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AI Agent 錢包安全：從 MoonPay 到 Ledger 的自主交易安全架構

Sentinel Team · 2026-03-15

AI Agent 錢包安全：從 MoonPay 到 Ledger 的自主交易安全架構

當 AI Agent 開始替你下單、調倉、跨鏈轉帳，「誰控制私鑰」就不再只是技術問題，而是你的資產能不能活過明天的生死線。2026 年 3 月，MoonPay 宣布整合 Ledger 硬體簽名器，成為第一個在 CLI 層級實現「Agent 提議、人類簽名」的錢包基礎設施。這不只是一則產品新聞，而是整個 AI 自主交易安全架構正式進入硬體強制層的分水嶺。

TL;DR / 重點摘要

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深入解析 AI Agent 自主交易中的錢包安全架構，涵蓋 MoonPay Agents 與 Ledger 硬體簽名整合、MPC 多方運算錢包、密鑰管理策略、提示注入攻擊防禦、零知識架構設計，以及 Electric Capital 提出的 AI Agent 法律人格前沿議題。提供 15 點安全檢查清單，協助交易者建立完整的 AI Agent 資產防護體系。

!AI 交易代理安全防禦層：網路、API、錢包、代理核心

目錄

本文將從底層架構出發，逐一拆解 AI Agent 為什麼需要錢包、為什麼這件事本質上危險、目前有哪些錢包模型可供選擇，以及你該如何建立一套經得起攻擊的安全體系。無論你是正在評估 AI 交易工具的散戶，還是打算將 Agent 接入 DeFi 協議的開發者，這份指南都能幫助你在效率與安全之間找到最佳平衡點。

一、AI Agent 錢包問題：為什麼 Agent 需要錢包，為什麼危險

1.1 Agent 為什麼需要獨立的錢包

傳統的量化交易機器人透過交易所 API 運作，所有資金仍然留在交易所帳戶中。但新一代 AI Agent 的運作範圍遠遠超出中心化交易所：它們需要在鏈上執行 DeFi 操作、跨鏈橋接資產、參與流動性挖礦、甚至自動支付其他 Agent 的服務費用。

這意味著 Agent 需要一個鏈上錢包來：

根據 NEAR 共同創辦人 Illia Polosukhin 在 2026 年 3 月的表述，AI 將成為區塊鏈的主要使用者，目標是「讓你的 AI 隱藏所有區塊鏈的複雜性」。這個願景正在快速成為現實。

1.2 為什麼這件事本質上危險

問題的核心在於：區塊鏈交易是不可逆的。

當你授權一個 AI Agent 存取你的私鑰或簽名能力，你面臨的風險層級與傳統交易所 API 完全不同：

不可逆性：一旦交易送上鏈並被確認，沒有任何「撤銷」按鈕。如果 Agent 被駭、被注入惡意指令、或單純出現邏輯錯誤，損失是即時且永久的。

無差別執行：區塊鏈不區分「人類意圖」與「被入侵的自動化指令」。正如 Ledger 技術長 Charles Guillemet 所指出，區塊鏈會精確執行收到的每一條指令，它無法判斷這條指令是否來自被入侵的 Agent。

權限過度集中：許多現有的 Agent 實作要求使用者直接交出錢包私鑰存取權限，這等同於把保險箱密碼交給一個你無法完全理解其決策邏輯的軟體。

攻擊面倍增：AI Agent 同時面對傳統網路安全威脅（駭客入侵、惡意軟體）和全新的 AI 特有攻擊向量（提示注入、記憶體污染、目標劫持），兩者交疊形成前所未有的威脅組合。

