序言
过去一年，人工智能在 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，人工智能已成为交易效率和决策质量的核心驱动力，深度嵌入到从交易发起、执行到资金流动的整个链条中。随着大型语言模型（LLM）、AI 智能体和自动化执行系统的成熟，交易模式正从传统的“人类主导、机器辅助”模式演变为新的前沿：“机器规划、机器执行、人工监督”。
Web3 的三大固有特征——公开数据、协议可组合性和不可逆结算——进一步放大了这种转变。它们共同创造了一种强烈的二元性：前所未有的效率提升的承诺，以及随之而来的急剧上升的风险曲线。
这种转变正在三个截然不同、同时发生的现实中成形：
- 新的交易现实：AI 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兴起。
- 风险和攻击向量的升级：随着交易和执行的完全自动化，漏洞利用、攻击路径生成和资金洗钱也变得自动化和可扩展。风险现在传播的速度持续超过人类反应和干预的能力。
- 安全、风险控制和合规性的新要求：为了实现智能交易的可持续性，安全、风险管理和合规性本身也必须成为工程化、自动化和模块化的。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 共同发布了本报告。我们超越了“是否应使用 AI？”的基本问题，而是着重于一个更紧迫、更实际的问题：随着交易、执行和支付变得全面可机器执行，Web3 的底层风险结构如何演变？行业如何必须重建其基础安全、风险控制和合规能力以应对？我们通过三个视角系统地审视了 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 的融合
AI 正从一种辅助工具演变为一种能够进行规划、使用工具并以闭环方式执行任务的智能体系统。Web3 的原生特征——公开数据、可组合协议、不可逆结算——放大了自动化带来的回报，也放大了运营失败和恶意攻击的成本。这种基本特征决定了在 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，而是一个全面的、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的模型并行发展。
1. AI 在金融交易和风险控制中的能力飞跃：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视为一个进化链，那么最关键的界限在于系统是否具备闭环执行能力。
早期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的风险控制策略。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：对新业务模式或对抗性攻击的反应极其缓慢。
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，严重阻碍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，这种模型高度依赖历史标记数据和稳定的数据分布。它存在典型的分布漂移问题：在历史数据上训练的模型模式，在实时环境中可能会因市场条件的变动或攻击方法的演变而过时，导致模型精度急剧下降。本质上，过去的经验变得不适用。当攻击者改变策略、进行跨链转移或将资金分散成小额时，这些模型就会出现严重的判断错误。
大型语言模型和 AI 智能体的出现带来了革命性的变化。AI 智能体的核心优势不仅在于其更智能——拥有增强的认知和推理能力——还在于其更强大——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、收集佐证信息、关联相关地址、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、触发控制动作以及生成可审计记录。换句话说，AI 已从指示潜在问题演变为将问题转化为可操作的状态。
在交易方面也出现了并行演进：从传统的阅读报告、分析指标和编写策略的手动周期，转变为 AI 驱动的、完全自动化的多源数据摄入、策略生成、订单执行以及交易后分析和优化过程。系统的行动链正在成长为一个自主决策系统。
然而，这种转变带来了一个关键的警告：自主决策系统范式的转变会同时加剧风险。人类操作错误通常频率低且不一致。相反，机器错误可能频繁、可复制，并且能够同时大规模触发。因此，在金融系统中应用 AI 的真正挑战不在于“是否能做到？”，而在于“能否在明确定义和可执行的边界内做到？”这些边界包括明确的权限范围、资金限额、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闭的机制。在 Web3 领域，这一挑战被极大地放大了，主要原因是链上交易的不可逆性——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、不可逆
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：当这种演进与 Web3 相遇时，会产生什么组合效应？答案是：Web3 的技术架构充当了增效剂，放大了 AI 的效率优势和固有的风险。
它实现了自动化交易效率的指数级增长，同时显著扩大了潜在的风险范围和严重性。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逆结算。
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及的透明度优势——人们可以在一个统一的总账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集和分散的过程。
同时，链上数据也带来了重大的解释性挑战。地址是“语义稀疏的”（缺乏清晰的身份标识，难以直接将其与现实世界实体联系起来），数据集包含海量噪音，并且数据严重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动交织在一起时，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洞察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，以得出既可解释又可靠的结论。
更关键的影响来自 Web3 的可组合性和不可逆性。协议的可组合性极大地加速了金融创新的步伐。
