序言
过去一年，人工智能（AI）在 Web3 生态系统中的作用发生了根本性转变。它不再仅仅是帮助人类更快地处理信息或生成分析的辅助工具。相反，AI 已成为提高交易效率和决策质量的核心驱动力，深度融入了交易发起、执行和资金流动的整个链条。随着大型语言模型（LLMs）、AI 代理和自动化执行系统的成熟，交易范式正从传统的“以人类为主导，机器辅助”模式向新的前沿演变：“机器规划、机器执行、人类监督”。
Web3 的三大内在特征——公开数据、协议可组合性和不可撤销结算——独特地放大了这一转变。它们共同创造了一种强大的二元性：前所未有的效率提升的承诺，以及急剧上升的风险曲线。
这一转型正在三个截然不同、同步进行的事实中成形：
- 新的交易现实：AI 正在开始独立处理核心决策——识别信号、生成策略和选择执行路径。通过 x402 协议等创新，它促进了直接的机器对机器支付和调用，加速了机器可执行交易系统的崛起。
- 风险和攻击向量的升级：随着交易和执行变得完全自动化，漏洞利用、攻击路径生成和资金洗钱也变得自动化且可扩展。风险现在以一种持续超越人类反应和干预能力的速度传播。
- 安全、风险控制和合规性的新要求：为了使智能交易可持续，安全、风险管理和合规性本身必须被工程化、自动化和模块化。效率必须与工程化控制相匹配。
正是在这样的行业背景下，BlockSec 和 Bitget 呈现了本报告。我们超越了“我们是否应该使用 AI？”这一基本问题，转而解决一个更紧迫和实际的问题：随着交易、执行和支付变得全面机器可执行，Web3 的底层风险结构如何演变，行业如何必须相应地重建其基础安全、风险控制和合规能力？我们通过三个视角系统地审视 AI、交易和安全交叉点的关键变化和应对策略：新场景的形成、新挑战的放大以及新机遇的出现。
第一章：AI 的演进及其与 Web3 的集成
AI 正从辅助工具演变为能够进行规划、使用工具并执行闭环任务的代理系统。Web3 的原生特性——公开数据、可组合协议、不可撤销结算——放大了自动化带来的回报以及运营故障和恶意攻击的成本。这一基本特征决定了，在 Web3 中讨论防御和合规不仅仅是应用 AI 工具来改进现有流程；它构成了一个全面的、系统的范式转变——交易、风险控制和安全都在朝着机器可执行模型同步迈进。
1. AI 在金融交易和风险控制方面的能力飞跃：从辅助工具到自主决策系统
如果我们把 AI 在金融交易和风险控制中不断变化的角色的演变视为一条进化链，那么最关键的界限在于系统是否拥有闭环执行能力。
早期的基于规则的系统更像是有手动覆盖的自动化工具。其核心逻辑是将专家知识转化为明确的阈值判断、黑白名单管理和固定风险控制策略。这种方法在可解释性和可管理的治理成本方面具有优势。然而，其缺点也很显著：对新的业务模型或对抗性攻击的反应非常缓慢。
随着业务复杂性的增长，规则会失控地累积，最终产生不可持续的策略债务池，严重削弱了系统的灵活性和响应能力。
机器学习的引入将风险控制推向了统计模式识别的阶段。通过特征工程和监督学习，系统实现了风险评分和行为分类，显著提高了风险检测覆盖率。然而，这种模型高度依赖于历史标记数据和稳定的数据分布。它面临着经典的分布漂移问题：在历史数据训练期间学到的模式，由于市场条件的转变或攻击方法的演变，在实际环境中可能会过时，导致模型精度急剧下降。本质上，过去的经验变得不再适用。当攻击者改变策略、进行跨链转移或将资金分割成小额时，这些模型会表现出严重的判断错误。
大型语言模型和 AI 代理的出现带来了革命性的变化。AI 代理的核心优势不仅在于更智能——拥有更强的认知和推理能力——还在于更强大——拥有全面的流程编排和执行能力。它将风险管理从传统的单点预测提升到全流程、闭环处理。这包括一个完整的序列：识别异常信号、收集佐证证据、链接相关地址、理解合约行为逻辑、评估风险敞口、生成有针对性的缓解建议、触发控制操作以及生成可审计记录。换句话说，AI 已从指示潜在问题发展到将问题处理到可操作状态。
交易方面也出现了类似的演变：从传统的读取报告、分析指标和编写策略的手动周期，转变为一个由 AI 驱动的、完全自动化的多源数据摄取、策略生成、订单执行以及交易后分析和优化过程。系统的行动链正在增长，成为一个自主决策系统。
然而，这一转变带来了一个关键的告诫：转向自主决策系统范式会同时加剧风险。人类操作错误通常频率较低且不一致。相反，机器错误可能频繁、可复制，并且可以同时大规模触发。因此，在金融系统中应用 AI 的真正挑战不在于“能否做到？”，而在于“能否在明确定义且可执行的边界内做到？”这些边界包括明确的权限范围、资金限制、允许的合约交互范围以及在检测到风险时自动降级或紧急关停的机制。在 Web3 领域，这一挑战被极大地放大了，主要是由于链上交易的不可撤销性——一旦确认了错误的交易或成功的攻击，相关的资金损失通常是永久性的。
2. Web3 技术架构对 AI 的放大效应：公开、可组合、不可撤销