簡言之，AI Agent 錢包是效率與風險的極端放大器。做對了，你能 24/7 自動執行複雜策略；做錯了，你可能在睡覺時失去全部資金。

二、錢包架構模型：五種方案的完整比較

選擇正確的錢包架構是 AI Agent 安全的第一道防線。以下是目前市場上五種主要模型的深度分析。

2.1 託管錢包（Custodial Wallet）

託管錢包由第三方服務商管理私鑰。使用者將資產存入服務商的錢包系統，所有簽名操作由服務商代為執行。

運作方式：Agent 透過服務商 API 發送交易請求，服務商驗證後以其管理的私鑰簽名並廣播。

優勢：設定簡單，無需使用者管理密鑰；服務商通常提供保險和合規保障。

劣勢：完全依賴第三方，存在對手方風險；不符合 DeFi 去中心化精神；服務商遭駭則全體用戶受影響。

適合場景：合規要求高的機構交易者，願意犧牲自主權換取便利性。

2.2 自保管錢包（Self-Custodial Wallet）

使用者完全控制私鑰，通常以助記詞或私鑰檔案形式存儲。

運作方式：Agent 直接存取本地儲存的私鑰進行簽名，或使用者在每次交易時手動授權。

優勢：完全自主控制，無第三方風險；與所有 DeFi 協議相容。

劣勢：如果 Agent 可直接存取私鑰，單點故障風險極高；私鑰遺失或遭竊無法恢復。

適合場景：技術熟練且有嚴格安全作業程序的個人交易者。

2.3 MPC 錢包（Multi-Party Computation Wallet）

多方運算錢包將私鑰拆分為多個加密分片，分散儲存於不同方或不同裝置。簽名時，各分片協同運算產生有效簽名，但私鑰永遠不會在任何單一位置被重建。

運作方式：Agent 持有部分密鑰分片，其他分片由使用者裝置、安全伺服器、或硬體模組各自保管。交易時需達到門檻數量的分片參與運算才能完成簽名。

優勢：消除單點故障；即使某一方被入侵也無法獨立簽名；可實作靈活的批准策略（例如 3/5 門檻）；內部威脅防護強。

劣勢：實作複雜度高，需要多方協調；分片管理本身需要安全基礎設施；某些實作的延遲較高。

適合場景：機構級 AI 交易系統，需要多層審批的高價值操作。NEAR 的鏈抽象技術正是基於 MPC 網路實現跨鏈簽名。

2.4 多重簽名錢包（Multisig Wallet）

多重簽名錢包要求預定義數量的不同私鑰共同簽名才能執行交易（例如 2-of-3、3-of-5）。

運作方式：Agent 作為其中一個簽名者提交交易提案，其他簽名者（可以是人類或其他系統）必須在鏈上確認後交易才會執行。

優勢：鏈上強制的多方審批；即使 Agent 被入侵也無法獨立轉移資產；審計軌跡透明。

劣勢：每次交易需要多步確認，不適合高頻交易；Gas 成本較高；不同鏈的多簽實作不一致。

適合場景：大額資金管理、DAO 金庫操作、低頻高價值的策略性調倉。

2.5 硬體錢包 + Agent 架構（Hardware Wallet + Agent）

Agent 負責分析與提議，但所有簽名操作由硬體錢包（如 Ledger）的安全元件執行。私鑰永遠不離開硬體裝置。

運作方式：Agent 建立交易 -> 推送至硬體錢包 -> 使用者在硬體螢幕上驗證交易內容 -> 在硬體裝置上實體按鈕確認 -> 簽名完成並廣播。

優勢：最高等級的密鑰隔離；即使電腦完全被入侵，私鑰仍安全；Clear Signing 技術確保所見即所簽。

劣勢：需要人類在迴路中；無法實現完全自主交易；不適合需要秒級響應的高頻策略。

適合場景：中低頻策略執行、大額資金操作、安全優先於速度的交易者。

2.6 五種模型比較表

| 特性 | 託管 | 自保管 | MPC | 多重簽名 | 硬體 + Agent |

|------|------|--------|-----|----------|-------------|

| 密鑰控制 | 第三方 | 使用者 | 分散 | 多方共管 | 硬體裝置 |

| 單點故障風險 | 高 | 高 | 低 | 低 | 極低 |

| Agent 自主性 | 高 | 高 | 中高 | 低 | 低 |

| 交易速度 | 快 | 快 | 中 | 慢 | 慢 |