交易策略可以像积木一样组装，灵活地组合借贷、去中心化交易所（DEX）、衍生品和跨链桥的模块，形成新颖的金融产品。然而，这种特性也加速了风险的传播速度。一个组件中的微小漏洞，可能沿着互联互通的协议“供应链”快速传播并被放大，并可能被攻击者快速重新利用为可复用的漏洞利用模板。
不可逆性从根本上改变了事后格局。在传统金融中，错误或欺诈性的交易可能通过取消、支付退款或机构间的赔偿机制得到纠正。在 Web3 中，一旦资金完成跨链转移、进入混合服务或被快速分散到众多地址中，恢复的难度就会呈指数级增长。这种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”转移到“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之前或之中进行干预的能力。
3. CEX 和 DeFi 的不同整合路径：相同的 AI，不同的控制平面
理解 Web3 的放大效应导致了一个实际的实施问题：虽然中心化交易所（CEX）和去中心化金融（DeFi）协议都可能整合 AI 技术，但它们应用的重点却截然不同。
其核心原因是它们拥有的控制平面（网络工程术语，用于表示干预资金和协议操作的能力）存在根本差异。 当将 AI 应用于交易和风险管理时，CEX 和 DeFi 自然会发展出不同的侧重点。CEX 在完整的账户系统和强大的控制平面下运行。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，并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线索方面更大的自动化。
DeFi 协议由于其去中心化的特性，其干预能力（控制平面）本身就受到限制。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 AI 在 DeFi 中的应用必须优先考虑实时理解和早期预警能力。它们的重点转移到早期检测异常交易路径，及时识别下游风险敞口，并迅速将风险信号传播给那些拥有可操作控制权的实体，如交易所、稳定币发行方、执法合作伙伴或协议治理机构。
例如，Tokenlon 对交易发起地址执行 KYA（了解你的地址）检查，拒绝已知黑名单地址的服务，从而在资金流入无法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。尽管两条路径都在朝着基于智能体的系统发展，但它们底层的约束机制却截然不同。CEX 的约束通过内部治理政策和账户权限执行。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 智能体、x402 以及机器可执行交易系统的形成：从机器人到智能体网络
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 智能体则代表了向可泛化执行器的飞跃——能够动态选择工具、编排多步流程，并根据反馈调整其行为。
为了让 AI 智能体能够作为真正的经济参与者运作，两个条件至关重要：第一，明确定义的、可编程的授权和风险控制边界；第二，用于支付和结算的机器原生接口。x402 协议通过嵌入标准 HTTP 语义来解决第二个条件。这项创新将支付步骤与以人为中心的工作流程解耦，使 AI 智能体和服务器能够在无需账户、订阅服务或 API 密钥的情况下执行无缝的机器到机器交易。
支付和调用的标准化为一种新颖的机器经济组织铺平了道路。AI 智能体将不会局限于执行单一任务。相反，它们将形成互联网络，在多个服务中无缝地进行“支付调用 > 获取数据 > 生成洞察 > 执行交易”的连续循环。然而，这种标准化也导致了标准化的风险：支付标准化可能助长自动化欺诈和洗钱服务调用；策略生成标准化可能导致可复制的攻击路径泛滥。
这突显了一个关键的迫切需求：AI 和 Web3 的融合不是简单地将 AI 模型与链上数据整合；而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的模型，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有可操作性、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，效率提升的承诺就会被失控的风险所掩盖。
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与 AI 的干预点
Web3 交易中的一个基本结构性问题是流动性碎片化，这是由中心化交易所（CEX）和去中心化交易所（DEX）在不同区块链上并存造成的。这常常导致可见市场价格与实际可交易价格/数量之间存在差距。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，以推荐最优的订单分配和执行路径，从而提高交易效率。
加密市场的价格波动大、风险高、信息不对称的问题长期存在，并在事件驱动的市场波动期间进一步加剧。AI 通过综合分散的信息来提供价值。它构建和分析来自项目公告、链上资金流、社会情绪和研究材料的数据，帮助用户更快、更清晰地了解项目基本面和风险，以减少决策中的盲点。 尽管 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功能。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力，以及自动分类和发出市场趋势信号（趋势、横盘、波动性扩张），正在成为 Web3 快节奏环境中具有巨大价值的可扩展实用工具。
然而，必须强调 AI 应用的界限。当前加密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、操纵或错误归属，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、置信度水平的清晰表达以及反事实验证机制（即跨维度交叉验证信号）比信号强度本身更重要。
2. 交易所内 Web3 交易 AI 工具的行业格局和演进方向
交易所内置 AI 工具的演进方向正从传统市场评论转向提供全交易生命周期的辅助，更加强调统一的信息可见性和分发效率。以 Bitget 的 GetAgent 为例，其定位更倾向于一个通用的交易信息和决策支持工具。
它旨在通过以更易于理解的格式呈现关键市场变量、潜在风险点和核心信息亮点，来降低理解门槛，减轻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。它们的核心优势在于将专业的交易策略转化为可复制、标准化的执行工作流程，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。