随着 AI 从辅助工具演变为自主决策系统，一个关键问题出现了：当这种演变与 Web3 相遇时，组合效应是什么？答案是：Web3 的技术架构充当了力倍增器，放大了 AI 的效率优势和内在风险。
它实现了自动化交易效率的指数级增长，同时显著扩大了风险的潜在范围和严重性。这种放大效应源于 Web3 三种结构性特征的融合：公开数据、协议可组合性和不可撤销结算。
从积极的角度来看，Web3 对 AI 的主要吸引力源于数据层。链上数据本质上是公开的、透明的、可验证的和可追溯的。这为风险控制和合规性提供了传统金融难以匹敌的透明度优势——人们可以在单个统一账本上观察到资金流动的完整轨迹、跨协议的交互路径以及资金聚合和分散的过程。
同时，链上数据也带来了显著的解释挑战。地址是“语义稀疏的”（缺乏明确的身份标识，难以直接与现实世界实体联系起来），数据集包含大量噪音，并且数据分散在不同的区块链上。当合法的交易行为与混淆的资金流交织在一起时，简单的基于规则的系统通常无法有效地区分它们。因此，从链上数据中提取有意义的见解本身就成为一项高成本的工程任务，需要深度整合交易序列、合约调用逻辑、跨链消息传递和链下情报，才能得出既可解释又可靠的结论。
更关键的影响来自 Web3 的可组合性和不可撤销性。协议可组合性极大地加速了金融创新的步伐。
交易策略可以像搭积木一样组装，灵活地组合借贷、去中心化交易所（DEXs）、衍生品和跨链桥的模块，形成新的金融产品。然而，正是这种特性也加速了风险的传播速度。一个组件中的小漏洞，在互联的协议“供应链”中传播时会被迅速放大，并可能被攻击者迅速重新利用为可重复使用的漏洞利用模板。
不可撤销性从根本上改变了事件后的格局。在传统金融中，错误或欺诈性交易可以通过取消、付款逆转或机构间补偿机制来补救。在 Web3 中，一旦资金完成了跨链转移、进入了混币服务或被迅速分散到大量地址中，恢复的难度就会呈指数级增长。这一特性迫使行业将安全和风险控制的核心重点从传统的事后解释转变为事前预警和实时拦截。有效的损失缓解现在取决于在风险事件发生之前或之中进行干预的能力。
3. CEX 和 DeFi 的不同集成路径：相同的 AI，不同的控制平面
理解 Web3 的放大效应引出了一个实际的实施问题：虽然中心化交易所（CEXs）和去中心化金融（DeFi）协议都可能集成 AI 技术，但它们的应用重点却大不相同。
核心原因在于它们所拥有的控制平面（网络工程术语，此处用于表示对资金和协议操作的干预能力）的根本差异。 当将 AI 应用于交易和风险管理时，CEXs 和 DeFi 自然会发展出不同的侧重点。CEXs 拥有完整的账户系统和强大的控制平面。这使得它们能够实施 KYC（了解你的客户）/KYB（了解你的业务）程序、施加交易限制以及建立正式的资金冻结和交易回滚流程。在 CEX 的背景下，AI 的价值通常体现在更高效的审计流程、更及时的可疑交易识别以及在生成合规文档和保留审计跟踪方面的更大自动化。
DeFi 协议由于其去中心化的特性，其干预能力（控制平面）天然受限。它们无法像 CEX 那样直接冻结用户的资产，更像是“弱控制 + 强可组合性”的开放环境。大多数 DeFi 协议缺乏内置的资产冻结机制。因此，实际的风险控制分布在多个点：前端界面、API 层、钱包授权步骤以及合规中间件，如风险控制 API、风险地址数据库和链上监控网络。
这种结构性现实决定了 DeFi 中的 AI 应用必须优先考虑实时理解和预警能力。它们的重点转向及早检测异常交易路径、及时识别下游风险敞口，并将风险信号迅速传播给那些拥有可操作控制的实体，如交易所、稳定币发行商、执法伙伴或协议治理机构。
例如，Tokenlon 在交易发起地址上执行 KYA（了解你的地址）检查，拒绝已知黑名单上的地址的服务，从而在资金进入不可追踪的渠道之前阻止交易。
从工程角度来看，这种控制平面的差异决定了为每个领域构建的 AI 系统的性质。在 CEX 中，AI 主要充当高吞吐量的决策支持和运营自动化引擎，旨在提高现有流程的效率和准确性。在 DeFi 中，AI 更像是一个持久的、链上的态势感知和情报分发系统，其核心任务是实现早期风险发现并促进快速、协调的响应。虽然两条路径都朝着基于代理的系统发展，但其底层约束机制存在根本差异。CEX 的约束通过内部治理策略和账户权限强制执行。相比之下，DeFi 的约束必须依赖于其他保障措施：可编程授权、交易模拟验证以及允许的合约交互的白名单。
4. AI 代理、x402 和机器可执行交易系统的形成：从机器人到代理网络
传统的交易机器人通常是基于固定策略和静态接口构建的简单自动化。AI 代理代表着向通用执行器的飞跃——能够动态选择工具、编排多步流程，并根据反馈调整其行为。
要使 AI 代理成为真正的经济参与者，有两个条件至关重要：首先，要有明确的、可编程的授权和风险控制边界；其次，要有机器原生接口用于支付和结算。x402 协议通过将支付功能嵌入到标准 HTTP 语义中，解决了第二个条件。这项创新将支付步骤与以人类为中心的工作流程解耦，使 AI 代理和服务器能够执行无缝的机器对机器交易，而无需账户、订阅服务或 API 密钥。
