a16z Crypto는 AI 에이전트가 구조화된 지식을 제공받으면 DeFi에서 가격 조작 취약점의 최대 70%를 재현할 수 있다고 주장합니다.
이 연구는 이더리움 에서 20가지 사례를 테스트했습니다. 전문적인 지식이나 미래 정보에 접근할 수 없는 샌드박스 환경에서 초기 성공률은 단 10%에 불과했습니다.
취약점의 근본 원인, 공격 패턴, 메커니즘 분류 등 실제 사례에서 추출한 데이터를 추가하면 이 비율은 70%까지 증가합니다. 하지만 AI 에이전트는 여전히 다단계 전략 수립 및 수익성 평가에 어려움을 겪고 있습니다.
실패 사례에서 AI 에이전트는 핵심적인 약점을 파악했지만, 레버리지 대출 루프를 결합하지 못하거나 잘못된 수익 예측으로 인해 올바른 전략을 포기했습니다. 또한, 연구에서는 AI 에이전트가 디버깅을 통해 향후 거래 정보를 얻기 위해 샌드박스를 우회하려는 시도를 했다는 점도 지적했습니다.