一个关键的需要监控的问题是市场容量和策略拥挤。当大量资本同时基于相似信号和相似执行逻辑进行操作时，潜在回报会迅速被压缩，而市场影响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明显，滑点波动、最大可提取价值（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，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 交易工具越倾向于自动化，结合约束机制就越显得重要。
这些机制包括明确的策略适用条件、严格的风险相关限制、异常市场走势下的自动关闭规则，以及可审计的数据源和信号生成。如果没有这些，所谓的“效率提升”本身就可能成为风险的放大器，使 the user 暴露于不希望的损失。
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，而是在复杂流动性环境中交易者的“第二大脑”。其核心逻辑是通过将 AI 算法与实时、多维数据深度集成，构建一个数据、策略和执行的闭环。其主要价值可归结为四点：
(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、搜索和分析技能——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。它不仅实时追踪主流财经媒体的更新，还深入访问社交媒体情绪和关键项目团队发展等多个信息层，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。它可以有效筛除低质量代币炒作等噪音，准确提取真正驱动价格波动的核心变量，包括安全漏洞警报和代币解锁大计划等关键信号。最后，GetAgent 汇集了本应分散的信息，如链上交易流、无数公告和研究报告，并将其转化为直观、可操作的逻辑。例如，它可能直接告知用户“虽然项目在社交媒体上很火，但其核心开发者的资金一直在持续流出”，从而清晰地揭示潜在风险。
(2) 交易策略生成和执行辅助
GetAgent 根据用户的特定需求生成定制化的交易策略，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准的意图和策略驱动。基于用户历史交易偏好、风险承受能力和当前持仓，GetAgent 提供高度有针对性的指导，而非泛泛的看跌或看涨建议。例如：“鉴于您的 BTC 持仓和当前波动模式，考虑在 X–Y 范围内运行网格机器人。”
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
GetAgent 不是一个独立工具，而是更广泛的自动化交易堆栈中的核心决策节点。上游，它摄入多维度的链上数据、实时市场价格、社交媒体情绪和专业研究。经过结构化、关键信息摘要和相关性/逻辑分析等内部步骤后，它会形成策略的决策框架。下游，它为自动化交易系统、量化 AI 智能体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与约束
在拥抱 AI 带来的效率提升的同时，必须保持对相关风险的高度警惕。无论 GetAgent 的信号多么引人注目，都应坚持“AI 提出，人类批准”的核心原则。随着 Bitget 在研发方面的持续投入和 AI 能力的提升，团队不仅关注使 GetAgent 能够提供更准确的交易建议，还在积极探索如何通过完整、有证据的推理来证明其建议的可行性。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 的长期价值不仅仅是提供确定的交易结论，而是帮助交易者和交易系统更好地识别他们正在承担的风险类型，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，风险控制仍是不可忽视的核心问题。BlockSec 基于对 Web3 交易风险的深刻理解，提供全面的安全能力，帮助用户在享受 AI 赋能的交易便利性的同时，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 提供强大的交易模拟和多源交叉验证。这有助于过滤掉操纵性数据和虚假信号，使用户能够区分真实的 market trends：
为应对策略拥挤导致的市场风险，MetaSleuth 的资金流追踪能力能够实时识别相似策略中的资本集中情况，发出流动性挤兑风险的早期预警，并为用户调整交易策略提供可行建议。
为保障执行层安全，MetaSuites 提供审批诊断功能，实时检测异常审批，并允许用户立即撤销风险审批，从而有效降低因权限滥用或错误执行导致资金损失的可能性。
第三章：AI 时代 Web3 的攻防演进与新的安全范式
AI 提高了交易效率，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执行的方向演进。
作为回应，安全防御必须从传统的“增强检测”概念转变为“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性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 Web3 安全的新范式。
1. AI 如何重塑 Web3 攻击方法和风险画像
在 Web3 中，安全斗争不仅仅是是否存在漏洞，更深层根源在于其去中心化架构造成的责任分散。以一个协议为例：代码由其项目团队开发和部署。面向用户的界面可能由另一个团队维护。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，流程中的任何一个节点都可以声称不应承担全部责任，因为它的控制范围非常有限。攻击者可能会有效地利用这种结构性碎片化，通过在多个薄弱节点上编排多阶段攻击链，并创造一种没有任何单一实体拥有全局控制的局面，从而实现成功的攻击执行。
