與過去眾多小規模盜竊案不同，2025年的損失主要集中在幾起大規模安全漏洞上，僅有三起重大事件就佔據了近70 % 的總被盜金額。其中最引人注目的是Bybit交易所的駭客事件，單次就被盜走約14億美元——這也是有史以來最大宗的加密貨幣盜竊案之一。
OpenAI正與Paradigm及OtterSec合作，通過其EVMbench來測試AI代理是否能在實際區塊鏈場景中偵測漏洞。
AI代理審查智能合約以識別並修復導致加密損失的安全問題
現今，智能合約代碼的任何錯誤都會影響到大大小小投資者的真金白銀，因為這些自動化程式管理著超過1000億美元的開源數位資產。
而在駭客於2025年從加密平台竊取超過34億美元後，開發者如今能夠清楚看到當攻擊者利用弱點代碼時，整個系統究竟有多脆弱。
僅依賴人工審計已經不再可行，因為上線的合約會面臨審計過程中未曾出現過的新型與演變中的攻擊。而且，安全團隊必須在部署前審查智能合約代碼，這既耗時又昂貴。
開發者現在不再等待下一輪或許來不及制止攻擊的人工審計週期，而是轉向AI代理，對上線中的智能合約進行持續監控。
AI代理偵測隱藏代碼異常的速度比人類快得多，人工可能需要數天甚至數週，因此像OpenAI推出的EVMbench這類框架對開發者而言更具意義。
EVMbench利用AI代理在測試環境中協助開發者，在實際部署前了解智能合約在現實壓力下的表現。
AI代理會先偵測代碼中的隱藏漏洞，在不破壞合約功能的前提下修復問題，若問題仍存在則會嘗試利用該弱點將資金抽離。
根據早期結果，AI代理在利用漏洞方面比安全修復漏洞更為擅長。 有人開始擔憂，駭客可能會濫用AI驅動的工具，比以往更高效地發掘區塊鏈系統的弱點並加以利用。
AI代理也可能協助駭客辨別區塊鏈系統弱點，帶來全新安全風險
機器學習突破薄弱合約的速度前所未有，目前的AI代理系統能成功利用超過70%的漏洞，相比早期AI模型僅不到20%的成功率。
攻擊者現在逐漸拋棄傳統人工駭客方式，轉向AI代理，自動掃描大量代碼並測試各種攻擊路徑，無需直接人工介入。
隨著這一趨勢持續，專家指出AI代理很快就能自動代表用戶移轉資金、批准交易以及處理財務任務。
美國科技專家Jeremy Allaire表示，數十億個AI代理很快將利用穩定幣在區塊鏈網絡之間收付款。Binance創辦人暨前CEO Changpeng Zhao (CZ)也表示，加密貨幣未來有可能成為AI驅動系統的原生支付層。
所有這些趨勢和預測讓AI代理對用戶與攻擊者都更具實用價值，因為它們即將直接在真實金融環境下與智能合約互動，實際金錢將因此受到影響。
業界領袖甚至對用戶安全表示憂慮。 Dragonfly管理合夥人Haseeb Qureshi曾警告，許多用戶仍擔心在加密交易中誤將資金發送至錯誤地址或不小心批准有害交易。
為了解決這一問題，Qureshi提出，未來AI運作的錢包將能直接與區塊鏈互動，用戶無需理解其中複雜流程。
如此一來，AI代理可協助減少人工審計錯誤，並透過持續監控系統保護智能合約。然而，它們同時也可能加快攻擊者發現系統漏洞的速度，使漏洞利用規模迅速擴大。
這導致了一個安全隱憂：原本用於保護去中心化金融平台的AI系統，若落入不當之手，反而可能成為攻擊這些平台的最有效工具。
