币圈界报道：

AI代理安全需重构系统框架，模型优化已难独撑大局

当前人工智能代理的安全防护正面临根本性挑战，仅依赖模型本身强化已无法满足复杂环境下的安全保障需求。尤其在加密资产操作场景中，随着自动化交易与钱包交互行为激增，潜在攻击面持续扩大，凸显出对整体系统设计的迫切要求。

将代理视为不可信组件，构建防御新范式

来自谷歌、多家人工智能机构及高校的研究团队在最新修订论文中提出，应将AI代理纳入计算机安全体系的核心考量范畴。他们强调，所有代理都应被默认视为不可信实体，其行为不能仅通过提升模型鲁棒性来保障。

为降低风险，系统须具备区分恶意输入与合法数据的能力，并严格限制代理所能访问的资源范围，确保其仅拥有完成任务所必需的最低权限。同时，敏感信息的流动路径必须由系统统一管理，避免由代理自主决定，从而防止提示词操控或数据伪装等攻击手段得逞。

应用拓展加速，真实安全事件已现端倪

AI代理在Web3生态中的应用场景不断延伸，涵盖代币发行、协议调用、智能合约执行及高频交易等多个环节。有预测显示，未来五年内全球部署的AI代理数量或将突破数十亿量级。然而，已有案例表明，部分加密交易工具因检测到异常钱包访问行为而被临时停用，反映出安全隐患正从理论走向现实。

三重机制可有效拦截主流攻击路径

研究团队建议采用“指令与非可信数据分离”“最小权限原则”以及“系统主导数据流转”三大核心机制，以覆盖绝大多数攻击模式。专家补充指出，理想的AI代理还需集成前置攻击识别、滑点监控、欺诈代币甄别和实时行为审计等功能。

值得注意的是，当代理接入用户钱包时，原本强调去中心化的区块链信任模型实际上引入了新的信任节点。因此，市场真正需要的并非更复杂的算法，而是通过权限边界控制与攻击面压缩实现的结构性安全方案。