本文由外捕研究和慢雾科技联合出品，系统分析 AI Agent 进入 Web3 后链上安全的新挑战。通过 Bankr/Grok 摩尔斯码攻击、PocketOS 数据库删除、LiteLLM 供应链投毒等真实案例，揭示攻击面从私钥窃取扩展至模型目标、记忆、工具链、钱包授权和支付路径的五层复合风险。文章分类梳理了 Cobo、Fystack、Thirdweb、Coinbase、OKX、Binance、GoPlus 和 SlowMist 等防御方案，并提出六条设计原则——包括意图与执行分离、隔离、可验证 UI、工具链治理、支付边界和快速止血——帮助项目方构建 Agent 时代的安全基础设施。