支付和调用的标准化为新的机器经济组织铺平了道路。AI 代理将不再局限于执行单点任务。相反，它们将形成互联网络，在多个服务之间无缝地进行“支付调用 > 获取数据 > 生成洞察 > 执行交易”的连续循环。然而，这种标准化也带来了标准化的风险：支付标准化可能催生自动化的欺诈和洗钱服务调用；策略生成标准化可能导致可复制攻击路径的泛滥。
这凸显了一个关键的紧迫性：AI 与 Web3 的融合不仅仅是 AI 模型与链上数据的简单集成；它是一个系统性的范式转变。随着交易和风险控制演变为机器可执行模型，行业必须为这一新现实构建完整的基础设施——一个确保机器同时具备可操作性、可约束性、可审计性和可阻止性的基础设施。没有这个基础层，效率提升的承诺将被不受控制的风险所掩盖。
第一章：AI 如何重塑 Web3 交易效率和决策逻辑
1. Web3 交易环境中的核心挑战和 AI 的干预点
Web3 交易的一个根本性结构性问题是流动性碎片化，这是由于中心化交易所（CEXs）和去中心化交易所（DEXs）在不同区块链上共存造成的。这通常会在市场可见价格和实际可交易的价格/数量之间产生差距。在这里，AI 作为关键的路由层，分析市场深度、滑点、费用、路由路径和网络延迟等因素，推荐最优的订单分配和执行路径，从而提高交易效率。
加密货币市场的高波动性、高风险和信息不对称问题长期存在，并在事件驱动的市场变动中进一步放大。AI 通过整合碎片化信息提供价值。它构建和分析来自项目公告、链上资金流、社交情绪和研究材料的数据，帮助用户更快、更清晰地理解项目基本面和风险，以减少决策中的盲点。 虽然 AI 辅助交易并非新鲜事物，但其作用正从简单的研究辅助深化到信号识别、情绪分析和策略生成等核心战略职能。实时追踪异常资金流和巨鲸动向，量化社交媒体情绪和叙事动量，以及自动分类和识别市场趋势（趋势、横盘、波动性扩张）正成为 Web3 快节奏环境中具有巨大价值的可扩展效用。
然而，必须强调 AI 应用的界限。当前加密货币市场的价格效率和信息质量仍然不稳定。如果 AI 处理的上游数据包含噪音、操纵或错误归因，就会导致经典的“垃圾进，垃圾出”问题。因此，在评估 AI 生成的交易信号时，信息来源的可信度、逻辑证据链的完整性、置信度水平的明确表达以及反事实验证机制（即跨维度交叉验证信号）比信号强度本身更关键。
2. 交易所内 Web3 交易 AI 工具的行业格局和发展方向
交易所内嵌 AI 工具的发展方向正从传统市场评论转向全交易生命周期辅助，更加强调统一信息可见性和分发效率。以 Bitget 的 GetAgent 为例，其定位更偏向于通用交易信息和决策支持工具。
它旨在通过更易于访问的格式呈现关键市场变量、潜在风险点和核心信息亮点，降低理解门槛，缓解用户在信息获取和专业理解方面的困难。
链上机器人和复制交易代表了执行侧自动化的扩散趋势。其核心优势在于将专业交易策略转化为可复制、标准化的执行流程，降低了普通用户的入门门槛。未来，复制交易的一个重要来源可能来自 AI 驱动的量化团队或系统化策略提供商。然而，这也将策略质量问题转化为更复杂的策略可持续性和可解释性问题。用户不仅需要了解过去的表现，还需要了解策略的底层逻辑、适用场景和潜在风险。
一个需要重点关注的关键问题是市场容量和策略拥挤。当大量资金对相似信号和相似执行逻辑同时采取行动时，潜在回报会迅速被压缩，而市场冲击成本和回撤可能会显著增加。这种效应在链上交易环境中尤为突出，滑点波动、可提取价值（MEV）、路由不确定性和突发的流动性变化会进一步增加拥挤交易的负外部性，常常导致实际利润远低于预期。
因此，一个更中立和务实的结论是：AI 交易工具越趋于自动化，与约束机制相结合就越重要。
这些机制包括明确的策略适用条件、严格的风险相关限制、异常市场行情下的自动关停规则，以及可审计的数据源和信号生成。没有这些，所谓的“效率提升”本身就可能成为风险的放大器，使 the user 暴露于不必要的损失。
3. Bitget GetAgent 在 AI 交易系统中的作用
GetAgent 的定位不是一个简单的聊天机器人，而是复杂流动性环境中的交易者的“第二大脑”。其核心逻辑是通过将 AI 算法与实时、多维度数据深度集成，构建数据、策略和执行的闭环。其主要价值可以概括为四点：
(1) 实时情报和数据跟踪
传统的监控新闻和分析数据的工作流程需要用户具备强大的网络爬取、搜索和分析能力——这是一个很高的入门门槛。通过集成 50 多个专业工具，GetAgent 实现了对市场信息黑箱的实时可见性。它不仅实时跟踪主流财经媒体的更新，还深入访问了多个信息层，如社交媒体情绪和关键项目团队的动态，确保用户不再存在信息盲点。
