Безопасность AI-агентов в Web3. Часть 1: архитектура, уязвимости и старые добрые джейлбрейки

В последние годы мы наблюдаем активный рост популярности LLM-моделей и интереса к их интеграции в Web3-приложения, такие как DAO и dApp-боты или автоматические трейдеры. Представьте: смарт-контракт управляет финансами, а подключённая языковая модель принимает решения, основываясь на анализе новостей или команд пользователей. Ещё недавно такая идея казалась футуристичной, однако сегодня, в 2025 году, web3 AI-агенты, взаимодействующие с блокчейном и децентрализованными системами, стали реальностью.

Многие уже слышали истории о том, как пользователи вынуждают LLM-модели отвечать на неэтичные вопросы, сочинять матерные стихи и совершать другие «шалости». Однако в контексте web3 подобные нестандартные поведения моделей могут привести к реальным и ощутимым финансовым последствиям. В этой статье мы рассмотрим устройство web3 AI-агентов, проанализируем возможные векторы атак, обсудим актуальные jailbreak-методы и разберём несколько конкурсных задач на примерах из личного опыта.

Источник: Хабрахабр