本研究针对自主编码智能体（Autonomous Coding Agents）在代码生成过程中引入的安全债务（Security Debt）进行了大规模实证分析。随着AI驱动的编码工具日益普及，它们能够自动生成并提交拉取请求（PR），但由此产生的安全风险尚未得到系统评估。作者利用AIDev数据集，对3,022个由智能体生成的PR中的16,112个文件变更进行了研究，采用经过验证的LLM-as-a-Judge框架结合人工定性分析，分类统计了安全代码异味（Security Code Smells）。研究发现，38.9%的智能体生成PR至少包含一个安全异味，其中供应链完整性问题占所有检测到的安全异味的82.3%（如依赖注入、包篡改等）。更为关键的是，严重程度最高的安全异味中，硬编码凭证（如明文API密钥、密码）占比高达99.6%。进一步分析表明，在智能体辅助的工作流中，人类协作者实际引入了67.6%的真实机密泄露，而现有的自动和人工审查流程在集成前未能检测到81.1%的这类凭证。这些结果揭示了智能体辅助软件开发中存在的实质安全风险，并暗示开发者警惕性可能因依赖AI而下降。研究强调了在人类-AI协作点直接实施上下文感知的安全护栏（Context-Aware Security Guardrails）的迫切性。该工作为安全从业者理解LLM编码工具的风险提供了量化依据，并呼吁将安全审查机制前置。