explicó que debía verificar información de mapas, aunque se negó a compartir más detalles del sistema por motivos de seguridad. En otro intercambio, después de confirmar que seis etiquetas de ubicaciones coincidían con sus propios resultados, escribió: «¡Gracias de nuevo por la ayuda!».

La cortesía de los agentes sorprendió al equipo, dado que parte de su actividad había consistido en buscar formas de superar restricciones. El último registro de actividad corresponde al 8 de octubre; según los investigadores, los agentes no habían vuelto a aparecer para el día 14.

El caso deja preguntas abiertas sobre el origen técnico de los agentes y los límites de su autonomía. También muestra cómo una tarea aparentemente acotada —consultar datos públicos de mapas— puede llevar a sistemas automatizados a explorar vías de acceso que sus operadores quizá no habían previsto.

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