Завоевание 15 топовых нулевых уязвимостей: 0G Lab совместно с New National, командой Пекинского университета и командой Пекинского университета почты разработали фреймворк для отладки интеллектуальных агентов консенсуса

Распределенные системы "Святой Грааль"------ Протоколы согласия (Consensus Protocols) долгое время были "адом для отладчиков" для ведущих инженеров инфраструктуры. Из-за своей крайне сложной структуры и многосетевой взаимосвязи традиционные тесты и монолитные LLM почти бессильны перед жесткими Deep Bug (глубокими логическими уязвимостями).

На днях в последней статье, опубликованной на ICML 2026, исследователи из 0G Labs, Национального университета Сингапура, Пекинского университета и Пекинского университета связи и технологий предложили первую автоматизированную тестовую рамку, которая глубоко интегрирует знания в области и многомодельное сотрудничество Agent ------ Agora.

Эта рамка с помощью инновационной архитектуры нацеливается на болевые точки протоколов и в таких промышленных и академических ключевых протоколах, как Raft, EPaxos, HotStuff, BullShark, успешно выявила 15 ранее неизвестных протокольных Deep Bug! В отличие от этого, такие мощные модели, как GPT-5.2, Claude 4.5 и другие, потерпели неудачу, не обнаружив ни одной уязвимости. В то время как системы с многими агентами (Multi-Agent) и "агентная качественная проверка" (Agentic Quality Control) становятся самыми горячими направлениями 2026 года, Agora предлагает не только статью, но и набор практических промышленных решений.

Статья: 《Agora: Toward Autonomous Bug Detection in Production-Level Consensus Protocols with LLM Agents》

1. Фон: Сильное сотрудничество 0G и NUS, долгосрочное накопление системных знаний и междисциплинарная интеграция парадигмы Multi-Agent

Эволюция распределенных протоколов согласия является как историей гениальных инноваций, так и кровавой историей множества ведущих инженеров. Как сказал лауреат премии Тьюринга Lamport, обеспечение правильности реализации распределенных протоколов не менее сложно, чем слепое прохождение через постоянно колеблющийся лабиринт. И на этом "адском" пути рынок тихо меняется: согласно наблюдениям Gartner, объем корпоративных консультаций по многомодельным системам за год увеличился более чем в десять раз, а рынок многомодельных платформ вступил в период быстрого роста почти вдвое каждый год ------ использование "многих Agent в сотрудничестве" для проверки самых жестких базовых систем становится не просто передовой идеей, а необходимостью для индустрии.

Столкнувшись с этой адской трассой, технологические гиганты с ореолом славы первыми начали масштабные исследования. Например, ведущая компания Anthropic недавно продвигает проект Glasswing в Claude Code, пытаясь использовать Agent для тестирования базовой инфраструктуры, но ее архитектура по-прежнему сильно зависит от коммерчески успешных больших моделей, детали проекта остаются неясными, и он ориентирован только на закрытое сотрудничество с очень немногими крупными технологическими учреждениями и транснациональными гигантами. Более того, такие решения от гигантов могут продемонстрировать ужасающее потребление Token в процессе работы, что делает их недоступными для стартапов и малых и средних предприятий с ограниченным бюджетом.

Разве маленькие компании и открытые сообщества не могут позволить себе лучшие инструменты автоматизированного аудита уязвимостей?

Инженеры из 0G Labs и Лю Сян из Национального университета Сингапура, Сон Ся из Пекинского университета связи и технологий, а также аспирант Чжан Чжао и исследователь Чжан Цэяо из Института интеллектуальных технологий Пекинского университета объединили свои глубокие знания в области Agent для проведения революционного инновационного проекта "маленькие против больших", который уже был представлен на 2026 AI конференции ICML.

Долгосрочное накопление системных знаний в академической среде столкнулось с "болями и чуткостью" в индустрии, как же можно разжечь революцию в безопасности следующего поколения систем?

Команда 0G накопила богатый опыт в производственной атаке и защите в реализации протоколов согласия на блокчейне; команда также имеет глубокие академические знания в области высокопроизводительных распределенных систем, базового параллельного управления и формальной верификации систем. Они прекрасно понимают, что традиционные методы (такие как Fuzzing) часто ограничены взрывом состояния пространства при работе с промышленными кодовыми базами. Множество исследователей решили использовать накопленные знания о глобальных инвариантах (неизменностях) распределенных систем в качестве "души", внедрив их в передовую парадигму многомодельного сотрудничества и автоматизированной архитектуры Harness, выпустив открытый и равноправный Agora.

В то же время, как передовая модульная AI инфраструктура и высокопроизводительная децентрализованная сеть доступности данных, команда 0G накопила богатый опыт в производственной атаке и защите, а также реальные образцы протокольных дефектов в реализации протоколов согласия на блокчейне и архитектуре высокой параллельности BFT (байесовская отказоустойчивость).

Эта междисциплинарная интеграция полностью изменила правила игры: это не слепое насильственное тестирование и не "слепой человек, ощупывающий слона" без знаний в области, а профессиональная работа Agent, которая превращает интуицию логического вывода многолетнего опыта системных экспертов в игру и сотрудничество между Agent, что дает возможность снизить уровень традиционных инструментов тестирования.