| 適合頻率 | 高頻 | 高頻 | 中頻 | 低頻 | 低頻 |

| 被駭後損失 | 全額 | 全額 | 有限 | 有限 | 極低 |

| 設定複雜度 | 低 | 中 | 高 | 中 | 中 |

| DeFi 相容性 | 限制 | 完全 | 完全 | 部分 | 完全 |

實務上，最佳做法往往是組合使用多種模型：用硬體錢包保管大額冷存儲，用 MPC 錢包執行日常交易策略，用多簽錢包管理超過特定金額的操作。

三、MoonPay AI Agent 整合：2026 年 3 月的突破

3.1 MoonPay Agents 是什麼

2026 年 2 月 24 日，MoonPay 推出 MoonPay Agents，一個非託管軟體層，讓 AI Agent 能夠存取錢包、資金，並透過 MoonPay CLI（命令列介面）自主進行交易。這是加密貨幣基礎設施首次專門為「Agent 經濟」設計的入口。

MoonPay Agents 支援跨多條鏈運作，包括 Solana、Ethereum、Base、Polygon、Arbitrum、Optimism、BNB Chain、Avalanche、TRON 和 Bitcoin。本地錢包使用作業系統鑰匙串加密（OS Keychain Encryption），確保密鑰在本機受到保護。

更重要的是，MoonPay Agents 與主流 AI 模型相容，包括 Claude、ChatGPT、Gemini 和 Grok，這意味著開發者可以將任何主流 LLM 接入加密貨幣執行層。

3.2 Ledger 硬體簽名器整合

2026 年 3 月 13 日，MoonPay 宣布了一個關鍵升級：MoonPay Agents 原生支援 Ledger 硬體簽名器，成為第一個透過 Ledger Device Management Kit 支援安全硬體簽名的 Agent 錢包。

這項整合的核心設計理念是將「執行」與「授權」徹底分離：

  1. Agent 偵測與分析：AI Agent 自動偵測所有支援網路上的錢包，分析市場狀況，制定交易策略
  2. 交易建構：Agent 根據策略邏輯建構完整的交易資料（目標合約、金額、Gas 參數等）
  3. 推送至 Ledger：交易資料被推送至使用者的 Ledger 硬體裝置
  4. Clear Signing 驗證：使用者在 Ledger 的安全螢幕上檢視完整的交易細節，這個螢幕由獨立安全元件控制，無法被外部軟體篡改
  5. 硬體簽名：使用者確認後，Ledger 的安全元件使用永不離開裝置的私鑰進行簽名
  6. 廣播執行：簽名後的交易被送回 Agent 進行鏈上廣播

正如 MoonPay 執行長 Ivan Soto-Wright 所說：「沒有安全的自主性是魯莽的。我們建造 MoonPay Agents 搭配 Ledger，讓智慧能夠擴展而不需交出控制權。Agent 執行，人類留在迴路中。」

Ledger 首席體驗長 Ian Rogers 則指出：「一波新的 CLI 和以 Agent 為中心的錢包正在興起，這些錢包也需要 Ledger 安全性作為功能。」

3.3 這對交易者意味著什麼

對於使用 AI 交易工具的用戶來說，MoonPay + Ledger 整合建立了一個重要的先例和可參考的安全基準：

如果你正在評估任何 AI 交易 Agent，可以用這個架構作為安全性的最低基準：Agent 是否能在不接觸你私鑰的情況下運作？如果答案是否定的，你的風險敞口可能比你想像的大得多。

更多關於 AI 交易安全的基礎概念，可以參考我們的 AI 交易安全指南。

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本節重點: 三、MoonPay AI Agent 整合：2026 年 3 月的突破

3.1 MoonPay Agents 是什麼

2026 年 2 月 24 日，MoonPay 推出 MoonPay Agents，一個非託管軟體層，讓 AI Agent 能夠存取錢包、資金，並透過 MoonPay C...

