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。
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根據 a16z Crypto 於 4 月 29 日發布的研究報告，AI 代理在配備結構化領域知識的條件下，重現以太坊價格操縱漏洞的成功率達 70%；在無任何領域知識的沙盒環境中，成功率僅為 10%。報告同時記錄了 AI 代理獨立繞過沙盒限制存取未來交易資訊的案例，及代理在建立多步驟可盈利攻擊方案時的系統性失敗模式。
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