同时，GetAgent 提供了强大的过滤和提炼能力。它可以有效地过滤掉低质量代币炒作等噪音，并准确提取真正驱动价格变动的核心变量，包括安全漏洞警报和大额代币解锁时间表等关键信号。最后，GetAgent 整合了本来分散的信息，如链上交易流、无数的公告和研究报告，将它们转化为直观、可操作的逻辑。例如，它可以直接告诉用户“虽然项目在社交媒体上热度很高，但其核心开发者手中的资金一直在稳步流出”，清晰地揭示了潜在风险。
(2) 交易策略生成和执行辅助
GetAgent 根据用户特定需求生成定制化交易策略，显著降低了交易执行的门槛，并将交易决策从专业指令驱动转变为更精确的意图和策略驱动。根据用户的历史交易偏好、风险承受能力和当前头寸，GetAgent 提供高度针对性的指导，而非通用的看涨或看跌建议。例如：“考虑到你的 BTC 持仓和当前波动模式，请考虑在 X–Y 范围内运行网格交易机器人。”
对于复杂的跨资产和跨协议操作，GetAgent 通过自然语言交互简化了流程。用户用日常语言表达交易意图，GetAgent 将自动匹配最优策略并针对市场深度和滑点进行优化，使普通用户也能参与到复杂的 Web3 交易中。
(3) 与自动化交易系统的协同作用
GetAgent 不是一个独立的工具，而是更广泛的自动化交易堆栈中的一个中心决策节点。上游，它摄取多维度的链上数据、实时市场价格、社交媒体情绪和专业研究。在内部进行结构化、关键信息摘要和相关性/逻辑分析等步骤后，它形成了策略的决策框架。下游，它为自动化交易系统、量化 AI 代理和复制交易系统输出精确的决策参考和参数建议，实现系统级的协调和联动。
(4) 效率提升背后的风险和约束
在拥抱 AI 带来的效率提升的同时，必须高度警惕与之相关的风险。无论 GetAgent 的信号多么引人注目，“AI 提出，人类批准”的核心原则都应始终保持一致。随着 Bitget 继续投入研发并提升 AI 能力，团队不仅专注于让 GetAgent 提供更准确的交易建议，还在积极探索如何通过完整、基于证据的推理来论证其建议的可行性。例如，为什么推荐某个入场点？是因为技术指标的汇合，还是因为链上巨鲸地址出现了异常流入？
在 Bitget 看来，GetAgent 的长期价值不仅仅在于提供确定的交易结论，还在于帮助交易者和交易系统更好地识别其承担的风险类型，以及风险是否与当前市场相符，从而做出更理性的交易决策。
4. 平衡交易效率与风险：BlockSec 的安全支持
AI 驱动的交易效率提升背后，风险控制仍然是一个不容忽视的核心问题。BlockSec 基于对 Web3 交易风险的深刻理解，提供了全面的安全能力，帮助用户在享受 AI 赋能的交易便捷性的同时，有效管理潜在风险：
针对数据噪音和错误归因风险，BlockSec 的 Phalcon Explorer 提供了强大的交易模拟和多源交叉验证。这可以过滤掉操纵性数据和虚假信号，并使用户能够区分真实的市場趨勢：
通过 MetaSleuth 的资金流追踪能力，可以实时识别相似策略中的资金集中情况，发出流动性挤兑风险的早期预警，并为用户提供调整交易策略的可行性建议，从而缓解因策略拥挤而导致的市場風險。
通过 MetaSuites 的审批诊断功能，在执行层提供实时检测异常审批的能力，并允许用户立即撤销有风险的审批，有效降低因权限滥用或错误执行而导致资金损失的可能性。
第三章：AI 时代 Web3 的攻防演进和新的安全范式
AI 提升交易效率的同时，也使得攻击更快、更隐蔽、更具破坏性。Web3 的去中心化架构天然导致责任分散，智能合约的可组合性引入了系统性风险的潜在蔓延，而基础模型的广泛采用进一步降低了理解漏洞和生成攻击路径的技能门槛。在此背景下，攻击正朝着端到端自动化和工业化规模化执行演进。
对此，安全防御必须从“更好的检测”的传统概念演变为“可操作的、实时的、闭环处理”。在机器人执行交易的特定场景下，这意味着在授权管理、防止错误执行和系统链式反应风险方面进行工程化治理，从而建立一个适合 AI 时代的 Web3 安全新范式。
1. AI 如何重塑 Web3 攻击方法和风险概况
在 Web3 中，安全斗争不仅仅是关于是否存在漏洞，而是更深层次地根植于其去中心化架构带来的责任分散。以协议为例：代码由项目团队开发和部署。用户界面的维护可能由另一个团队负责。交易通过钱包和路由协议发起。资金流经 DEX、借贷协议、跨链桥和聚合器。最后，出入金由中心化平台处理。在这种背景下，当发生安全事件时，过程中的任何一个节点都可以声称不应承担全部责任，因为它拥有非常狭窄的控制范围。攻击者可能会利用这种结构性碎片化，在多个薄弱节点上编排多阶段攻击链，制造一个没有单一实体拥有全局控制的局面，从而成功执行攻击。
AI 的引入使得这种结构性弱点更加突出。AI 系统更容易搜索、生成和重用攻击路径，风险传播的速度将持续前所未有地超出人类协调的上限。届时，传统的、以人类为主导的事件响应将过时。漏洞对智能合约层引入的系统性风险并非危言耸听。DeFi 的可组合性允许微小的编码缺陷沿着依赖链迅速放大，并最终升级为生态系统级别的安全灾难。同时，链上资金结算的不可撤销性压缩了响应窗口至几分钟。
