时点审计在可组合性强且对抗性激烈的市场环境中逐渐失效。未来，基于人工智能的持续保障方案将用求解器和模拟技术取而代之，取代传统的间歇性安全检查。

作者：Jesus Rodriguez，Sentora联合创始人

编程AI已经实现了与市场需求的高度契合，Web3也不例外。在这个由AI将持续变革的领域中，智能合约审计已逐渐成熟，亟待被彻底颠覆。

当前的审计多为事后快照式的间歇检查，难以应对高度可组合且对抗性强的市场，经常遗漏潜在的经济失效模式。

未来的重心将从传统手工生成PDF报告转向持续、工具驱动的保障体系：结合模型、求解器、模糊测试、模拟和实时遥测技术。采用这种方法的团队将实现更快的交付、更广的覆盖范围；而未采用的团队则面临无法上市或投保的风险。

审计并不像你想象中的那么普遍

在Web3生态中，审计逐渐成为类似于尽职调查的常规流程——提供可验证的证明，用以显示某人试图在市场前破解系统。然而，这种流程源自前DevOps时代的传统思维。

传统软件开发中，将保障措施融入开发管道：单元测试、持续集成/持续部署的门控机制、静态与动态分析、金丝雀发布、功能标志，以及深度可观测性。安全性在每次合并过程中都起到微型审计的作用。Web3引入了明确的里程碑，主要因为其不可变性和对抗性经济学机制，削弱了回滚和逃避风险的可能。未来的趋势是将平台实践与AI结合，确保保障措施持续有效，而非一次性事件。

智能合约审计面临的局限性

审计主要争夺时间和信息。它促使团队明确不变量（如价值守恒、访问控制与排序规则）、测试假设（如预言机完整性、升级权限），并在资金到位之前，压力测试系统在失效边界上的表现。优质的审计会留下资产：跨版本持续更新的威胁模型、成为回归测试的可执行属性、以及用以事故分析的操作手册。这一领域仍需不断发展。

结构性的限制使得审计对系统的冻结：它无法即时反映系统的上游变化、流动性变化、最大可提取价值（MEV）策略，以及治理行为带来的影响。受时间和预算限制，审计多偏向已知漏洞类别，难以捕捉新兴的、尾部行为（如跨链桥、反射激励、去中心化自治组织之间的复杂交互）。报告的发布时间压缩，也容易带来虚假完结的感觉。实际上，许多破坏性失效多为经济性，而非语法错误，因此需要模拟、代理建模和运行时遥测技术辅助分析。

人工智能在智能合约编码方面尚未臻于完美

现代AI在数据丰富、反馈密集的环境中表现优异，能够提供代币级指导、项目搭建、语言翻译和代码重构等功能。然而，智能合约开发远比一般软件复杂。确保正确性不仅依赖于时间和对抗性，还受到交易顺序、攻击者（如重入攻击、MEV、抢跑行为）、升级路径（代理布局、delegatecall上下文等）以及gas退款动态的影响。

许多关键的不变量跨越多个交易和协议。在Solana等平台上，账户模型和并行运行时引入了额外约束（如PDA派生、CPI调用图、计算预算、免租余额和序列化布局）。这些结构特性在现有训练数据中较为稀缺，仅靠单元测试难以充分捕获。当前的人工智能模型在这方面的表现还不够理想，但通过增加更丰富、更准确的训练数据和标签，以及借助工具支撑的反馈环环节，这一差距是可以工程化弥合的。

通向人工智能智能审计师的实用路径

构建实用的AI审计工具具有三大核心要素：

第一，打造融合大语言模型（LLM）与符号推理与模拟后端的审计模型。让模型提取意图、识别不变量、总结常用表达；同时利用求解器或模型检查器，提供验证或反例证明。建议应建立在已有的审计模板或已验证的模式基础上。输出应为带有理论证明的规范描述和可复现的漏洞追踪，而非依赖说服力的叙述性文本。

第二，设计专门的代理系统协调整合：包括属性挖掘器、构建跨链桥、预言机和金库风险关系图的依赖爬虫、搜寻最小漏洞的内存池红队、驱动经济激励的压力测试代理、排练金丝雀检测、时间锁和紧急开关等的升级指挥系统，以及生成治理状态简报的总结器。这些组件共同构建如神经系统般的持续感知、推理和行动能力。

第三，强化评估机制。除了传统的单元测试，还应追踪属性覆盖率、反例生成、状态空间的整体新颖性、发现经济失效的时间点、最小漏洞所需的资本，以及运行时警报的准确性。建立公共基准库，综合评测漏洞类型（如重入攻击、代理漂移、预言机偏差和CPI滥用）和分类质量，而非仅关注漏洞检测。保障系统应成为具有明确服务级别协议和保险保障的成熟服务产品。

为通用AI审计师留出空间

虽然混合路径设计具有吸引力，但随着模型规模的增长，端到端的通用工具模型正逐渐崭露头角。在相关领域中，端到端的协调模型已能够匹配甚至超越专门设计的流程管道。

对于智能合约审计，一个拥有长上下文能力、强大工具API和可验证输出的通用模型，可以内化安全熟语、推理长轨迹、利用求解器和模糊测试作为隐式子程序。结合长期记忆机制，一个循环循环可以起草属性、提出潜在漏洞、指引搜索流程、解释修复方案。虽然如此，保持锚点依旧重要——如证明、反例和监控中的不变量——因此，当前仍应追求混合路径的稳健性，同时密切观察通用模型未来是否会压缩某些管道环节。

AI在智能合约审计中的不可避免性

Web3生态结合了不可变性、组件复用性与对抗性市场环境，在这里，依赖于间歇性的手工审计已难以追赶每个区块的复杂变化。AI在丰富的代码库、密集的反馈机制和自动化验证方面展现出巨大潜力。这些趋势正在逐步融合。无论未来的胜利模式是今天的混合方案还是明日的通用大模型，端到端的协调工具、持续的保障体系都将从里程碑式逐步演变为完善的平台基础：持续运行、机器增强，并以证明、反例和不变量作为锚定。

将审计转变为一种持续的产品，而非单一交付物。启动包括可执行属性、求解器助手、内存池模拟、依赖关系风险图及不变量哨兵在内的混合循环，使得通用模型在成熟后能够实现流程的压缩与优化。

AI驱动的保障不仅仅是简单的合规检查，它将发展成为一个具备可组合性和对抗能力的完整生态系统能力，为Web3的安全提供更为坚实的支持。

作者：Jesus Rodriguez，Sentora联合创始人

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