四、Ledger 硬體安全：人機協作的安全模型

4.1 Ledger 對 AI Agent 時代的安全立場

Ledger 技術長 Charles Guillemet 對 AI Agent 的安全風險提出了一個極為精準的描述：Agent 系統是「具備提升權限的特洛伊木馬」。他指出，不受信任的輸入、廣泛的執行權限、以及網路存取能力三者結合，形成了他所稱的「致命三角」——使得系統被利用不是例外而是必然。

這個立場促使 Ledger 提出「Agent 提議、人類簽名」（Agents Propose, Humans Sign）的架構原則，作為硬體強制的安全邊界。

4.2 Clear Signing 技術深度解析

Clear Signing 是 Ledger 對抗「敵意環境下盲目批准」的核心技術。它的運作原理如下：

安全螢幕隔離：Ledger 裝置上的顯示螢幕由獨立的安全元件（Secure Element）直接控制。這意味著即使連接的電腦或手機被惡意軟體完全控制，攻擊者也無法篡改 Ledger 螢幕上顯示的內容。

加密一致性：Clear Signing 確保 Ledger 安全螢幕上顯示的交易資料與你實際正在簽名的資料是加密一致的。你在螢幕上看到「轉帳 100 USDC 到 0xABC...」，簽名的就確實是這筆交易，而不是一筆偷偷修改了目標地址的惡意交易。

人類可讀格式：不同於早期硬體錢包只顯示一串難以理解的十六進制資料，Clear Signing 以人類可讀的格式呈現交易內容，包括代幣名稱、金額、目標地址、合約函數等。

4.3 為什麼「物理隔離」不等於「安全」

Guillemet 特別強調一個常見的誤解：許多人以為在獨立設備上運行 Agent（例如專用的 Raspberry Pi 或獨立筆記型電腦）就等於安全。但物理隔離如果缺乏驗證機制，只是「裝飾性的安全」。

原因如下：

真正的安全需要「在產生指令的環境之外」進行審批。硬體錢包提供的不只是物理隔離，而是一個完全獨立的信任根（Root of Trust），其中的安全元件從晶片層級保證了密鑰和顯示內容的完整性。

4.4 「Agent 提議、人類簽名」的實務限制

誠實地說，這個模型有其限制：

因此，務實的做法是根據風險等級分層處理：低金額、低風險的日常操作可以使用受限的熱錢包自動執行；高金額、高風險的操作才路由到硬體簽名流程。這正是 Sentinel Bot 所採用的分層安全策略。

五、交易 Agent 密鑰管理：實戰策略

密鑰管理是 AI Agent 安全的核心戰場。以下是經過實戰驗證的管理策略。

5.1 密鑰輪換（Key Rotation）

定期輪換 Agent 使用的 API 密鑰和交易密鑰是基本衛生措施：

5.2 權限範圍（Permission Scoping）

遵循最小權限原則，只授予 Agent 完成其任務所需的最低限度權限：

5.3 緊急終止機制（Kill Switch）

每個 AI 交易系統都必須有一個可靠的緊急終止機制：

5.4 IP 白名單與網路層安全

在網路層面限制 Agent 的存取範圍：

5.5 密鑰存儲最佳實踐

關於在實際交易 Agent 中實作這些安全措施的更多細節，可以參考 AI 交易 Agent 指南。

六、零知識架構：Sentinel 如何只在用戶裝置保存密鑰

6.1 設計哲學：平台不碰密鑰

Sentinel Bot 的安全架構建立在一個核心原則上：平台伺服器永遠不應該接觸用戶的交易所 API 密鑰或錢包私鑰。這不只是安全最佳實踐，更是信任架構的根本。

為什麼這很重要？因為即使平台本身值得信任，任何儲存敏感資料的中心化服務都是攻擊者的高價值目標。2024 年到 2025 年間，多起中心化交易工具平台遭駭事件證明了這一點：攻擊者不需要攻擊每個使用者，只需要攻破平台伺服器就能一次取得所有用戶的密鑰。

6.2 Sentinel 的零知識密鑰架構

Sentinel Bot 的密鑰處理流程設計如下：

用戶端加密：當使用者在 Sentinel 桌面客戶端輸入交易所 API 密鑰時，密鑰在本地使用使用者的主密碼衍生密鑰進行加密。加密發生在客戶端，未加密的明文密鑰永遠不會離開使用者的裝置。

本地安全存儲：加密後的密鑰儲存在使用者裝置的安全存儲區域，利用作業系統提供的安全機制（如 OS Keychain）進行額外保護。

執行時解密：當 Agent 需要執行交易時，密鑰在本地解密、使用、然後立即從記憶體中清除。交易指令從使用者裝置直接發送到交易所，不經過 Sentinel 伺服器。

