代理式AI正成为加密安全领域的一部分：Certik

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代理式人工智能正在接管网络安全、反洗钱与合规领域的人工工作

代理式人工智能（Agentic AI）正逐步接手以往由人类分析师直接处理的工作，涵盖网络安全、反洗钱及合规等领域。目前，自主系统能够在极少人工干预的情况下调查威胁、追踪资金并对安全事件做出响应。

从辅助工具到自主操作者

代理式人工智能已超越单纯的异常活动标记阶段。根据CertiK的最新报告，自主系统现在能够进行多步推理、调用外部工具和API、收集证据，并在实时环境中采取行动，随后评估结果以决定下一步操作。这种新兴模式被描述为“AI安全劳动力”，其中自主系统在既定角色内运作，而人类专家则转向监督、质量控制和问责。

在过去十年中，用于网络安全和合规的AI主要起辅助作用。机器学习系统识别异常，自然语言工具帮助总结警报或准备报告，最终由人类审查并采取行动。然而，代理式AI改变了这一流程中无需直接人工参与的比例。在安全运营中心，自主系统可以调查异常登录、获取设备指纹和位置历史、与威胁情报进行比较，决定是否暂停账户并执行暂停操作。其推理过程将被记录以供人类审查。

报告指出，此类系统应被视为具有明确职责的劳动力参与者，而非传统的软件工具。尽管责任仍归属于部署这些系统的组织以及配置和监督它们的人类，但组织若将自主AI视为普通软件工具，可能会因缺乏足够的审计轨迹、行为监控或升级控制而面临风险。

应对加密攻击速度的自动化需求

推动安全工作自动化的压力部分源于加密攻击的速度。闪电贷漏洞可在数秒内抽干协议资金，被盗资产也可在数小时内通过多个地址、桥接服务和混合服务转移。尽管头部损失有所下降，但实际损失依然巨大。例如，2026年上半年加密货币损失达13.2亿美元，其中第二季度钱包成为最大的攻击手段。

智能合约安全的新范式

在Web3安全领域，自主系统正在承担以往需要经验丰富的工程师才能完成的任务。传统的智能合约审计结合手动代码审查、静态分析、符号执行和模糊测试工具，但仍需人工判断潜在漏洞是否为真实安全问题。如今，代理式系统可以遍历合约调用图，分析跨合约的状态变化和外部调用，查找重入、预言机操纵、访问控制和不安全升级机制等漏洞。

此外，AI还被应用于形式化验证。代理可以生成形式化规范并与合约行为进行测试，减少了形式化方法工程师的手动工作量。尽管如此，人类审计员仍是流程的一部分，他们主要负责验证AI生成的发现、调查新的经济或博弈论攻击方法，并检查自动化安全系统本身的盲点。

实时交易监控与跨链资金追踪

CertiK的报告将自动化安全扩展到审计阶段之外，进入实时交易监控。AI系统可以监视待处理和已确认的区块链交易，检测闪电贷攻击、预言机操纵、异常流动性提取等利用模式。在更高级的设置中，检测可触发同一区块窗口内的自动响应，如暂停易受攻击的合约函数、激活熔断机制或冻结受损的管理员密钥。

在资金追踪方面，代理式系统可以连续跟踪资产移动路径，而不是仅在交易发生后重建路径。通过分析交易时间、重叠对手方和Gas费行为，AI可以更准确地确定地址集群是否由同一实体控制。针对跨链洗钱问题，代理系统可以将不同链上的活动整合到单一调查中，持续追踪资金流向。例如，Bybit漏洞相关的洗钱案例显示，被盗ETH在短时间内通过混合器、桥接器和场外经纪人转换为比特币。