本文深入探讨了AI安全审计智能体的核心方法论，重点分析了智能体自进化的稳定性、演化框架的设计、以及漏洞发现后的去重与验证等关键环节。作者强调，成熟的AI审计系统应构建可迭代且具备稳定反馈循环的体系，而非仅仅追求基准测试的分数或简单的自动化流程。
本文探讨了AI代码审计从框架驱动向智能体驱动的范式转变，详细分析了AI安全工具的演进、传统方法的不足，并提出了一种新的方法论：先复现人类工作流程再自动化。强调将人类经验转化为智能体可执行的“手册”，并讨论了Web2与Web3审计的差异及评估标准。
