AgentLISA menduduki peringkat teratas di daftar populer x402scan, keamanan smart contract berbasis AI memasuki periode pertumbuhan pesat
Misi AgentLISA adalah untuk mengatasi masalah yang telah lama ada ini dengan cara yang real-time, skalabel, dan otomatis.
Misi AgentLISA adalah untuk mengatasi masalah lama ini secara real-time, skalabel, dan otomatis.
Ditulis oleh: AgentLISA
Singapura — 12 November 2025 — Platform keamanan kontrak pintar berbasis AI, AgentLISA, dengan cepat menarik perhatian pasar setelah peluncurannya, melonjak ke peringkat ke-4 dalam daftar 24 jam x402scan, menarik 3.578 pengembang berbayar dalam satu hari dan menghasilkan pendapatan sebesar 3.100 dolar AS.
Pencapaian ini hanya berselang dua hari sejak peluncuran pada 29 Oktober, menunjukkan tingkat pengakuan pasar awal yang tinggi.
AgentLISA diposisikan sebagai infrastruktur keamanan kontrak pintar generasi baru yang didorong oleh AI, menyediakan kemampuan verifikasi keamanan dasar untuk ekonomi otonom "AI Agent × AI Agent" yang sedang berkembang.
Mengatasi Tantangan Inti Otomatisasi Keamanan Web3
Seiring dengan terus berkembangnya skala pengembangan Web3, sekitar ratusan ribu kontrak dideploy setiap bulan, di mana sebagian besar belum diaudit atau hanya melalui pemeriksaan dasar, sehingga risiko sangat terbuka.
Misi AgentLISA adalah untuk mengatasi masalah lama ini secara real-time, skalabel, dan otomatis.
Platform ini didasarkan pada model khusus Web3 TrustLLM dengan arsitektur multi-agent, yang dapat mensimulasikan jalur analisis auditor profesional dan melakukan penalaran mendalam terhadap logika kode.
Pengujian benchmark menunjukkan bahwa AgentLISA mampu:
- Mendeteksi 9 dari 10 kerentanan utama OWASP
- Mencakup cacat logika kompleks yang sulit ditemukan oleh alat analisis statis tradisional
- Memperpendek waktu audit dari "beberapa hari" menjadi "beberapa detik"
Hal ini memungkinkan keamanan kontrak pintar dapat diverifikasi dengan biaya lebih rendah dan frekuensi lebih tinggi.
Akses Tanpa Izin Berbasis x402: Lapisan Keamanan untuk Mesin
AgentLISA terintegrasi secara mendalam dengan lapisan penyelesaian x402, yang memungkinkan pengembang dan AI Agent untuk:
- Tanpa akun, tanpa API Key
- Langsung memanggil layanan audit
- Menggunakan USDC di Base untuk penyelesaian dalam hitungan detik
- Melakukan pemindaian dan callback secara otomatis
Hal ini menjadikan AgentLISA sebagai salah satu protokol dasar yang benar-benar melayani "layanan keamanan konsumsi mandiri oleh mesin".
Model Biaya Skalabel: Infrastruktur Keamanan untuk Pengembang Global
Audit tradisional bergantung pada tenaga manusia, berbiaya tinggi, memakan waktu lama, dan sulit untuk diskalakan.
AgentLISA mengadopsi model biaya marjinal rendah + pembayaran per penggunaan, dengan harga pemindaian per kali antara $0,50 hingga $5, sehingga 99% pengembang Web3 dapat memperoleh analisis keamanan tingkat profesional.
Platform ini juga menyediakan cakupan keamanan otomatis berkelanjutan, termasuk:
- Pemindaian instan setiap kali kode dikirimkan (CI/CD)
- Verifikasi otomatis saat kontrak diperbarui
- Proses pemeriksaan mandiri sebelum deployment
- Integrasi untuk edukasi dan bug bounty
Setiap pemindaian juga akan berkontribusi pada pelatihan model, membentuk efek jaringan yang terus meningkat.
Ekspansi Ekosistem dan Pertumbuhan Data Penggunaan
Seiring pertumbuhan pengguna yang pesat, data AgentLISA menunjukkan performa yang mengesankan:
- 3.578 pengembang berbayar dalam 24 jam
- Lebih dari 3.000 pengguna terdaftar dan 500 pengguna berlangganan
- Mendukung 14 jaringan utama: Ethereum, Solana, Base, Arbitrum, BSC, Polygon, Optimism, Avalanche, dan lainnya
Seiring dengan meningkatnya jumlah kode yang diproses oleh platform, model akan terus belajar berbagai bahasa, framework, dan pola DeFi, sehingga kemampuan deteksi terus meningkat.