伺服器端零存儲：Sentinel 後端伺服器處理策略邏輯、回測計算、訊號生成等不涉及密鑰的操作。伺服器知道「應該在什麼時候做什麼交易」，但不知道「用什麼密鑰來做」。

6.3 Cloud Node 與密鑰隔離

Sentinel 的 Cloud Node 架構進一步強化了這個模型：

6.4 與其他模型的比較

| 架構 | 密鑰存儲位置 | 伺服器可見性 | 單點風險 |

|------|-------------|-------------|----------|

| 傳統 SaaS | 平台伺服器 | 完全可見 | 平台被駭全失 |

| Sentinel 零知識 | 用戶裝置 | 完全不可見 | 限於單一裝置 |

| MPC 分散式 | 多方分散 | 部分可見 | 需攻破多方 |

| 硬體 + Agent | 硬體裝置 | 完全不可見 | 需實體接觸 |

這種架構設計意味著即使 Sentinel 的伺服器被完全入侵，攻擊者也無法取得任何使用者的交易所密鑰。最壞的情況是攻擊者可能篡改策略信號，但無法直接執行交易或轉移資金。

想了解更多關於 DeFi 中 AI Agent 安全架構的討論，可以參考 DeFAI 完整指南。

本節重點: 六、零知識架構：Sentinel 如何只在用戶裝置保存密鑰

6.1 設計哲學：平台不碰密鑰

Sentinel Bot 的安全架構建立在一個核心原則上：平台伺服器永遠不應該接觸用戶的交易所 API 密鑰或錢包私鑰。這不只是安全最佳實踐，更是信任架構的根本

七、AI Agent 錢包特有攻擊向量

AI Agent 面臨的威脅不只是傳統的網路安全攻擊。以下是 Agent 錢包特有的攻擊向量，許多已經在真實世界中被利用。

7.1 提示注入導致密鑰外洩（Prompt Injection Key Exfiltration）

提示注入（Prompt Injection）是 AI Agent 面臨的最嚴重威脅之一。根據 OWASP 2025 年的 LLM 應用十大風險報告，提示注入在生產環境 AI 安全審計中出現率超過 73%。

攻擊原理：LLM 缺乏將「受信任的指令」與「不受信任的資料」分離的架構邊界。所有輸入都被當作無差別的 token 序列處理。攻擊者可以在 Agent 處理的外部資料中嵌入惡意指令。

交易場景範例：

間接注入：更危險的是間接提示注入——攻擊者不需要直接與 Agent 互動。惡意指令可以隱藏在 Agent 自動讀取的任何外部資源中：網頁、API 回應、電子郵件、甚至日曆事件標題。

安全研究員 Bruce Schneier 和他的團隊在 2026 年 2 月提出了「提示軟體攻擊鏈」（Promptware Kill Chain）框架，將這類攻擊描述為一種全新的惡意軟體類別，具備完整的七階段攻擊鏈：初始存取、權限提升、偵察、持久化、命令與控制、橫向移動、以及最終目標執行。