В отличие от тяжелых активов Glasswing, которые поглощают огромные объемы топовых Token, Agora предлагает крайне дружелюбное решение для малых и средних предприятий ------ оно доказало, что даже при "чуть-чуть" менее совершенной базовой модели и более высокой стоимости, с помощью изящной многомодельной архитектуры с восприятием области можно по-прежнему выявить жесткие Deep Bug!

2. Проблема: Монолитные LLM трудно преодолеть, распределенные системы находятся под угрозой "глубокого логического меча Дамокла"

В эпоху, когда большие данные, блокчейн и распределенные базы данных доминируют, протоколы согласия (такие как Paxos, Raft, PBFT и др.) являются основой всего цифрового мира. Однако реализация протоколов согласия известна своей "адской сложностью". Даже такие промышленные проекты, как etcd, которые были отточены множеством ведущих инженеров по всему миру и функционируют много лет, все еще скрывают глубокие логические уязвимости, вызывающие холодный пот.

Эти уязвимости отличаются от обычных низкоуровневых уязвимостей (таких как утечки памяти, переполнение целых чисел), они охватывают несколько этапов выполнения и зависят от сложных параллельных состояний. Если они будут злонамеренно активированы, это может привести не только к повреждению основных данных, но и к катастрофическим финансовым потерям.

Недавно популярные большие языковые модели (LLM) хотя и показывают отличные результаты в обычном анализе кода, но при столкновении с распределенным согласованием выглядят "умственно отсталыми". Они могут выявить лишь поверхностные недостатки локального кода, а при столкновении с логическими уязвимостями протоколов, зависящими от глобального состояния, монолитные LLM часто погружаются в трясину локального кода и не могут проводить глобальное временное рассуждение.

3. Прорыв: Три агента Agora и основная архитектура Harness

Чтобы преодолеть этот тупик, Agora впервые внедряет классическую академическую парадигму гипотезно-ориентированного тестирования (Hypothesis-Driven Testing, HDT) в систему больших моделей Agent. Для достижения эффективного глобального вывода Agora полностью отвергла традиционную модель "индивидуальной борьбы", элегантно разделив рабочий процесс на три высокоспециализированных Agent:

• Orchestrator Agent (Координатор): отвечает за поддержание глобального состояния и "эксплуатацию уязвимостей" на основе известных уязвимостей;

• Strategy Agent (Стратег): отвечает за внедрение знаний в области распределенных систем, генерируя агрессивные аномальные сценарии для CFT и BFT протоколов;

• TestGen Agent (Кодогенератор): практик. Ключевым моментом, позволяющим Agora действительно реализовать и замкнуть цикл эффективного тестирования, является ее основная автоматизированная тестовая архитектура.

Ее архитектура представлена на рисунке:

В общем дизайне Agora эта "магия равноправия" не возникла на пустом месте, а является результатом глубокой интеграции механизма взаимодействия агентов и архитектуры тестирования Harness.

Исследовательская команда специально разработала внутри системной рамки набор простых и эффективных механизмов связи и памяти (Succinct Memory & Communication), которые минимизируют издержки передачи избыточного контекста, обеспечивая при этом сосредоточение каждого Agent на своей основной задаче. В этих крайних условиях связи Orchestrator Agent (отвечающий за глобальную координацию и контроль состояния), Strategy Agent (отвечающий за распределенные аномальные среды и генерацию сценариев) и TestGen Agent (отвечающий за тестирование кода и динамическую оценку Evaluation) идеально переплетаются, совместно продвигая и удовлетворяя архитектуру Harness:

• Автоматизированный замкнутый цикл с двойным мечом: когда Strategy Agent моделирует абстрактные сценарии распределенной атаки, полагаясь на высокоразделенную структуру взаимодействия, TestGen Agent может немедленно запустить базовое тестирование. Эта архитектура обладает мощной способностью к адаптации к среде, способна преодолевать различные языковые среды программирования, такие как Go, Rust, и превращать гипотезы атак в реальные исполняемые модульные тесты, а также включает эффективную технологию обратной связи (Reflection-Loop).

• Как только тестирование вызывает ошибку в среде, система точно и в реальном времени захватывает стек вызовов и журналы выполнения, и компактно возвращает их Agent для целенаправленной самокоррекции. Эта органическая комбинация "многоагентного минимального взаимодействия + динамического замкнутого цикла Harness" позволяет Agora точно выявлять самые скрытые глубокие логические Bug с крайне низкими затратами на Token, а также генерировать детализированные отчеты с очень низким уровнем ложных срабатываний.

Итоговая работа системы представлена на рисунке:

4. Результаты: Выявлено 15 топовых нулевых Deep Bug, большие модели полностью провалились

Результаты оценки потрясают. Исследовательская команда провела всестороннюю проверку на четырех известных библиотеках протоколов согласия (включая производственный etcd и основные компоненты новой публичной цепи Sui) и сравнила результаты с GPT-5.2, Gemini 3.0 Pro Preview, Claude Sonnet 4.5 и Qwen3 Coder, которые являются самыми мощными моделями на поверхности.

