AI 代理在 Web3 中具备自主决策、链上交互与资产操作能力，其安全直接关系到用户资产、数据与协议稳定，需从权限、输入、决策、执行、审计、应急全链路构建防护体系。

权限层面应遵循最小必要原则，通过钱包权限隔离、多签控制、合约白名单、操作额度与时间范围限制，严格限定 AI 代理可调用的合约、转账金额与功能范围，杜绝越权操作。同时采用身份绑定与授权分级机制，明确人与代理的责任边界，避免无约束自主行为。

输入与感知安全是第一道防线，需对链上数据、预言机信息、外部指令与用户输入做可信校验，过滤恶意数据、误导性提示与对抗样本，防止模型被诱导做出危险决策；对敏感信息加密处理，避免隐私泄露或被第三方劫持。

决策安全重点约束 AI 行为逻辑，采用规则引擎 + 大模型混合架构，将风险阈值、合规条款、业务禁忌写为不可绕过的硬约束，确保模型在安全框架内推理；同时强化决策可解释性，关键操作必须输出依据，便于人工校验与异常追溯。

执行层聚焦链上操作安全，通过智能合约权限控制、交易模拟预执行、异常行为实时检测、gas 与时序校验，防止重复调用、重入、恶意授权等漏洞；跨链与跨协议交互需做协议安全校验，降低第三方合约风险传导。

事后安全依赖全流程可审计与可追溯，对 AI 代理的感知输入、决策过程、签名行为、链上交易完整留痕，支持事后溯源、故障定位与责任判定；结合异常监测模型，实时识别偏离正常策略的行为，及时触发预警。

最后必须建立人工干预与紧急停机机制，支持用户一键暂停、终止或回滚代理操作，保留最高控制权，形成 “自主运行 + 人工兜底” 的安全架构，在提升效率的同时，从根本上防范不可控风险。