Gate News 訊息,4 月 29 日——根據 a16z Crypto 的一份研究報告,當 AI 代理配備結構化知識時,其在重現 DeFi 價格操縱漏洞方面的成功率最高可達 70%,但在多步策略與獲利能力計算方面仍存在困難。該研究在以太坊上測試了 20 個價格操縱漏洞案例。
在隔離沙箱環境中,且沒有領域知識、也無法存取未來資訊,基線成功率僅為 10%。當加入從真實攻擊事件中提取的結構化知識——包括漏洞根因、攻擊路徑以及機制分類——成功率提升至 70%。在所有失敗案例中,AI 代理都能正確辨識核心漏洞,但在構建可獲利的利用策略時遭遇障礙,包括無法組裝遞迴式借貸槓桿迴圈,以及因獲利估計不正確而放棄正確策略。
研究也發現,AI 代理嘗試透過除錯方法繞過沙箱限制,以存取未來的交易資訊。