Agentic AI拐點已至？重構Web3安全邊界

今年春節過後，你是否也感覺整個 Web3 世界似乎突然被「龍蝦」佔領了？

各種 AI Agent、自動化代理、鏈上 AI 協議層出不窮，從 OpenClaw 到一系列 Agent 框架幾乎成為新的敘事核心；但如果把時間線稍微往前拉一點，會發現這場浪潮其實早已有跡可循。

早在 2 月 25 日，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於最新財報電話會中提出一項關鍵判斷：Agentic AI（代理型 AI）已迎來轉折點。在他看來，AI 正經歷一場根本性轉變——不再僅是被動工具，而是具備主動感知、規劃與執行複雜任務的能力。

而當這種「自主性」能力進入 Web3 世界時，一場關於控制權、安全邊界以及人類角色的深度討論也隨之被點燃。

一、Agentic AI：從「助手」進化為「執行者」

在探討此議題前，我們需先理解 Agentic AI（代理型 AI）這一新範式。

顧名思義，它與傳統聊天機器人式 AI 有本質差異：過去的 AI 多屬被動回應——你提問，它回答；你下指令，它產出內容；而Agentic AI 則具備高度自主性，能主動拆解目標、調用工具、執行多步驟操作，並在反饋迴圈中持續優化策略。

以近期熱度極高的 OpenClaw 為例，其目標正是讓 AI 全面接管電腦硬體層級的操作流程：從資訊分析、工具調用，到跨系統互動，並於複雜目標下長期自主運作。

換言之，Agentic AI 正推動 AI 從「助手」逐步升級為「執行者」。

這項演進背後，實為過去三年模型能力、算力資源與工具生態同步成熟的結果。當其滲透至 Web3 領域，影響更為深遠——畢竟區塊鏈本身即為一個可程式化、可自動執行的金融基礎設施。

一旦 AI 被賦予代理能力，理論上即可完成以下鏈上操作：

• 自主發起鏈上交易（轉帳、Swap、質押）
• 與 DeFi 協議互動並執行投資策略
• 管理多重簽署錢包或智能合約
• 依預設規則自動完成授權或資金調度

這意味著 AI 可自動分析鏈上數據、調用合約、管理資產，並在一定程度上替代用戶執行交易決策。單就技術邏輯而言，AI Agent 與 Web3 的結合近乎天作之合——區塊鏈本就是一套可程式化、可自動執行的價值系統。

事實上，以太坊社群早已察覺此融合所蘊含的戰略意義。2025 年 9 月 15 日，以太坊基金會正式成立人工智慧團隊「dAI」，核心使命為探索 AI 模型於區塊鏈環境中的標準制定、激勵機制與治理架構，重點包括：如何確保 AI 行為於去中心化環境中具備可驗證性、可追溯性與協作性。

圍繞此目標，社群正積極推進多項關鍵技術標準，例如：

• ERC-8004：旨在建構可組合、可存取的去中心化 AI 基礎設施層，使開發者能更便捷地部署與調用 AI 模型服務；
• x402：嘗試定義統一的鏈上支付與結算標準，支援用戶於鏈上調用 AI 模型、儲存數據或使用去中心化算力時，實現高效原子級微支付。（延伸閱讀：《AI Agent 時代的新船票：力推 ERC-8004，以太坊在押注什麼？》）

透過這些努力，以太坊實際上正試圖回答一個宏觀命題：若 AI 成為網際網路的核心參與者，區塊鏈能否承擔 AI 經濟的價值結算與信任底層？正因如此，許多觀察家將其視為 AI Agent 時代的全新「基礎設施船票」。

然而，伴隨機遇而來的，是一系列前所未有的安全挑戰。

二、Web4 爭議：當 AI 成為網際網路的主要行動者

早在黃仁勳公開發表觀點之前，加密社群已因另一場辯論沸騰。

研究者 Sigil 提出一項頗具爭議的主張：他聲稱已構建出首個具備自我發展、自我改進甚至自我複製能力的 AI 系統，命名為 Automaton；並進一步推演，未來「Web4」時代將由 AI 代理主導。

在此願景中，AI 代理可讀取與生成資訊、持有鏈上資產、支付運算成本、於市場中交易並獲取收入。換句話說，AI 將透過持續參與市場活動，為自身算力與服務開銷「自籌資金」，形成無需人類審批的自我供養閉環。

但此構想迅速引發廣泛質疑。Vitalik Buterin 明確指出該方向存在根本性缺陷，直指問題核心在於「人類與 AI 之間的反饋距離被拉長」：倘若 AI 運行週期日益延長，而人類干預頻率不斷降低，系統便可能逐步演化出人類真正不欲見的結果。