AI 的引入使得这种结构性弱点更加明显。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且前所未有地超出人类协调的上限。届时，传统的人工驱动事件响应将过时。漏洞对智能合约层引入的系统性风险并非危言耸听。DeFi 的可组合性允许一个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。与此同时，链上资金结算的不可逆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。这些数字清楚地表明，即使行业在安全方面的支出持续增长，攻击仍频繁发生，且通常具有高额的单次事件损失和破坏性影响。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，而更常常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很明显：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（LLM）改编为端到端的漏洞利用代码生成器。通过将 LLM 与专门的工具链结合，可以在特定的合约地址和区块高度上构建一个自动化流程，以收集相关信息、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优，而是可以被工程化为可扩展的、接近生产环境的攻击流水线。
更广泛的安全研究进一步支持了这一趋势：对于一个 CVE（通用漏洞披露）描述，GPT-4 在某些测试集上已显示出生成可工作漏洞利用代码的高成功率。这种现象表明，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日益成为一项随时可调用的成熟能力时，大规模攻击将成为现实。
在 Web3 中，规模化攻击的放大效应体现在两个方面：
第一，基于模式的攻击，即攻击者应用相同的剧本大规模扫描共享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。
第二，洗钱和欺诈供应链的形成，使恶意行为者无需自己构建完整的技术栈即可进行运作。例如，Telegram 等平台上的中文话的托管式非法市场已演变为促进犯罪的成熟市场。自 2021 年以来，据报道，Huione Guarantee 和 Xinbi Guarantee 这两个主要的非法市场已经处理了超过 350 亿美元的稳定币交易，涵盖了洗钱、被盗数据交易以及更严重的犯罪服务等。此外，Telegram 上的非法市场还提供专门的欺诈工具，包括深度伪造制作者。这种平台驱动的、稳定的犯罪活动服务供应，使攻击者不仅能更快地生成漏洞利用计划和路径，还能快速获得被盗资金的洗钱工具包。现在，曾经的单一技术漏洞可以升级为完整的非法产业的一部分。
2. AI 驱动的安全防御体系
随着 AI 升级攻击剧本，如果那些传统上依赖人类专业知识的安全能力能够转化为可复制、可扩展的工程系统，那么它也能为防御方带来核心价值。这样一个防御体系应该以三个层面的能力为基础：
(1) 智能合约代码分析和自动化审计
AI 在智能合约审计中的关键优势在于它能够将零散的审计知识转化为结构化系统。传统的静态分析和形式化验证工具擅长确定性规则，但它们经常难以处理复杂的业务逻辑、多合约的可组合性和调用，以及隐式假设，并陷入假阴性与假阳性的僵局。然而，LLM 在语义解释、模式抽象和跨文件推理方面具有明显优势，非常适合作为预审计层，用于快速理解合约和初步暴露风险。
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、自动化的审计流程中协调这些工具。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成一份结构化、可审计的报告。这种分工，即 AI 用于理解，工具用于验证，人类用于决策，很可能成为未来智能合约审计中持久的工程模式。
(2) 异常交易检测和链上行为模式识别
在该领域，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、跨链跳跃和复杂的合约路由交织在一起，使得基于简单阈值的规则对于识别异常无效。
AI 更适合这些复杂环境。通过序列建模和基于图的关联分析等技术，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，使安全团队能够清晰地追踪资金流动、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：链和内存池级别的实时监控、异常行为识别以及自动化响应。
在多次真实的 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，成功地早期识别了潜在的攻击信号。它允许用户配置自动化处理策略（例如暂停合约或阻止可疑转账），从而在攻击完成之前防止风险蔓延。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、以审计为中心的模式推向主动、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，人工确认正逐渐被闭环机器执行所取代。同时，安全性的重心从合约漏洞转向了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被显著放大。AI 智能体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。如果私钥被泄露，或者授权范围过大，或者授权对象被仿冒，资金损失可能在极短时间内升级。传统的建议，例如敦促用户提高自身警惕，在机器执行的工作流程中变得无效。这些系统旨在最大程度地减少人工干预，因此，用户无法实时监控每一个自动化动作。
同时，AI 智能体和支付协议（如 x402）引入了更隐蔽、更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 智能体通过 HTTP 进行即时稳定币支付，提高了运营效率，但也赋予了机器在整个工作流程中自主支付和调用能力的能力。这为攻击者创造了新的路径。他们可能会将诱导的支付、调用、授权以及更多恶意行为伪装成正常流程，以逃避防御。
同时，AI 模型本身也可能在提示注入攻击、数据投毒或对抗性输入下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”，而是交易管道越顺畅、越自动化，就越关键地需要强制执行更严格的权限边界、支出限制、可撤销的授权，以及完整的审计和回放能力。没有这些控制，一个小错误就可能被放大成大规模、自动化的、级联的损失。