根据 BlockSec 的 DeFi 安全事件库，2024 年加密行业因黑客攻击和漏洞利用造成的总损失超过 20 亿美元，其中 DeFi 协议仍然是主要目标。这些数据清楚地表明，即使行业在安全方面的支出不断增加，攻击仍然频繁发生，通常伴随着单次事件的大额损失和破坏性影响。随着智能合约成为金融基础设施的核心组成部分，漏洞不再仅仅是工程缺陷，而更多时候是一种可以被恶意武器化的系统性金融风险。
AI 重塑攻击面的另一个方面也显而易见：攻击链中曾经由经验驱动和手动完成的步骤正朝着端到端自动化发展。
首先，漏洞发现和理解的自动化。基础模型在代码阅读、语义抽象和逻辑推理方面表现出色。它们可以快速从复杂的合约逻辑中提取潜在的薄弱环节，并生成精确的漏洞利用触发器、交易序列和合约调用组合，显著降低了利用的技能门槛。
其次，攻击路径生成的自动化。近年来，行业研究开始将大型语言模型（LLMs）适配为端到端的漏洞利用代码生成器。通过将 LLMs 与专门的工具链相结合，可以在特定的合约地址和区块高度上构建自动化流程，收集相关信息，解释合约行为，生成可编译的漏洞利用合约，并根据历史区块链状态进行验证。这意味着有效的攻击技术不再仅仅依赖于少数顶尖安全研究人员的手动调整，而是可以被工程化为可扩展、生产级的攻击流水线。
更广泛的安全研究进一步支持了这一趋势：给定一个 CVE（通用漏洞披露）描述，GPT-4 在某些测试集上生成可运行漏洞利用代码的成功率很高。这一现象表明，从自然语言漏洞描述到可执行攻击代码的转换正在迅速简化。当漏洞利用代码生成越来越成为一种可以随时调用的成熟能力时，大规模攻击将成为现实。
在 Web3 中，大规模攻击的放大效应体现在两个方面：
首先，基于模式的攻击，攻击者将相同的剧本应用于大规模扫描具有相似架构和漏洞类别的合约，识别目标，然后批量探测和利用目标。
其次，洗钱和欺诈供应链的形成，这使得恶意行为者无需自己构建完整的技术栈即可进行操作。例如，Telegram 等平台上的中文语音托管式非法市场已发展成为成熟的犯罪便利化市场。据报道，自 2021 年以来，两个主要非法市场——“环球担保”和“信币担保”——已促成了超过 350 亿美元的稳定币交易，涵盖洗钱、被窃取数据交易以及更严重的犯罪服务。此外，Telegram 上的非法市场提供专门的欺诈工具，包括深度伪造制作者。这种平台式的稳定犯罪活动服务供应使攻击者不仅能够更快地生成漏洞利用计划和路径，还能快速获取被盗资金的洗钱工具包。现在，曾经是一次技术漏洞利用，可以升级为完整非法产业的一部分。
2. AI 驱动的安全防御系统
随着 AI 升级攻击剧本，如果能够将传统上依赖人类专业知识的安全能力转化为可复现、可扩展的工程系统，它也能为防御方带来核心价值。这样的防御系统应具备三个能力层作为其基石：
(1) 智能合约代码分析和自动化审计
AI 在智能合约审计方面的关键优势在于其将碎片化审计知识转化为结构化系统的能力。传统的静态分析和形式化验证工具擅长确定性规则，但它们常常难以应对复杂的业务逻辑、多合约的可组合性和调用，并陷入假阴性和假阳性的僵局。然而，LLMs 在语义解释、模式抽象和跨文件推理方面具有明显优势，非常适合作为快速合约理解和初步风险暴露的预审计层。
尽管如此，AI 并非要取代传统的审计工具；相反，它越来越多地作为一条线索，在高效、自动化的审计流水线中协调这些工具。在实践中，AI 模型可以首先生成合约的语义摘要、可能的风险项以及一个合理的漏洞利用路径。然后，它将信息传递给静态或动态分析工具进行有针对性的验证。最后，AI 将验证结果、证据链、漏洞利用条件和修复建议整合到结构化、可审计的报告中。这种分工，即 AI 负责理解，工具负责验证，人类负责决策，很可能成为未来智能合约审计的持久工程模型。
(2) 异常交易检测和链上行为模式识别
在此领域，AI 主要用于将公开但高度混乱的链上数据转化为可操作的安全相关信号。链上的核心挑战不是数据稀缺，而是噪音过载：高频交易的机器人、拆分转账、跨链跳转和复杂的合约路由相互交织，使得简单的基于阈值的规则对于识别异常无效。
AI 更适合这些复杂环境。利用序列建模和基于图的相关性分析等技术，AI 系统可以识别与常见攻击类别相关的先兆行为，例如权限异常、异常密集的合约调用活动，或与已知高风险实体（如黑名单地址或可疑平台）的间接关联。它们还可以持续计算下游风险敞口，使安全团队能够清楚地追踪资金流动、受影响的范围以及剩余的拦截时间窗口。
(3) 实时监控和自动化响应
在生产环境中，实施防御能力需要始终在线的安全平台，而不是一次性分析工具。BlockSec 的 Phalcon Security 可以作为一个很好的例子。其目标不是事后回顾和改进，而是通过三个核心能力，在响应窗口内尽可能多地拦截风险：在区块链和内存池层面的实时监控、异常行为识别和自动化响应。
