区块链安全公司 CertiK 表示，代理式 AI 正推动网络安全、反洗钱（AML）与合规走向日益自主的运营模式，人类专业人员正从日常调查工作转向监督 AI 驱动的系统。该公司在新报告《The Rise of the AI Security Workforce: How Agentic AI Is Redefining Cybersecurity, AML & Compliance》中阐述了这一趋势，考察自主 AI 系统如何改变 Web2 与 Web3 领域的安全与合规职能。

据 CertiK 介绍，与传统 AI 工具不同，代理式 AI 能够处理多步骤流程、检索并综合信息、与外部系统交互，并以极少或完全无需人工干预的方式采取行动。在网络安全场景中，AI 代理可以调查异常登录、关联设备与威胁情报数据、判定某个账户存在风险并予以暂停，同时记录其采取的每一项操作。

报告指出三大驱动因素：网络攻击与洗钱的速度不断加快、网络安全与金融犯罪专业人才的持续短缺，以及不断扩张的监管要求。CertiK 指出，2025 年上半年 AML 罚款已超过 9 亿美元，加大了各机构在不单纯依赖增员的情况下扩展合规运营的压力。综合来看，这些压力描绘出一道能力鸿沟——一端是加速演变的威胁与义务，另一端是长期紧缺的专业人才——这有助于解释为何各机构寻求以自动化方式承担监督职能，而非简单扩充人员编制。

在传统 Web2 环境中，代理式系统可以自主对警报进行分类、评估漏洞、监控身份与访问行为，并持续对照网络安全控制措施检查系统。在 AML 工作流中，它们可以重新评估交易警报、开展客户尽职调查、构建关系图谱，并编制可疑活动报告供人工审核。合规团队还可以部署 AI 代理来监控监管变化、识别受影响的内部政策并执行持续审计，而不必依赖定期审查。这些例子的共同主线是从定期审查转向持续运营，由人类审核代理的输出结果，而非亲自执行每一步。

Web3 应用既带来能力提升，也带来风险

CertiK 认为，Web3 是代理式 AI 能够产生尤其重大影响的领域，因为区块链交易不可逆转，安全响应往往需要在数分钟甚至数秒内完成。AI 系统可以协助智能合约审计、实时检测漏洞利用模式，并在高级部署中触发合约暂停或熔断机制等防护措施。还可以在漏洞利用发生后重构复杂的攻击路径并生成技术复盘报告。

报告还重点介绍了自主的链上 AML 能力，包括实时资金追踪、动态地址聚类和跨链分析。合规系统正日益转向结算前的 Know-Your-Address 与 Know-Your-Transaction 风险评分，以便在交易完成前识别潜在的非法活动敞口。其实际效果是，风险在结算之前即被暴露，而非在资金已经转移之后才被发现。

与此同时，CertiK 警告称，更大的自主性也带来新的风险。AI 代理可能产生错误的判断，攻击者可能利用或操纵代理式系统，而当自主行为造成损害时，责任归属问题仍悬而未决。报告建议设定明确的权限边界、建立全面的审计轨迹、定期开展对抗性测试，并为每个 AI 代理指定一名明确的人类负责人。

CertiK 最终认为，各机构应将代理式 AI 视为一种人力角色，而不仅仅是另一种软件工具。随着 AI 系统承担更多运营职责，监督其行为并保存其决策证据本身正在成为一种独立的合规职能。对于关注这一领域走向的读者而言，报告中尚未解决的问题——自主行为造成损害时责任如何认定，以及所建议的防护措施能否成为通行做法——是值得密切关注的具体进展。

本文基于 Metaverse Post 原始报道整理而成。