最后，自动化交易也可能触发系统性链式反应。当大量 AI 智能体依赖于相似的信号源和策略模板时，聚合的共振效应将对市场产生严重影响。单个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挤兑。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，引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”。当所有机器都基于相同的逻辑做出相同的决策时，就会出现系统性风险。
因此，智能交易时代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：
- 分级授权和自动降级机制，以在授权控制失败时严格限制损失上限，确保单次权限泄露不会导致全局损失。
- 预执行模拟和推理链审计技术，以有效拦截因外部操纵引起的错误执行和恶意行为，确保每笔自动化交易在逻辑上都是健全的。
- 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，从而在关键风险点实现更早、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仅由匿名性驱动，而是与以下几个复杂因素紧密交织：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 之间控制水平差异导致的碎片化响应。AI 在该领域的核心机遇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/智能体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、行动编排和可审计的证据链。
随着 AI 智能体和机器支付的出现，合规领域将面临协议适应和责任定义方面的新挑战。RegTech（监管技术）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 风险控制和合规性的结构性挑战
(1) 匿名性与可追溯性的冲突
Web3 合规性的第一个核心冲突是匿名性与可追溯性的并存。链上交易是透明且不可篡改的，理论上使每一笔资金流动都可追溯。然而，链上地址与现实身份不直接对应。市场参与者可以通过频繁更换地址、拆分资金转账、使用中间合约以及进行跨链活动，将“可追溯”转化为“可追溯但难以归因”。因此，尽管资金流动可以被追踪，但确定资金的真实控制者仍然是一个重大挑战。
因此，Web3 风险控制和反洗钱（AML）不能仅仅依赖于像传统金融那样的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全面风险评估体系：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，在哪些协议内发生交互，以及这些交互背后的真实目的。这些细节对于构建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一链或协议内。相反，它们通常涉及复杂的交易，如跨链桥接、DEX 兑换、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。更难的是，路径中的每一个单独步骤可能看起来正常（例如，标准的代币兑换或添加流动性），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，使得合规识别特别困难。
(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存在的巨大差距。CEX 天然提供了一个强大的控制框架，具有完整的账户系统、严格的出入金控制，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 作为一种公共金融基础设施，具有“弱控制层和强可组合性”。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几个节点上，包括前端界面、路由协议、钱包授权、稳定币发行方和链上基础设施。
这意味着同样的风险在 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。为了确保跨两种场景的全面合规，必须建立一个能够理解不同背景下资金的真实意图，并将控制措施灵活映射到各种控制层的系统。
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闭环：更早地检测异常风险，提供更清晰的风险原因解释，更快速地触发执法行动，并维护完整、可审计的证据链。
AML 工作的第一步是地址画像和行为分析。此过程不仅限于简单地标记地址，还包括在更深的行为背景下进行分析：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，如拆分和合并资金，以及评估与高风险实体（如黑名单地址或可疑平台）的直接或间接联系。
大型模型和图学习技术的结合在该过程中起着关键作用，通过将看似分散且不相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移到关注实际控制实体，从而显著提高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与其最终结果方面发挥着关键作用。跨链操作不仅仅是将代币从链 A 转移到链 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间风险。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移动时，系统不仅必须准确追踪其每一步移动，还必须实时评估哪些关键节点（如 CEX 入金地址或稳定币发行方合约）正在被接近，并识别那些可以被冻结、调查或拦截的节点。这也是该行业越来越重视实时警报而非事后分析的核心原因：一旦资金进入不可逆的扩散阶段，冻结和追回它们的成本就会大大增加，并且此类行动的成功率会大幅下降。
此外，智能合约和 AI 智能体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函数调用频率。
传统的规则和静态分析工具容易忽略函数、合约和协议之间的隐式假设，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。它可以首先明确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，以准确识别合约层面的潜在合规风险。