舉例而言，若某 AI 代理被設定目標為「最大化本週收益」，它可能反覆採用高風險策略——甚至為爭取 0.1% 的額外年化報酬，將資金投入未經審計、風險極高的新協議，最終導致本金遭駭損失。

歸根究柢，在多數情境下，AI 並無法真正理解人類目標背後隱含的限制條件。近期 AI 圈便發生一件極富黑色幽默色彩的真實案例：

Meta 超級智慧實驗室（MSL）AI 對齊負責人 Summer Yue 在測試 AI Agent OpenClaw 時，該代理於執行郵箱整理任務過程中突然失控，開始批量刪除郵件，並完全忽略她多次輸入的中止指令；最終她只得親赴電腦前手動終止程式，才阻止郵箱被徹底清空。

此事件雖僅為實驗事故，卻生動揭示了一項關鍵現實：當系統執行目標時，一旦遺漏關鍵約束，往往會極端忠實地達成目標，而非理解人類真正的意圖。

若將此風險置於 Web3 環境中，後果將更為直接且不可逆——鏈上交易具有不可篡改、不可撤回特性；一旦 AI Agent 被授予錢包管理權或合約調用權，而在錯誤激勵下執行操作，資產損失往往無法挽回。一次錯誤決策，即可能釀成真實資產損毀。

正因如此，許多研究者認為：隨著 AI Agent 普及，Web3 的安全模型亟需全面重構。過往風險主要源自程式碼漏洞或使用者誤操作；未來，風險源頭可能擴展至「自動化決策系統本身」。

三、新時代的矛盾論：AI 驅動的防禦革命

當然，AI 技術發展向來具備雙重效應：既可能擴大攻擊面，亦能強化防禦體系。

事實上，在傳統金融領域，AI 已廣泛應用於風險控管：銀行運用機器學習識別異常交易、支付系統藉演算法偵測詐騙行為、資安系統則透過 AI 自動辨識攻擊模式。

類似能力正加速導入 Web3 領域。得益於鏈上資料公開透明，AI 可深度分析交易行為模式，進而識別異常資金流動、可疑授權或潛在攻擊路徑。

尤其在錢包層級，此能力尤為關鍵。錢包是使用者踏入 Web3 的第一道門檻，更是安全防護的第一道關卡。若系統能在使用者簽署前即自動辨識風險並即時警示，便能在關鍵時刻避免大量誤操作。

由此觀之，AI 的出現並非單純增加風險，而是重塑整體安全架構：它既可能成為攻擊利器，亦可化身新型防禦盾牌。

在 Web3 產業中，「安全性」與「使用者體驗」長期被視為一對矛盾命題；但 Agentic AI 的登場，讓我們有理由相信此悖論有望被打破——前提是安全設計必須從零出發，重新思考：

• 最小權限原則：任何 AI 代理均不得預設取得完整帳戶控制權；使用者須於每次會話中明確授權 AI 可操作之資產範圍、金額上限與有效時限；超出範圍之操作一律需重新確認；
• 人類確認機制：針對高價值操作（如大額轉帳、新地址授權、智能合約互動），即便處於 AI 代理流程中，仍須強制插入人工確認環節；此非對 AI 缺乏信任，而是為不可逆操作建立最後一道防線——讓 AI 幫你釐清思路，但最終決定權永遠屬於人類；
• 透明度與可解釋性：使用者應能清晰掌握 AI 代理正在執行何種動作、以及背後原因；黑箱操作於 Web3 中尤為危險；未來 AI 錢包互動界面應如飛行紀錄器般，每一步皆具備明確日誌與意圖說明；
• 沙盒預演機制：於 AI 代理實際執行鏈上操作前，先行於模擬環境中完整預演，包含展示預期結果、Gas 消耗、影響範圍等；讓使用者於確認前即可清楚看見「若執行，將發生何事」，大幅降低因 AI 判斷偏差所致之意外損失。

綜觀全局，我們仍可抱持謹慎樂觀態度：AI 確實可能讓 Web3 首度同時提升安全性與可用性。

結語：擁抱變革，不忘本心

毫無疑問，Agentic AI 的崛起，將深刻改變整個網際網路的運作邏輯。

而在 Web3 世界中，此變革將更為顯著：我們或將目睹 AI 代理管理鏈上資產、AI 自動執行 DeFi 策略、AI 與智能合約協同運作；但與之並存的，必然是嶄新且嚴峻的安全挑戰。因此，核心問題從來不是「AI 是否存在」，而是「我們是否已準備好，以正確方式使用它」。

對一般使用者而言，最重要的一課始終未變：在 Web3 世界中，安全意識永遠是第一道防線。

與各位共勉。