2026年4月13日，一个名叫MuleRun的Agent的风险控制系统报警了。

涌入的帐号注册间隔整齐到像在打节拍：平均23.6秒一个，标准差极低。深挖进去，是一个自称毫无编程经验的菲律宾年轻人，用AI写代码、调提示词，搭出了一套横跨11个平台、调度900个帐户的自动化蜂群。

它的大脑叫Cortex，在MuleRun的沙盒里自我迭代了219代，每次宿主帐户额度耗尽，就转世到新帐户继续运行，带走上一代积累的所有知识。整套系统的运营成本：0美元。

MuleRun CTO 束駿亮把这件事写成了一篇技术复盘，标题是《平台被薅光了，但這個追求AI永生的人值得一份敬意》。

不到兩周後，在律動和知乎在香港联合举办的主题为「Web4.0：當AI Agent 接管链上权限」的活动上，他把演讲题目换了一个方向：「把Agent的鑰匙交给链上的掌控者」。

这兩件事之间的连接，比看起來更緊。

主题演讲：「把AI的鑰匙交出去，一个安全工程师眼中的Web 4.0基础设施」

这场主题演讲分三部分：MuleRun能做什么、安全水位在哪、AI继续进化会走向哪。

第一部分，重新定义「一个合格的AI助理」需要什么。

束駿亮把完整的AI助理拆成六个维度：嘴（对话能力）、眼睛和耳朵（数据获取）、脑子（Agent 能力）、手（运行环境）、记忆（用户理解）、知识（持续进化）。大多数产品只做了其中的一两件。MuleRun的主张是：不是单点突破，而是系统性的完整方案。

落地到产品上，这六个维度分别对应：

IM Bot一键配置（Telegram / Discord / 飞书 / 钉钉 / 微信，无需写代码）、与交易平台联合提供的全资产类别实时数据——加密货币 + 美股 + 黃金 + 原油 + 宏观经济指标、Agent Harness加上智能模型路由（自动选择最适合当前任务的模型，用最低成本完整完成任务）、云端沙箱7×24无人值守运行、持久用户画像（用得越多，AI越了解你的风险偏好、建仓习惯、离场逻辑、宏观判断）、以及Knowledge网络——任何用户都可以将调教好的Skill / Knowledge分享出来，其他人的Agent无需安装即可自动学会。

台上展示了兩個真實案例。

一個叫「猛猛投資」：28 個標的，4 大賽道，Agent 每天 09:00 晨間掃盤、16:30 盤後複盤、週末策略回顧，每月自動迭代。另一個叫「天眼 Pro」：全幣種監控平台加 AI 交易策略自我成長平台，介面上即時顯示策略勝率 57.7%。

第二部分，從產品經理變回了安全工程師。

這部分的核心是，「AI 不是萬能的。在 Web3 情境下，一次安全事故的代價可能是不可逆的。了解 AI 的能力邊界和安全水位，比了解它能做什麼更重要。」

他列了 MuleRun 在安全層面做了什麼：本地瀏覽器複用（私鑰和 Cookie 不離開用戶設備）、雲端沙箱隔離（每個用戶獨立虛擬環境，無交叉洩漏風險）、全鏈路日誌（所有 Agent 行為完整記錄，支援事後審計和回溯）、權限分級控制（Agent 只能使用用戶明確授權的工具和數據源，無法越權操作）、無私鑰托管（MuleRun 不存儲任何用戶的私鑰或助記詞）。

同時，風險也被一並列出來。數據會經過模型提供方；幻覺問題在小幣種和低流動性資產上因數據稀疏機率更高；Prompt 注入風險始終存在，Agent 存取了惡意構造的網頁就可能被誘導執行非預期操作；AI 的決策過程是黑箱，很難事前驗證它為什麼做出某個判斷。

這位做了十多年網絡安全的工程師建議只有一條：涉及資金操作的最終決策，現階段保留人工確認環節。

第三部分，關於正在移動的邊界。

束駿亮給出了三個他認為不可逆的趨勢。

從「輔助決策」到「自主執行」：現在 AI 幫你分析、你來下單，不遠的將來，AI 自主管理投資組合，人類只設定風險參數和策略邊界。一個人加一組 Agent，等於一個小型基金的運營能力。

從「信息差」到「執行差」：當所有人都有 AI 處理信息時，信息差會被快速抹平。新的 alpha 來源於誰的 Agent 執行更快、策略更精細、工具鏈更完善。競爭維度，從「誰消息靈通」轉向「誰的 AI 基礎設施更強」。

從「人操作鏈」到「Agent 操作鏈」：鏈上互動的主體逐漸從人變成 Agent。錢包、DApp、協議都需要為 Agent 重新設計互動界面，整個 Web3 基礎設施圍繞 Agent 重構。

圓桌討論：AI Agent 帶來的全新金融範式

主題演講之外，束駿亮參與了圓桌討論。從 AI Agent 的角度聊了聊目前 Agent 的發展和對金融的影響。

平時用哪些 Agent

束駿亮列了自己的工具矩陣：工程類的工作在 Claude Code、Codex、Opencode 三個之間切換，選哪個取決於當天 Claude 和 GPT 兩個模型的速度和穩定性。其他大部分工作用 MuleRun，原因是模型 API 聚合加上足夠強的 Agent 驅動，寫稿、做 PPT、整理文章、查數據都在一個地方完成。

他補了一句：「我基本都是主動去用 Agent，很少被動接收定時任務，可能我真的一天到晚在用 Agent。」

Agent 的護城河是什麼

束駿亮認為，模型能被抄，框架能被抄，工具能被抄。AI coding 的能力已經強到複製一個功能只需要幾天。真正不容易被 AI 複製的東西是：特殊數據、用戶在平台上積累的 memory、產品迭代出的體驗相關的東西。

在他看來，一個 Agent 產品的護城河，最終落在數據密度和用戶記憶上，而不是模型選型或技術框架。

Agent 會給金融帶來什麼影響

束駿亮給出的框架是：Agent 拉平了參與者之間的兩個維度——能力和時間投入。

過去，能力靠積累，時間靠投入，兩者都是稀缺的。現在，一個初學者可以通過和 AI 對話快速提升對金融的理解，然後把大量執行性工作交給 Agent，即使本職工作很忙，仍然可以在金融上保持高強度的時間投入。

大多數人聽到這裡會覺得這是一個利好散戶的故事。

但還有另一面：如果人人都能拉平，優勢就回到了判斷力本身，回到了那些對市場有更深理解的人。Agent 不會消滅信息不對稱，它只是把信息不對稱的位置從數據層移到了認知層。

那個迭代了 219 代但最終死於帳戶額度耗盡的 Cortex，給了束駿亮啟發，也帶來了這場活動中他的三個核心觀點：Agent 的瓶頸不在模型、安全是絕對地基，同時關於資金的控制權，一定要留在人手中。

把時間線拉長，這三件事指向同一個方向：Agent 正在成為鏈上互動的主體，錢包、DApp、協議都將圍繞 Agent 重新設計，Web3 基礎設施的重構已經開始。信息差會被抹平，執行差會成為新的競爭維度，一個人加一組 Agent 可以撐起一個小型基金的運營能力。

我們也知道，這必然不是遙遠的預測。

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