创始人与开发者实用指南
引言
当我们即将结束 2025 年时，有一点很明确：DeFi 安全正处于十字路口。威胁变得更加复杂，风险更高，而旧的“审计清单”思维已经不再适用。如果你是创始人或开发者，计划在 2026 年进行主网启动或重大升级，你可能想知道，明年的审计流程会是什么样子？AI 代理真的在改变游戏规则吗，还是这只是一种炒作？
让我们来分析一下目前实际发生的情况，快速到来的是什么，以及你如何为智能合约审计的新时代做好协议（和你的团队）的准备。
为什么审计仍然重要（而且比以往任何时候都重要）
这是大多数创始人没有意识到的：2025 年被利用的协议不是那些跳过审计的协议，而是那些获得糟糕审计的协议。今年，我们看到有 23 亿美元的损失来自有审计报告的协议。区别是什么？有些审计只是美化过的代码审查，错过了真正的攻击向量，而另一些审计则深入研究了经济假设、治理风险和实际重要的集成失败。
风险从未如此之高。机构资金涌入 DeFi，监管审查力度加大，用户对安全性也越来越了解。可靠的审计不仅仅是发现漏洞，而是要证明你的协议能够处理真实世界的对抗条件。错过闪电贷攻击向量或预言机操纵场景，你不仅会损失金钱，还可能面临诉讼、监管行动和永久性的声誉损害。
但这里有一个转折：审计的方式变化之快超出了大多数团队的认识。
那么，2026 年实际上发生了什么变化？
让我们直截了当：
- 静态分析和遗留工具已经是过去的事情了（而且存在一段时间了）。
- 由人主导、亲力亲为的审查仍然是黄金标准。
- 但是 —— AI 代理已经到来，而且它们不会消失。
2026 年真正的创新是什么？
AI 驱动的代理正在成为团队的“初级审计员”。它们 24/7 全天候运行，扫描每次代码更新，并发现那些无聊的东西，因此人类专家可以专注于真正重要的东西：协议逻辑、业务风险和创造性的攻击场景。
2026 年智能合约审计流程：正在出现什么
1. 范围界定和启动：AI 铺平道路，人类设定方向
2025 年的现实：
范围界定仍然是一个以人为本的过程：定义哪些合约、什么集成以及原因。
2026 年的方向：
预计 AI 代理将进行预范围界定：绘制依赖关系图，标记“热点”，并建议在哪里深入挖掘。
人类审计员将使用这些见解来明确范围，并与客户明确业务逻辑。
2. 审查和测试：AI 作为不知疲倦的助手，人类作为创造性领导者
AI 的作用：
持续的模糊测试、不变性检查和异常检测 —— AI 永远不会感到无聊，永远不会错过任何模式。
AI 标记可疑流程、gas 效率低下或边缘情况。
人类的作用：
深入研究协议逻辑、治理和真实世界的攻击场景。
解释 AI 的发现，询问“如果……会怎样？”并模拟对抗行为。
- 示例：在 2025 年，Zealynx 已经使用了高级模糊测试和不变性。在 2026 年，想象一个 AI 代理标记了一个微妙的状态转换 —— 然后一个人类审计员意识到这是一个潜在的预言机操纵向量。
3. 沟通：异步、AI 增强，但仍然是人类
2025 年：
异步更新、Slack/Telegram 线程以及大量的来回沟通。
2026 年：
AI 总结每日进展，起草澄清问题，并让每个人都了解情况 —— 速度更快，但始终以人为本，以处理细微差别和协商。
4. 报告：实时文档，而不仅仅是 PDF
2025 年：
清晰、可操作的报告，其中包含分类的发现和补救建议。
2026 年：
AI 生成的报告草稿随着发现的出现而实时演变。人类注释、情境化，并对严重性和建议做出最终决定。
5. 缓解和重新审查：AI 回归，人类签字
2025 年：
团队有 2-3 周的时间来修复问题，然后审计员重新审查并更新报告。
2026 年：
AI 代理在每次修复后立即运行回归测试。人类审计员专注于棘手的问题，并且仅在一切都检查完毕后才签字。
什么不会改变（也不应该改变）