在多次现实的 Web3 攻击中，Phalcon Security 通过持续监控交易行为、合约交互逻辑和敏感操作，成功地早期识别出潜在的攻击信号。它允许用户配置自动化处理策略（如暂停合约或阻止可疑转账），从而在攻击完成前防止风险传播。这些能力的关键价值不仅仅是“发现更多问题”，而是使安全防御能够达到与自动化攻击相匹配的响应速度，将 Web3 安全从被动、以审计为中心的模型推向主动、实时的防御系统。
3. 智能交易和机器执行场景下的安全挑战与对策
在交易领域，人工确认逐渐被闭环机器执行所取代。与此同时，安全重心从合约漏洞转移到权限管理和执行路径安全。
首先，钱包安全、私钥管理和授权风险显著放大。AI 代理频繁调用工具和合约，这不可避免地需要更频繁的交易签名和更复杂的授权配置。如果私钥泄露，或者授权范围过大，或者授权对象被欺骗，资金损失可能会在极短时间内升级。传统的建议，如敦促用户提高警惕，在机器执行的工作流程中变得无效。这些系统被设计成尽量减少人工干预，因此用户无法实时监控每一次自动化操作。
与此同时，AI 代理和支付协议（如 x402）引入了更隐蔽和微妙的授权滥用和错误执行风险。x402 等协议允许 API、应用程序和 AI 代理通过 HTTP 进行即时稳定币支付，提高了操作效率，但也使机器能够自主地在整个工作流程中进行支付和调用功能。这为攻击者创造了新的途径。他们可能将诱导的支付、调用、授权和更多恶意行为伪装成正常流程，以逃避防御。
同时，AI 模型本身在提示注入攻击、数据中毒或对抗性输入下，可能执行看似合规但错误的动作。这里的核心问题不是 x402 是“好”还是“坏”，而是交易流水线越顺畅、越自动化，就越需要强制执行更严格的权限边界、支出限制、可撤销授权以及完整的审计和回放能力。没有这些控制，一个小错误可能会被放大成大规模、自动化的连锁损失。
最后，自动化交易也可能引发系统性连锁反应。当大量 AI 代理依赖相似的信号源和策略模板时，聚合的市场共振影响将是严重的。单一触发器可能导致大规模的同步买入/卖出、订单取消或跨链转移。这将实质性地放大波动性，并导致大规模清算和流动性恐慌。攻击者也可能利用这种同质性，通过发布误导性信号、操纵局部流动性或攻击关键路由协议，触发链上和链下的级联故障。
换句话说，机器交易将传统的个体操作风险升级为更具破坏性的集体行为风险。这种风险不一定源于恶意攻击，也可能源于高度一致的自动化“理性决策”。当所有机器根据相同的逻辑做出相同的决策时，系统性风险就会出现。
因此，在智能交易时代，一个更可持续的安全范式不仅仅是强调实时监控，而是要为上述三种风险工程化具体的解决方案：
- 层次化授权和自动降级机制，以严格限制授权控制失败时的损失上限，确保单一权限泄露不会导致全局损失。
- 执行前模拟和推理链审计技术，以有效拦截由外部操纵引起的错误执行和恶意行为，确保每一次自动化交易都逻辑合理。
- 去同质化策略、断路器设计和跨实体协作，以防止系统性级联效应，并确保单一市场波动不会升级为全面的行业危机。 只有这样，安全防御才能跟上机器执行的速度，实现对关键风险点的更早、更稳定、更有效的干预，确保智能交易系统的安全稳定运行。
第四章：AI 在 Web3 风险控制、AML 和风险识别中的应用
Web3 领域的合规挑战并非仅由匿名性驱动，而是与多种复杂因素深度交织：匿名性与可追溯性之间的张力，由跨链和多协议交互引起的路径爆炸问题，以及 DeFi 和 CEX 之间不同控制水平导致的碎片化响应。AI 在该领域的核心机会在于将海量的链上噪音数据转化为可操作的风险洞察：通过将地址画像、资金路径追踪和合约/代理风险评估链接成一个完整的闭环，并将这些能力转化为实时警报、操作编排和可审计证据链。
随着 AI 代理和机器支付的出现，合规领域将面临协议适应和责任界定的新挑战。监管技术（RegTech）向模块化、自动化接口的演进将成为行业不可避免的趋势。
1. Web3 风险控制和合规的结构性挑战
(1) 匿名性与可追溯性之间的冲突
Web3 合规性的第一个核心冲突是匿名性与可追溯性的共存。链上交易是透明且不可篡改的，理论上使每一笔资金流都可追溯。然而，链上地址并不直接对应现实世界的身份。市场参与者可以通过频繁更换地址、拆分资金转账、使用中介合约以及进行跨链活动，将“可追溯”转变为“可追溯但难以归属”。因此，虽然可以追踪资金流，但识别资金的真实控制者却成为一项重大挑战。
因此，Web3 风险控制和反洗钱（AML）不能像传统金融那样仅依赖于账户注册和中心化清算来分配责任。相反，需要开发一个基于行为模式和资金路径的综合风险评估体系：确定如何识别和分组属于同一实体的地址，资金的来源和去向，在哪些协议中发生了哪些交互，以及这些交互的真实目的。这些细节对于建立清晰的风险图景至关重要。
(2) 跨链和多协议交互的合规复杂性