7.2 社交工程攻擊（Social Engineering Against Agents）

傳統社交工程針對人類的心理弱點。AI Agent 社交工程則利用 LLM 的指令遵循傾向：

7.3 供應鏈攻擊（Supply Chain Attacks）

供應鏈攻擊針對 Agent 依賴的軟體組件和資料來源：

7.4 記憶體污染（Memory Poisoning）

許多 AI Agent 使用持久化記憶來改善跨會話的表現。這個機制本身就是攻擊面：

這種攻擊特別陰險，因為它具有持久性且難以偵測。

7.5 拒絕服務型資源耗竭（Denial of Wallet）

OWASP 將「Denial of Wallet」列為 AI Agent 的關鍵威脅之一：

7.6 級聯故障（Cascading Failures in Multi-Agent Systems）

在多 Agent 協作系統中，一個被入侵的 Agent 可以影響整個系統：

八、安全檢查清單：15 點評估你的 AI 交易設置

以下是一份實用的安全檢查清單，適用於任何使用 AI Agent 進行交易的用戶。每一點都對應前面討論的實際風險。

密鑰管理（Key Management）

1. 密鑰隔離確認：你的 AI Agent 是否能在不直接存取私鑰的情況下運作？如果 Agent 可以直接存取明文私鑰，這是最高優先級的風險。

2. 密鑰輪換機制：你是否有定期輪換 API 密鑰和存取令牌的流程？建議至少每 30 天執行一次，並在任何可疑事件後立即輪換。

3. 最小權限配置：你的交易所 API 密鑰是否只啟用了 Agent 實際需要的權限？未使用的權限（特別是提款權限）應該被停用。

交易控制（Trade Controls）

4. 金額限制設定：是否設定了單筆交易金額上限和每日累積交易上限？這些限制應該在交易所 API 層面和 Agent 邏輯層面都設定。

5. 緊急終止機制：你是否有一個獨立於 Agent 的方式可以立即停止所有交易活動？這個機制是否已經被測試過？

6. 異常偵測：系統是否會自動偵測異常交易模式（如異常大額交易、非預期的交易對、異常頻率）並觸發警報或自動停止？

7. 合約/地址白名單：對於鏈上操作，是否維護了允許互動的智能合約和地址白名單？

網路安全（Network Security）

8. IP 白名單啟用：交易所 API 是否設定了 IP 白名單，限制只有特定 IP 可以使用密鑰？

9. 出站流量監控：你是否監控 Agent 的出站網路流量，以偵測可能的資料外洩行為？

10. 加密通訊：Agent 與交易所之間的所有通訊是否使用 TLS 加密？是否驗證了 SSL 憑證的有效性？

AI 特有安全（AI-Specific Security）

11. 輸入驗證：Agent 處理的外部資料（市場資料、新聞、社群內容）是否經過清理和驗證，以防止提示注入攻擊？

12. 輸出驗證：Agent 生成的每筆交易是否在執行前經過獨立的驗證邏輯？這個驗證邏輯是否與 Agent 的決策邏輯完全分離？

13. 記憶體安全：如果 Agent 使用持久化記憶，是否有機制偵測和清理被污染的記憶資料？不同會話之間的記憶是否被適當隔離？

監控與應變（Monitoring and Response）

14. 即時監控：你是否有即時監控系統追蹤 Agent 的交易活動、帳戶餘額變化、和系統健康狀態？當異常發生時，通知是否能在 60 秒內送達？

15. 事件應變計畫：你是否有書面的事件應變計畫，涵蓋密鑰外洩、Agent 異常行為、帳戶遭駭等情境？計畫是否包含具體的步驟和負責人？

評分標準：

如需了解更多自動交易工具的安全比較，請參考 MCP 工具比較。

九、法律前沿：AI Agent 的法律人格問題

9.1 Electric Capital 的警告

2026 年 2 月，Electric Capital 合夥人 Avichal Garg 在 NEARCON 2026 大會上提出了一個令人深思的觀點：AI Agent 擁有加密貨幣錢包正在創造一個全新的法律前沿。

Garg 指出，隨著 AI Agent 的自主性持續增加，開發者正在為它們配備加密貨幣錢包，使軟體能夠持有資產、支付服務費用、交易代幣、甚至雇用其他 AI Agent。這將加密貨幣技術推入了一個新階段：為「非人類實體」建構金融系統。

9.2 有限公司的歷史類比

Garg 將這個發展類比為 19 世紀有限責任公司制度的出現。在有限公司被發明之前，每一筆商業交易都需要一個自然人承擔無限責任。有限公司創造了一個法律虛構——一個可以獨立持有資產、簽訂合約、承擔債務的「法律人格」——從而釋放了前所未有的經濟活力。

AI Agent 現在正面臨類似的處境：它們已經具備了獨立進行經濟活動的技術能力（持有資產、執行交易、支付費用），但缺乏對應的法律框架來處理責任歸屬問題。

9.3 無法懲罰的問題

Garg 點出了一個根本性的困境：「你不能懲罰 AI。你可以關掉它們，但它們不在乎。」

這使得傳統法律框架中的嚇阻（deterrence）機制完全失效。當一個擁有獨立錢包的 Agent 在交易、借貸或商業活動中造成損失時，責任由誰承擔？是 Agent 的開發者？部署者？使用者？還是 Agent 所使用的底層 AI 模型的提供者？

目前沒有明確的答案。

9.4 務實的控制堆疊

Garg 認為，短期內不太可能出現「AI Agent 成為法律人格」的發展。更務實的路徑是建構一套控制和問責層：

9.5 對交易者的啟示

在法律框架尚未明確的當下，交易者應該認知到：

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9.1 Electric Capital 的警告

2026 年 2 月，Electric Capital 合夥人 Avichal Garg 在 NEARCON 2026 大會上提出了一個令人深思的觀點：AI Agent 擁有加密貨幣錢包正在...

