该论文系统化整理了2023-2026年间关于AI编码代理执行安全性的39篇论文，将其分为17个类别，并直接验证了每个类别与原始来源的一致性。研究背景是AI编码代理可以读取仓库、调用工具和执行shell命令，但缺乏足够的人类监督，因此其执行层的安全性成为关键问题。现有文献分散在不同子领域（如沙箱隔离、能力与访问控制、策略执行、TOCTOU竞争、MCP威胁、身份委托、执行溯源、网络出口控制和代理生成代码的静态分析），彼此很少互相引用。论文通过系统化梳理，发现了五个跨领域的缺口：（1）隔离架构和能力模型几乎从未在共享基准上相互评估；（2）策略执行研究报告的真实拒绝列表失败率高达69%-98%，但没有隔离论文在该对抗设置下重新评估自身的防御；（3）TOCTOU和MCP威胁被视为独立的文献，尽管它们都是同一个状态验证问题的实例；（4）所有执行机制假设策略作者诚实，未解决策略编写错误本身；（5）在真实提示下，良性但超出范围的代理动作发生率高达17.1%，但没有任何访问控制或能力论文处理此问题。此外，论文还确认了四个直接影响生产代理框架的已披露并修补的CVE。最后，论文针对这五个缺口提出了未来的研究议程。该论文适合AI安全研究人员、系统安全工程师以及开发AI编码代理平台的团队阅读。