Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль качества для криптоиндустрии и Web3

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Ошибки в смарт-контрактах: Уязвимости и баги в коде могут привести к значительным финансовым потерям и утрате доверия клиентов.
  2. Сложность аудита: Ручной аудит смарт-контрактов требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  3. Недостаток стандартизации: Отсутствие единых стандартов для проверки качества кода затрудняет процесс разработки и внедрения.
  4. Необходимость автоматизации: Ручные процессы проверки и тестирования неэффективны и не масштабируемы.

Типы бизнеса​

  • Криптовалютные биржи
  • Децентрализованные приложения (dApps)
  • Команды разработчиков смарт-контрактов
  • Аудиторские компании в криптоиндустрии

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизированный аудит смарт-контрактов: Анализ кода на наличие уязвимостей, ошибок и соответствие стандартам.
  2. Генерация отчетов: Автоматическое создание детализированных отчетов о найденных проблемах и рекомендаций по их устранению.
  3. Интеграция с CI/CD: Встраивание в процессы непрерывной интеграции и доставки для автоматической проверки кода.
  4. Обучение на основе данных: Постоянное улучшение качества анализа за счет машинного обучения на основе данных о ранее найденных уязвимостях.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Для отдельных команд разработчиков или проектов.
  • Мультиагентное использование: Для крупных компаний с множеством проектов, где каждый агент может быть настроен на конкретные задачи.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа кода и выявления уязвимостей.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа документации и комментариев в коде.
  • Генеративные модели: Для создания рекомендаций по улучшению кода.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Анализ исходного кода смарт-контрактов и связанной документации.
  2. Анализ: Проверка кода на соответствие стандартам и выявление уязвимостей.
  3. Генерация решений: Создание отчетов и рекомендаций по устранению найденных проблем.
  4. Интеграция: Встраивание в процессы разработки для автоматической проверки.

Схема взаимодействия​

[Разработчик] -> [Исходный код] -> [ИИ-агент] -> [Анализ кода] -> [Отчет] -> [Разработчик]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и процессов разработки.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов проверки качества кода.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Встраивание агента в процессы разработки.
  5. Обучение: Настройка и обучение агента на основе данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Настройка: Настройте агента в соответствии с вашими требованиями.
  3. Интеграция: Встройте агента в ваши процессы разработки через OpenAPI.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze",
  "code": "ваш_код_смарт_контракта"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "report": {
    "vulnerabilities": [
      {
        "type": "reentrancy",
        "location": "line 45",
        "recommendation": "Используйте checks-effects-interactions pattern"
      }
    ],
    "warnings": [
      {
        "type": "unused_variable",
        "location": "line 12",
        "recommendation": "Удалите неиспользуемую переменную"
      }
    ]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "update_data",
  "data": {
    "new_vulnerability": {
      "type": "integer_overflow",
      "description": "Описание новой уязвимости"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные успешно обновлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_data",
  "data": {
    "code_snippets": [
      "ваш_код_1",
      "ваш_код_2"
    ]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "code_snippet_1": {
      "vulnerabilities": [],
      "warnings": [
        {
          "type": "unused_function",
          "location": "line 23",
          "recommendation": "Удалите неиспользуемую функцию"
        }
      ]
    },
    "code_snippet_2": {
      "vulnerabilities": [
        {
          "type": "reentrancy",
          "location": "line 56",
          "recommendation": "Используйте checks-effects-interactions pattern"
        }
      ],
      "warnings": []
    }
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "interact",
  "interaction": {
    "type": "notify",
    "message": "Новая уязвимость обнаружена в коде"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомление отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /analyze: Анализ кода смарт-контракта.
  2. /update_data: Обновление данных о новых уязвимостях.
  3. /analyze_data: Анализ нескольких фрагментов кода.
  4. /interact: Управление взаимодействиями с пользователем.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизированный аудит смарт-контрактов​

Компания-разработчик интегрировала агента в свои процессы CI/CD. Теперь каждый новый коммит автоматически проверяется на наличие уязвимостей, что значительно сократило время на ручной аудит.

Кейс 2: Обучение на основе данных​

Аудиторская компания использует агента для анализа большого объема кода. Агент постоянно обучается на новых данных, что позволяет ему находить ранее неизвестные уязвимости.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты