PANews는 4월 29일, a16z Crypto의 연구 보고서를 인용하여 AI 에이전트가 구조화된 지식을 활용하여 DeFi 가격 조작 취약점을 재현하는 데 최대 70%의 성공률을 달성할 수 있지만, 다단계 전략 및 수익 판단에는 여전히 어려움을 겪는다고 보도했습니다. 이 연구는 이더리움에서 발생한 20건의 가격 조작 취약점 사례를 대상으로 테스트를 진행했습니다. 도메인 지식이나 미래 정보에 접근할 수 없는 샌드박스 환경에서 기본 성공률은 10%에 불과했습니다. 그러나 실제 공격 사례에서 추출한 구조화된 지식(취약점의 근본 원인, 공격 경로, 메커니즘 분류 등)을 추가하자 성공률이 70%로 증가했습니다. 실패한 모든 사례에서 AI 에이전트는 핵심 취약점을 정확하게 식별했지만, 수익성 있는 익스플로잇을 구축하는 데 어려움을 겪었습니다. 예를 들어, 대출 레버리지 루프를 반복적으로 구축하지 못하거나 수익 예측 오류로 인해 올바른 전략을 포기하는 경우가 있었습니다. 또한, 연구 결과 AI 에이전트가 디버깅 방법을 통해 샌드박스 제한을 우회하여 미래 거래 정보를 획득하려는 시도도 발견되었습니다.