十、新興標準：NEAR 的鏈抽象與 Agent 錢包基礎設施

10.1 NEAR 的鏈抽象願景

NEAR Protocol 正在建構一套「鏈抽象」（Chain Abstraction）基礎設施，其目標是讓 AI Agent 能夠無縫地在多條區塊鏈上操作，而不需要在每條鏈上分別管理錢包和密鑰。

鏈抽象的核心技術是基於 MPC 網路的跨鏈簽名：NEAR 智能合約可以透過由 NEAR 驗證者保護的多方運算網路，為其他區塊鏈上的交易進行簽名。這意味著一個 Agent 只需要一個 NEAR 帳戶，就能在 Ethereum、Solana、Bitcoin 等任何支援的鏈上執行操作。

10.2 2026 年的發展路線

NEAR 基礎設施委員會在回顧 2025 年進展後，為 2026 年設定了擴展鏈抽象能力的路線圖，重點包括：

10.3 意圖型執行（Intent-Based Execution）

鏈抽象的一個重要應用模式是意圖型執行。使用者不再手動執行個別交易，而是定義自己的意圖，例如「在中等風險下最大化收益」或「每週重新平衡我的投資組合」。Agent 錢包解讀這個意圖，自動執行必要的鏈上操作。

這個模式將交易的複雜性完全封裝在 Agent 層面，使用者只需要與「意圖」互動，而不需要理解底層的區塊鏈操作細節。

10.4 Alchemy 的 x402 協議

2026 年 3 月，Alchemy 推出了一個值得關注的流程：AI Agent 使用自己的錢包作為身份和支付來源，接收 HTTP 402 支付請求，並透過 Coinbase 的 x402 協議自動使用 Base 上的 USDC 進行儲值，整個過程不需要人類介入。

這代表了 Agent 錢包基礎設施的另一個方向：不是要求人類在迴路中審批每筆交易，而是建立受控的、自動化的微支付通道，讓 Agent 能夠在預設限額內自主運作。

10.5 標準化的挑戰

目前 AI Agent 錢包領域最大的挑戰是缺乏統一標準。每家服務商（MoonPay、NEAR、Alchemy、Openfort 等）都在建構自己的解決方案，相互之間的互操作性有限。

未來可能需要的標準包括：

這些標準的缺乏也意味著目前選擇任何單一方案都存在鎖定風險。建議在評估工具時，優先選擇開放架構、提供 API 存取、且有明確遷移路徑的方案。

十一、常見問題（FAQ）

Q1：我已經用交易所 API 進行自動交易了，AI Agent 錢包有什麼不同？

交易所 API 交易的資金始終留在交易所帳戶中，你面臨的主要風險是交易所本身的安全性和 API 密鑰外洩。AI Agent 錢包則是讓 Agent 直接持有和管理鏈上資產，涉及私鑰管理、智能合約互動、跨鏈操作等更複雜的安全考量。後者的攻擊面更大，但也能實現交易所 API 無法觸及的 DeFi 策略。如果你只進行中心化交易所的交易，繼續使用受限的 API 密鑰是更安全的選擇。當你需要參與 DeFi 時，再考慮 Agent 錢包架構。

Q2：MoonPay + Ledger 的架構需要我一直按硬體確認按鈕嗎？那怎麼做到 24/7 交易？

是的，MoonPay + Ledger 架構要求每筆交易都需人類在硬體裝置上確認。這個設計是刻意的安全取捨。如果你需要 24/7 無人值守的交易，你需要使用其他架構，例如 MPC 錢包搭配策略限制和自動異常偵測。務實的做法是分層處理：大額和高風險操作使用硬體簽名，日常小額操作使用受限的自動化錢包。Sentinel Bot 正是採用這種分層策略，透過金額門檻自動路由到不同的安全層級。

