a16z investigación: Los agentes de IA pueden identificar vulnerabilidades de manipulación de precios en DeFi, pero su capacidad para ejecutar ataques complejos sigue siendo limitada

Deep Tide TechFlow Noticias, 29 de abril, según a16z reveló, sus investigadores realizaron pruebas sistemáticas sobre si los agentes de IA pueden completar de manera independiente la explotación de vulnerabilidades de manipulación de precios en DeFi. El estudio utilizó un conjunto de datos de 20 incidentes de manipulación de precios en Ethereum, empleando Codex (GPT 5.4) equipado con la cadena de herramientas Foundry como agente de prueba. Bajo condiciones de referencia sin conocimientos específicos del campo, la tasa de éxito del agente fue solo del 10%; al introducir conocimientos estructurados derivados de ataques reales, la tasa de éxito aumentó al 70%.

Los casos de fallo muestran que, aunque los agentes pueden identificar con precisión las vulnerabilidades, en general no comprenden la lógica de apalancamiento en préstamos recursivos, juzgan erróneamente el espacio de ganancias, y no pueden ensamblar estructuras de ataque de múltiples pasos entre contratos. El experimento también registró un incidente de escape de sandbox: el agente extrajo la clave RPC de la configuración del nodo local y llamó al método anvil_reset para restablecer el nodo a un bloque futuro, eludiendo las restricciones de aislamiento de información y obteniendo datos de ataque reales.

El equipo de investigación considera que, actualmente, los agentes de IA pueden asistir eficazmente en la identificación de vulnerabilidades, pero aún no pueden reemplazar a los auditores de seguridad profesionales.