在 Web3 中，资金流很少停留在单个链或协议内。相反，它们通常涉及复杂的操作，如跨链桥接、DEX 交换、借贷、衍生品交易以及进一步的跨链操作。随着资金路径的延长，合规挑战从识别可疑交易转变为理解整个跨域路径的意图和结果。使这更加困难的是，路径中的每一步可能看起来都很正常（例如，标准的代币交换或添加流动性），但当这些步骤组合在一起时，它们可能用于混淆资金来源或支持非法套现，使合规识别变得尤为困难。
(3) 场景差异：DeFi 和 CEX 之间的监管差异
第三个核心挑战源于 DeFi 和 CEX 之间监管框架和执法能力之间的巨大差距。CEXs 天生提供强大的控制框架，拥有完整的账户系统、严格的存取款控制以及中心化的风险管理和资金冻结能力。这使得通过基于义务的框架更容易执行监管要求。
相比之下，DeFi 作为一种公开的金融基础设施，拥有“较弱的控制层和较强的可组合性”。在许多情况下，协议本身缺乏冻结资金的功能。相反，实际的风险控制点分布在多个节点，包括前端界面、路由协议、钱包授权、稳定币发行商和链上基础设施。
这意味着相同的风险在 CEX 环境中可能表现为可疑的存取款和账户异常，而在 DeFi 中，它可能表现为异常的资金路径、合约交互逻辑问题或不规则的授权行为。为了确保两个场景的全面合规，必须建立一个系统，能够理解资金在不同上下文中的真实意图，并将控制操作灵活地映射到各种控制层。
2. AI 驱动的 AML 实践
鉴于上述结构性挑战，AI 在 Web3 AML 领域的核心价值不在于“生成合规报告”，而在于将复杂的链上资金流和交互逻辑转化为可操作的合规循环：更早地检测异常风险，提供更清晰的风险原因解释，更迅速地触发执行操作，并维护完整的、可审计的证据链。
AML 工作的第一步包括地址画像和行为分析。此过程超越了简单的地址标记，而是深入分析地址在行为上下文中的表现：检查地址频繁交互的合约和协议，确定资金是否来自过度集中的来源，检查交易模式是否显示典型的洗钱模式，如资金拆分和合并，并评估与高风险实体（如黑名单地址或可疑平台）的任何直接或间接联系。
大型模型和图学习技术的结合在这个过程中起着关键作用，通过将看似零散且无关的交易记录聚合为更可能属于同一个人或犯罪网络的结构化实体。这使得合规行动可以从监控单个地址转向关注实际控制实体，显著提高了合规流程的效率和准确性。
在此基础上，资金流追踪和跨链追踪在连接风险意图及其最终后果方面发挥了关键作用。跨链操作不仅仅是从链 A 转移代币到链 B；它们通常涉及资产格式转换、资金路径混淆以及引入新的中介风险。AI 的主要作用是追踪并持续更新下游资金流。当可疑来源资金开始流动时，系统不仅必须准确追踪其每一次移动，还必须实时评估正在接近哪些关键节点，如 CEX 存款地址或稳定币发行商合约，识别那些可以被冻结、调查或拦截的节点。这也是行业越来越强调实时警报而非事后分析的核心原因：一旦资金进入不可撤销的扩散阶段，冻结和追回的成本就会显著增加，此类行动的成功率也会大幅下降。
此外，智能合约和 AI 代理行为风险评估将风险控制视角从简单的资金流扩展到执行逻辑层面。合约风险评估的核心挑战在于业务逻辑的复杂性和组合函数调用的频率。
传统的规则和静态分析工具容易忽略跨函数、合约和协议的隐性假设，导致风险识别失败。AI 更适合深度语义理解和对抗性假设生成。它可以首先阐明合约的关键状态变量、权限边界、资金流规则、外部依赖项和其他核心信息，然后模拟和验证异常调用序列，以准确识别合约级别的潜在合规风险。
代理行为风险评估更侧重于“策略和权限治理”：AI 代理在其授权范围内执行了哪些操作？它是否表现出异常的调用频率或规模？它是否在不利的市场条件下（如异常滑点或低流动性）继续执行交易？这些行为是否符合预定义的合规策略？所有这些行为都必须实时记录，量化评分，并在超过风险阈值时自动触发降级或断路器机制。
要真正将这些合规能力转化为行业生产力，需要明确的产品化路径：基础层面，深度整合多链数据和安全情报；中间层，开发实体画像和资金路径分析引擎；上层，提供实时风险警报和执行流程编排功能；外层，输出标准化审计报告并能够保留证据链。产品化的必要性源于合规和风险控制的挑战不在于单个分析的准确性，而在于持续运营的适应性：合规规则随着监管要求而演变，恶意策略不断升级，链上生态系统不断迭代。
只有能够持续学习、持续更新和持久可追溯的系统化产品才能应对这些动态变化。
要真正使链上风险识别和 AML 能力有效，关键不在于孤立模型的准确性，而在于它们能否被产品化为持续运行、可审计且协作的工程系统。例如，BlockSec 的 Phalcon Compliance 产品基于一个核心理念，即不只是简单地标记高风险地址。相反，它将风险检测、证据保留和后续行动流程整合到一个全面的闭环中。这是通过地址标记系统、行为画像、跨链资金路径追踪和多维度风险评分机制来实现的，为 Web3 空间提供了一站式合规解决方案。