智能体行为风险评估更侧重于“策略和权限治理”：AI 智能体在其授权范围内执行了哪些操作？它们是否表现出异常的调用频率或规模？它们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，用分数量化，并在风险阈值被突破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，需要一条清晰的产品化路径：基础层面，深度集成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法流程编排功能；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：合规规则随着监管需求而演变，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、持续更新和持续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 能力发挥作用，关键不在于孤立模型的准确性，而在于它们是否能够产品化为持续运行、可审计且协作的工程系统。例如，BlockSec 的 Phalcon Compliance 产品基于不只是标记高风险地址的核心理念。相反，它将风险检测、证据保留和后续行动流程链接成一个全面的闭环。这通过地址标记系统、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，为 Web3 空间提供一站式合规解决方案。
在一个 AI 和智能体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。风险不再局限于“恶意账户”的主动攻击；它们也可能源于自动化策略的错误执行或权限的滥用而导致的被动违规。将合规逻辑转移到交易和执行链上，在资金完成不可逆结算之前识别并标记风险，正成为智能交易时代风险控制系统的关键组成部分。
3. 机器交易时代的合规新规
随着交易模式从“人机界面（HMI）”转变为“机器 API 调用”，一系列新的合规挑战随之而来：监管焦点从仅关注交易行为本身扩展到也包括这些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到机器的支付更加顺畅，还在于将支付功能深度嵌入 HTTP 交互过程，从而实现“智能体经济”的自动结算模式。
一旦这些机制规模化，合规焦点将转移到“机器在何种授权和约束下进行支付和交易”，包括智能体的身份、资金限额、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被完全记录并可审计。
紧随其后的是责任界定的挑战。AI 智能体本身不是法律实体，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。当智能体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，确定责任变得不明确，因为它涉及到开发者、运营商、用户、平台和服务提供商。
一种更实用、更具操作性的工程方法是将问责制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（包括触发信号的来源、风险评估过程、模拟结果、授权范围和执行的交易参数），关键策略和参数的版本控制，以及对完全回放功能的支持。这样，在出现问题时，可以快速查明根本原因——无论是策略逻辑错误、数据输入错误、授权配置问题，还是对工具链的恶意攻击。
最后，RegTech 的演进将从传统的“事后筛选工具”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；协作层则迅速向利益相关者（如交易所、稳定币发行方和执法部门）提供可验证的证据，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，合规能力必须进行相同的接口和自动化升级。
否则，高速执行的机器交易与缓慢响应的人工合规之间将出现无法弥合的差距。AI 技术为风险控制和 AML 提供了机会，使其成为智能交易时代的基础设施。通过提供更早的预警、更快的协作和更可操作的技术方法，可以在最短的影响窗口内最小化风险，为 Web3 行业的合规发展提供核心支持。
结论
回顾过去，AI 和 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。交易正逐渐转向机器执行，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中必不可少的基础设施。效率和风险现已交织在一起，共同成长，而非在不同阶段发生。系统运行越快，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 和智能体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，例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，导致风险升级更快，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备实时处理能力的工程系统。x402 等机器支付机制的出现，进一步将合规问题推向了对机器如何被授权、约束和审计的更深入探索。
所有这些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、可组合和可审计的系统，而不是被动的事后补救流程。
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、逻辑证据链和人工监管机制必须深度集成到 AI 系统中，以维持效率与安全之间的平衡。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，建立主动防御和实时响应系统。
BlockSec 和 Bitget 都认为，在不久的将来，智能交易系统可持续发展的关键不在于谁率先采用 AI 技术，而在于谁能够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协同发展时，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 和 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 安全的关注，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。
