由 NewTendermint 開發、基於 Go 的智能合約平台 Gno.land，已推出 Dora，這是一套自主型 AI 代理安全系統，旨在持續檢查該平台的程式碼庫及其智能合約，稱為 realms。

與傳統安全工具僅標記可能存在風險的程式碼、留待日後調查不同，Dora 的設計目標是確認疑似弱點是否真的能被利用。在任何發現交由人工審查之前，系統會先在實際運行的 Gno.land 節點上重現疑似攻擊，目的是降低誤報並更早找出可採取行動的漏洞。

此次發布反映出區塊鏈項目正更廣泛地轉向使用代理式人工智慧進行持續安全監控，而不再主要依賴定期審計或透過漏洞獎勵計畫提交的漏洞報告。Gno.land 由 Cosmos 與 Tendermint 共同創辦人 Jae Kwon 創立，並使用 Gno，這是 Go 的一種可解譯且具決定性的變體。該平台旨在讓開發者建立可讀且可組合的智能合約，同時要求原始碼在鏈上保持公開。這種架構的目的在於提高透明度，並讓開發者與安全研究人員更容易檢視合約。

NewTendermint 由 Kwon 領導，為去中心化系統開發基礎設施，包括 Tendermint2 和 Gno.land。該公司也是 Gno.land 協議與 GnoVM 的核心維護者，支援面向無許可應用的開源基礎設施。

七代理流程鎖定可被利用的漏洞

隨著人工智慧讓可疑程式碼更容易被識別，持續驗證的需求也隨之增加。雖然 AI 輔助工具可以快速定位軟體中可能有問題的部分，但判斷這些問題是否屬於真實且可被利用的漏洞仍然更困難，而同樣的能力也正被安全團隊與潛在攻擊者更廣泛地取得。

對於區塊鏈網路而言，未被發現的軟體缺陷後果可能相當嚴重。關鍵元件中的 panic 可能干擾共識，非決定性行為可能導致驗證者分歧，而算術錯誤則可能影響資產轉移。

Dora 透過一個七階段的代理工作流程來應對這項挑戰，涵蓋偵察、漏洞規劃、去重、驗證、對抗性審查、修補開發與最終修復驗證。

偵察代理會映射相關程式碼，規劃代理則會發展潛在的漏洞情境。去重階段會移除已知問題。之後，驗證器會針對實際的 Gno.land 節點建立並執行即時測試，以確認疑似弱點是否能被重現。

另一位審查者會從對抗性角度評估結果。如果問題仍然成立，修補器會準備補丁，接著再進行一次審查，以判斷所提修正是否能解決漏洞而不引入新問題。只有通過完整流程的發現才會提交給人工審查者。

Gno.land 擴展以 AI 為重點的開發工具

Dora 是 Gno.land 將人工智慧整合至開發與安全流程的更大努力之一。該平台也已推出 gnomcp，這是一個開源伺服器，旨在將 Claude Code 與 Cursor 等 AI 編碼代理直接連接到 Gno.land。

透過該整合，AI 代理可以與 Gno.land 互動，使用軟體工程師熟悉的開發工作流程來讀取、寫入與部署 realms。該平台採用人類可讀的、基於 Go 的智能合約，也旨在讓其程式碼比起主要以編譯後位元組碼呈現應用邏輯的架構，更容易被 AI 系統存取。

Dora 目前是內部安全工具，而 Gno.land 尚未對整個程式碼庫完成全面審計，儘管針對性測試已經產生了可重現且雜訊相對較低的結果。

公司計畫擴大 Dora 的覆蓋範圍，並在系統更廣泛部署後發布更多結果。該 նախաձեռն可以為 Gno.land 提供一層持續安全防護，補充傳統審計與人工主導的漏洞研究，同時讓已確認的問題能在對外被發現之前先行處理。

CoinTrust 首次發表的文章為：Gno.land Launches AI Agent to Proactively Prove Smart Contract Bugs。