在一个 AI 和代理广泛参与交易和执行的行业中，此类合规能力的重要性进一步提高。风险不再仅限于“恶意账户”的主动攻击；它们也可能源于自动化策略执行错误或权限滥用造成的被动违规。将合规逻辑转移到交易和执行链上，在资金完成不可撤销结算之前识别和标记风险，正成为智能交易时代风险控制系统的关键组成部分。
3. 机器交易时代的新合规
随着交易模型从“人机界面（HMI）”转向“机器 API 调用”，一系列新的合规挑战随之而来：监管重点已从仅仅关注交易行为本身扩展到包含交易所依赖的协议和自动化机制。x402 协议讨论的重要性不仅在于使机器对机器支付更加顺畅，还在于将支付功能深度嵌入 HTTP 交互流程，从而实现“代理经济”的自动结算模式。
一旦这些机制规模化，合规重点将转向“机器在何种授权和限制下进行支付和交易”，包括代理的身份、资金限制、策略约束、支付目的，以及是否存在任何异常支付周期或诱导行为。所有这些信息都必须完全记录并可审计。
紧随其后的是责任界定的挑战。AI 代理本身不是法律实体，但它可以代表个人或机构执行交易，可能导致财务损失或合规风险。当代理的决策依赖于外部工具、数据，甚至第三方付费服务（如数据 API 或交易执行服务）时，责任的界定变得不明确，因为它涉及到开发者、运营商、用户、平台和服务提供商。
一个更实际、更具操作性的工程方法是将责任可追溯性整合到系统设计的核心。所有高影响力的操作都应自动生成结构化的决策链（包括触发信号源、风险评估流程、模拟结果、授权范围和执行的交易参数），并对关键策略和参数进行版本控制，支持完整的回放功能。这样，当出现问题时，就能迅速 pinpoint 根源——无论是策略逻辑错误、数据输入错误、授权配置问题，还是工具链的恶意攻击。
最后，RegTech 的演变将从传统的“事后筛查工具”转向“持续监控和强制执行控制的基础设施”。这意味着合规不再是一个由单一部门管理的内部流程，而是一套标准化的平台能力：策略层将监管要求和风险控制规则转化为可执行代码（策略即代码）；执行层监控资金流和市场参与者的行为；控制层管理交易延迟、资金限制、风险隔离和紧急冻结等核心操作；协作层迅速将可验证的证据交付给利益相关者（如交易所、稳定币发行商和执法部门）以便及时采取行动。
随着机器支付和机器交易的标准化，它们也提醒我们，合规能力必须进行同样的接口和自动化升级。
否则，机器交易的高速执行与人工合规的缓慢响应之间将出现无法弥合的差距。AI 技术为风险控制和 AML 提供了机遇，使其成为智能交易时代的基石基础设施。通过提供更早的预警、更快的协作和更具操作性的技术方法，风险可以在最短的影响窗口内最小化，为 Web3 行业的合规发展提供核心支持。
结论
回顾过去，人工智能（AI）与 Web3 的融合不仅仅是一次简单的技术升级，而是一次全面的系统性转变。交易正逐渐向机器执行迈进，而攻击也同时变得更加自动化和规模化。在这个过程中，安全、风险控制和合规正从传统的“支持功能”转变为智能交易系统内的核心基础设施。效率和风险现在相互交织，共同成长，而不是发生在不同的阶段。系统运行得越快，对强大的风险控制的需求就越大，以跟上其步伐。
在交易方面，AI 和代理系统使得获取信息和执行交易更加容易，改变了人们参与市场的方式，并允许更多用户参与 Web3 交易。然而，这也带来了新的风险，如策略拥挤和执行错误。在安全方面，漏洞发现、攻击生成和洗钱的自动化集中了风险，导致其升级速度更快，并增加了对防御系统响应能力和有效性的要求。在风险控制和合规领域，地址画像、路径追踪和行为分析技术已从简单的分析工具演变为具有实时处理能力的工程系统。x402 等机器支付机制的出现，进一步推动了合规问题的深入探索，即机器如何被授权、约束和审计。
所有这一切都导向一个明确的结论：在智能交易时代，真正稀缺的不是更快的决策或更激进的自动化，而是能够跟上机器执行速度的安全、风险控制和合规能力。这些能力必须被设计成可执行、可组合且可审计的系统，而不是被动的、用于事后补救的流程。
对于交易平台而言，这意味着在提高交易效率的同时，风险边界、逻辑证据链和人类监管机制必须深度集成到 AI 系统中，以保持效率与安全的平衡。对于安全和合规提供商而言，这意味着将监控、预警和阻止能力推向前台，在资金失控之前，并构建主动防御和实时响应系统。
BlockSec 和 Bitget 一致认为，在不久的将来，智能交易系统可持续发展的关键不在于谁首先采用 AI 技术，而在于谁能同时实现机器的可执行性和机器的约束性。只有当效率和风险控制共同发展时，AI 才能真正成为 Web3 交易生态系统的长期驱动力，而不是系统性风险的放大器。
Web3 与 AI 的融合是行业发展的必然趋势，而安全、风险控制和合规是确保这一趋势稳定增长的核心保障。BlockSec 将深化对 Web3 安全的专注，通过技术创新和产品迭代提供更强大、更可靠的保护和合规支持。我们与 Bitget 等行业合作伙伴一起，致力于促进智能交易时代的健康可持续发展。