尽管有所有的技术进步，但智能合约审计的一些基本原理将保持不变，而且理由充分。在理解真实世界的协议风险方面，人类的判断力和创造力仍然是不可替代的。虽然 AI 可以有效地标记潜在问题并运行全面的测试，但需要人类的经验才能了解这些漏洞在实践中如何被利用，同时考虑到市场状况、用户行为和更广泛的 DeFi 生态系统等因素。
审计员和开发团队之间的直接沟通仍然至关重要。你仍然需要与真正的审计员交谈，而不仅仅是一个生成报告的机器人。关于权衡的细致讨论、关于实施细节的来回沟通，以及在审计期间发生的协作性问题解决，这些人类互动是将机械的代码审查转变为有价值的安全合作伙伴关系的原因。
最后，可操作的建议始终需要人为解释。情境在安全建议中非常重要。自动化发现可能会识别出潜在问题，但如果没有人为洞察力来评估其实际影响、可能性以及最实用的补救方法，这些发现仍然基本无用。最好的审计不仅会告诉你哪里出错了，还会帮助你了解为什么重要以及如何有效地修复它。
常见漏洞：谁发现了什么？
在漏洞检测方面，AI 和人类审计员之间的分工变得越来越清晰。AI 代理擅长模式识别和系统分析，因此它们在发现标准安全问题（如访问控制缺陷、基本逻辑错误、文档不匹配和拒绝服务风险）方面特别有效。这些漏洞通常遵循可预测的模式，AI 可以学习以在不同的代码库中始终如一地识别这些模式。
然而，更复杂和依赖于情境的漏洞仍然需要人为洞察力。依赖于理解市场动态的经济漏洞、需要对交易排序进行创造性思考的 MEV（最大可提取价值）机会，以及利用代码和人类行为之间交集的治理攻击，这些仍然牢牢地掌握在人类手中。虽然 AI 可以模拟各种场景并标记潜在问题，但需要人类的创造力和对协议的深入了解才能真正评估这些复杂攻击向量的真实世界影响和可能性。
个人观点： 如果你的 2026 年审计员只依赖 AI，或者只依赖人类，你就无法获得两者的最佳效果。
如何为你的 2026 年审计做准备
基本原理没有改变，但是对于 AI 增强的审计流程，有一些新的考虑因素：
- 协议文档：清晰地解释你的协议的目标、工作流程和关键功能。AI 代理需要上下文，就像人类审计员一样。
- 不变性识别：定义在你的协议中必须始终成立的条件。这有助于 AI 测试工具和人类审计员专注于关键属性。
- 干净、注释良好的代码：与以往相比，NatSpec 文档和内联注释更为重要，它们有助于 AI 代理理解意图，同时提高人工审核的效率。
- 全面的测试：包括单元测试、集成测试，并考虑添加模糊测试。AI 代理可以在你现有的测试套件的基础上构建。
- 已知问题和疑虑：记录任何已知的限制或关注领域。这有助于审计员（人类和 AI）有效地确定其工作的优先级。
有关审计准备的全面指南，请查看我们的详细文章：如何高效地为高效的智能合约审计做准备。
常见问题解答：2026 年审计环境
AI 会取代人类审计员吗？
不会，任何告诉你其他事情的人都只是在炒作。未来是混合的。
AI 会让审计更便宜吗？
它使审计更快、更彻底，但真正的价值在于叠加在顶层的人类专业知识。
我如何知道我的审计是“真实”的？
要求直接访问你的人类审计员。询问他们的流程。坚持要求提供上下文，而不仅仅是代码覆盖率统计数据。
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想了解成本吗？请查看我们的 智能合约审计成本指南。
请在我们的 案例研究 和 客户评价 中了解我们如何帮助其他协议。
Zealynx 的看法：我们为什么感到兴奋（以及有点怀疑）
- 我们已经在尝试使用 AI 代理作为初级审计员，但每个 Zealynx 审计都由真正的 DeFi 安全专家领导。
- 高级测试、真正的沟通和有见地的指导是不容谈判的。
- 我们将挑战炒作，采纳有效的方法，并将协议安全始终放在首位。
想讨论一下如何让你的协议为 2026 年的审计做好准备吗？让我们聊聊。
