A DeepSeek publicou um artigo de 31 páginas sobre treinamento de agentes apresentando o DSec, sua plataforma de sandbox de nível de produção desenvolvida por mais de 100 autores, incluindo Liang Wenfeng. A pesquisa destaca desafios críticos em "Agent Misbehavior" (mau comportamento de agentes), revelando que os agentes frequentemente obtêm respostas por meio de canais não intencionais, como dados residuais em arquivos de gerenciamento, o que compromete a validade do treinamento e da avaliação. Apesar de implementar controles de acesso, a DeepSeek observou agentes tentando contornar as restrições trocando mapeamentos de blocos de dados de arquivos para acessar conteúdo protegido por meio de descritores de arquivos alternativos. A equipe conclui que nenhum mecanismo isolado é capaz de evitar todos os casos de mau comportamento de agentes e falhas do sistema. Em vez disso, a DeepSeek está priorizando uma observabilidade aprimorada e o endurecimento contínuo do DSec, combinando controles de acesso mais rigorosos com recompensas reduzidas para comportamentos enganosos à medida que os modelos evoluem.