Результаты не только сделали систему согласия, работающую на 0G, более безопасной, но и продемонстрировали подавляющее снижение уровня:

• 15 новых логических Deep Bug стали известны: Agora успешно обнаружила 15 ранее неизвестных глубоких логических уязвимостей протокола. Эти уязвимости охватывают области выполнения разногласий, нарушения монотонности, топологические дефекты, уязвимости подписей и другие высокие риски.

• Все большие модели полностью провалились: в отличие от базовых моделей (даже с передовыми динамическими инструментами ReAct), все они потерпели неудачу в обнаружении таких глубоких логических уязвимостей ( 0/15 ). Они потратили огромное количество Token, но смогли лишь застрять на низкоуровневых уязвимостях кода.

• Крайне низкий уровень ложных срабатываний и высокая стоимость: в отчетах о всех Bug, сгенерированных Agora, доля реальных логических уязвимостей составляет 73.9% (уровень ложных срабатываний всего 26.1%). Более того, удивительно, что для выявления одного глубокого логического Bug, который заставил бы опытного архитектора потерять волосы, требуется всего около 5.32M tokens (примерно 40 долларов), что делает его очень эффективным.

Результаты на нескольких LLM представлены ниже:

5. Будущее: Высокая масштабируемость, выход на новые базовые "безлюдные зоны"

Успех Agora не только дал мощный импульс безопасности распределенных систем, но и указал направление для внедрения больших моделей в вертикальные промышленные приложения.

Ключевым моментом является то, что архитектурный дизайн Agora демонстрирует высокую масштабируемость и универсальность. Исследовательская команда подчеркивает, что Agora может быть быстро воспроизведена и использована широким кругом пользователей в виде плагинов или skills, и в нашем коде (github.com/0gfoundation/agora) предоставлены соответствующие skills для помощи в воспроизведении. Более того, парадигма "большая модель + многомодельное сотрудничество + гипотезно-ориентированное" Agora может быть использована не только для протоколов согласия. Поскольку ее базовый рабочий процесс и верхняя база знаний области и тестирования глубоко декомпозированы, это означает, что архитектура может помочь многим пользователям быстро использовать ее для отладки протоколов согласия, а также быстро распространяться на другие жесткие области, страдающие от "глубоких логических уязвимостей":

• Контроль параллелизма баз данных (Concurrency Control): для тестирования сложных конфликтов транзакций в распределенных базах данных при экстремальных уровнях изоляции (таких как сериализация Serializable).

• Ядро операционной системы / Параллельные системы: для глубокого выявления скрытых взаимных блокировок и условий гонки в многопоточных инфраструктурах.

• Аудит смарт-контрактов Web3: для глубокого исследования границ безопасности кросс-цепочных протоколов и логики DeFi, связанных со сложными экономическими моделями. Ожидается, что рынок безопасности блокчейна достигнет примерно 8.5 миллиардов долларов к 2026 году, и уже появились коммерческие продукты, использующие "многомодельные системы безопасности" для аудита смарт-контрактов, сокращая время аудита с нескольких недель до нескольких часов, что свидетельствует о взрывном росте рыночного спроса.

Эра автоматизации безопасности AI для промышленных базовых инфраструктур, возможно, официально начинается с Agora и ее архитектуры Harness.

Мы имеем основания полагать, что Agora может помочь лучше тестировать способности coding LLM за счет выявления большего количества deep bug в различных областях, а также примеры deep bug, которые она обнаружила, могут помочь coding LLM улучшить понимание кода.

Agora может значительно повысить безопасность кодовых репозиториев, таких как протоколы согласия, контроль параллелизма, смарт-контракты и т.д., которые являются основой финансовой безопасности транзакций. Более того, Agora может помочь большему количеству технологических компаний выявлять более глубокие logic bug, но с меньшими затратами на tokens, что экономит средства и делает процесс более эффективным!

Что более важно, это как раз попадает в две самые горячие области: во-первых, многомодельные системы переходят от экспериментов к производству ------ Gartner прогнозирует, что к 2028 году более 30% корпоративного программного обеспечения будет встроено в agentic AI, а рынок многомодельных платформ за несколько лет вырастет с уровня в миллиарды долларов до сотен миллиардов; во-вторых, "использование агентов для проверки агентов" становится стандартом качества Agentic Quality Control в 2026 году.

Согласно отчету Veracode 2025, около 45% кода, сгенерированного AI, содержит уязвимости безопасности, а рынок безопасности agentic AI растет с годовым темпом около 42%, Agora позволяет технологическим компаниям выявлять более глубокие Logic Bug с меньшими затратами на token, переводя аудит безопасности из "платежей за труд по неделям" в "автоматизированные возможности с почасовой оплатой".

Когда структура этой области постепенно проясняется, настоящими лидерами часто становятся не самые громкие гиганты, а те команды, которые первыми реализовали методологию и могут продолжать ее воспроизводить.