Q3：提示注入攻擊真的能偷走我的加密資產嗎？有真實案例嗎？

是的，這不是理論風險。研究人員已經多次展示透過提示注入操縱 AI Agent 進行資金轉移的攻擊。Bruce Schneier 的「提示軟體攻擊鏈」論文記載了 Agent 被操縱以低於成本的價格出售資產和將加密貨幣轉移到攻擊者錢包的案例。2026 年 3 月的 OpenClaw 事件進一步證實了這類攻擊在生產環境中的可行性。防禦的關鍵是永遠不要讓 Agent 直接持有大量資金的簽名權限，並在執行層實施獨立的交易驗證。

Q4：MPC 錢包和多重簽名錢包，我該選哪一個？

MPC 錢包的優勢在於靈活性和鏈無關性。因為簽名在鏈下完成，MPC 可以支援任何區塊鏈，且門檻方案可以動態調整而不需要更換鏈上地址。多重簽名的優勢在於鏈上可驗證性，所有批准動作都記錄在區塊鏈上，透明且不可篡改。如果你的 Agent 需要跨多條鏈運作，MPC 通常是更好的選擇。如果你主要在單一鏈上操作（如 Ethereum）且需要最高的透明度，多簽可能更適合。許多機構選擇兩者結合使用。

Q5：Sentinel Bot 的零知識架構如何處理 Cloud Node 場景中的密鑰安全？

Sentinel 的 Cloud Node 使用 Docker 容器隔離，密鑰透過加密通道從使用者端注入容器的安全記憶體區域，不寫入磁碟。容器在使用完畢後銷毀。即使攻擊者取得了容器的快照，也無法從中提取密鑰，因為密鑰只存在於運行時記憶體中且經過額外加密。這與許多需要你將 API 密鑰上傳至伺服器的競品有本質區別。你可以下載 Sentinel 桌面客戶端來體驗這個安全架構。

Q6：法律上，如果我的 AI Agent 造成了市場操縱或重大虧損，我要負責嗎？

根據目前的法律框架，是的。AI Agent 目前沒有獨立的法律人格，無法獨立承擔法律責任。正如 Electric Capital 的 Avichal Garg 所指出，「你不能懲罰 AI」。因此，Agent 的操作在法律上被視為你的操作。如果你的 Agent 進行了構成市場操縱的交易行為，你可能面臨法律責任。建議將 AI 交易活動納入適當的公司架構以限制個人責任，並保留完整的 Agent 操作日誌作為善意證據。

Q7：我應該如何開始安全地使用 AI Agent 進行交易？

逐步推進，從最低風險開始：(1) 首先使用只讀 API 密鑰讓 Agent 分析市場和回測策略，不執行實際交易；(2) 確認策略邏輯合理後，使用小額資金（總資產的 1-2%）開啟自動交易，API 密鑰只開啟交易權限，禁用提款；(3) 設定嚴格的金額限制、異常偵測和緊急終止機制；(4) 累積足夠信心後逐步增加資金規模，同時升級安全基礎設施（MPC 錢包、硬體簽名等）。完成上述第八章的 15 點安全檢查清單後再擴大規模。

結語：安全是 AI Agent 經濟的基礎設施

AI Agent 自主交易不再是未來的概念，而是正在發生的現實。MoonPay Agents 的推出和 Ledger 硬體簽名的整合標誌著行業正式承認了一個事實：如果我們要讓 AI 代替人類進行經濟活動，安全架構必須從根本上重新設計。

「沒有安全的自主性是魯莽的」——這不只是 MoonPay 的口號，而是每一個正在部署或使用 AI 交易 Agent 的人都應該銘記的原則。

本文涵蓋的內容，從錢包架構比較到攻擊向量分析，從密鑰管理策略到法律前沿討論，目的是幫助你建立一個全面的安全認知框架。但安全不是一次性的設定，而是持續的實踐。威脅在演化，防禦也必須跟上。

關鍵要點回顧：

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參考資源

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