Integrasi Mendalam dengan Alur Kerja Pengembang: Dari Alat ke Infrastruktur
Salah satu keunggulan utama AgentLISA adalah kemampuannya untuk terintegrasi secara alami ke dalam proses pengembangan tanpa mengubah kebiasaan yang ada. Saat ini telah mendukung:
- Editor: VS Code, Cursor
- Manajemen versi: GitHub
- Proses otomatisasi: CI/CD
- Rangkaian alat pengembangan AI: Claude MCP
Integrasi "native" seperti ini secara signifikan meningkatkan retensi pengembang, menjadikan audit keamanan sebagai bagian dari alur kerja, bukan beban tambahan.
Dengan menggabungkan kemampuan penyelesaian instan x402, AgentLISA secara bertahap menjadi modul keamanan dasar yang dapat saling dipanggil antar AI Agent.
Highlight Utama
- Masuk Top 5 x402scan dalam 24 jam setelah peluncuran
- 3.578 pengembang berbayar berpartisipasi, menunjukkan permintaan awal yang kuat
- Arsitektur multi-agent TrustLLM memberikan performa audit profesional, telah membantu mencegah potensi serangan senilai lebih dari 7,3 juta dolar AS
- Ekspansi ke 14 chain, mencakup ekosistem pengembangan utama
- Mendapatkan pendanaan sebesar 12 juta dolar AS yang dipimpin oleh Redpoint Ventures, NGC Ventures, dan lainnya
Tentang AgentLISA
AgentLISA adalah platform keamanan kontrak pintar berbasis AI yang menggunakan arsitektur multi-agent LLM untuk deteksi kerentanan secara mendalam. Platform ini mendukung pemanggilan tanpa izin, pembayaran per penggunaan, penyelesaian instan, dan dapat terintegrasi secara alami ke dalam alur kerja pengembang, menyediakan perlindungan keamanan yang cepat, stabil, dan skalabel. Seiring dengan bertambahnya skala penggunaan, model deteksi AgentLISA akan terus dioptimalkan, membangun infrastruktur keamanan yang lebih kuat untuk ekosistem Web3.
Pelajari lebih lanjut: agentlisa.ai
Disclaimer: Konten pada artikel ini hanya merefleksikan opini penulis dan tidak mewakili platform ini dengan kapasitas apa pun. Artikel ini tidak dimaksudkan sebagai referensi untuk membuat keputusan investasi.
Kamu mungkin juga menyukai
Geliat AI mungkin mengikuti jejak gelembung kereta api abad ke-19, pembangun belum tentu menjadi pemenang akhir
Analis Goldman Sachs, Bobby Molavi, menggunakan demam kereta api Inggris abad ke-19 sebagai perbandingan: 500 perusahaan menghabiskan lebih dari pendapatan nasional setahun untuk membangun rel kereta api sepanjang 8.000 mil, dan hampir semua investor awal mengalami kerugian, tetapi yang benar-benar diuntungkan adalah "penumpang" yang datang belakangan. Ia menunjukkan bahwa demam AI saat ini didorong oleh utang dan momentum, serta PER forward S&P 500 sebesar 18 kali hanya terasa "sedikit murah". Apakah para pembangun bisa mempertahankan nilai, sejarah memberikan jawaban yang kurang optimis.
Jika IPO Anthropic minggu depan berjalan lancar dan harga sahamnya naik, maka AI akan tetap “normal”, jika tidak “beberapa perusahaan akan bangkrut”
Penyusutan valuasi dua raksasa telah memicu reaksi berantai—investor mulai menerapkan multiplier pendapatan yang lebih konservatif terhadap startup AI dan langsung menghentikan pendanaan dengan valuasi tinggi untuk perusahaan tanpa pendapatan. Beberapa lembaga modal ventura telah menyarankan perusahaan portofolio mereka untuk menurunkan ekspektasi valuasi dan segera mengumpulkan cadangan kas. Pelaku pasar memperingatkan bahwa hasil IPO Anthropic akan menjadi indikator tren industri: jika berhasil, kemakmuran akan berlanjut; jika gagal, beberapa perusahaan mungkin harus angkat kaki dari pasar.
Diskon politik di Brasil semakin dalam setelah pilpres, Morgan Stanley tetap optimis terhadap Petrobras (PBR.US), fokus pada penetapan harga bahan bakar dan dividen
Morgan Stanley tetap mempertahankan peringkat paling optimis "overweight", namun menurunkan target harga akhir 2027 dari 31 dolar AS menjadi 25 dolar AS.
Corning (GLW.US) yang "Berdiri di Dalam Cahaya" mendapatkan peringkat "Beli" pertama dari Jefferies! Pabrik AI berlomba-lomba memperebutkan serat optik, kekurangan pasokan global bisa mencapai tiga puluh persen
Bagi Corning, peningkatan laba terbaru sebagian besar berasal dari perluasan klaster AI. Seiring bertambahnya koneksi optik lintas kabinet dan lintas kawasan, pelanggan perlu memasang lebih banyak serat optik dalam ruang saluran dan kabinet yang terbatas, sehingga meningkatkan permintaan terhadap kabel optik kepadatan tinggi dan sistem koneksi.
Harga kripto
Lainnya
