[论文解读] SPEAR: An Engineering Case Study of Multi-Agent Coordination for Smart Contract Auditing

Arnab Mallick, Indraveni Chebolu+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 4, 2026

Multi-Agent Systems and Negotiation被引用 0

一句话总结

SPEAR 引入一个五智能体 MAS 框架用于自治智能合约审计，包含计划、执行、修复、执行驱动和协调智能体，并在鲁棒性和对故障的抗性方面优于基线。

ABSTRACT

We present SPEAR, a multi-agent coordination framework for smart contract auditing that applies established MAS patterns in a realistic security analysis workflow. SPEAR models auditing as a coordinated mission carried out by specialized agents: a Planning Agent prioritizes contracts using risk-aware heuristics, an Execution Agent allocates tasks via the Contract Net protocol, and a Repair Agent autonomously recovers from brittle generated artifacts using a programmatic-first repair policy. Agents maintain local beliefs updated through AGM-compliant revision, coordinate via negotiation and auction protocols, and revise plans as new information becomes available. An empirical study compares the multi-agent design with centralized and pipeline-based alternatives under controlled failure scenarios, focusing on coordination, recovery behavior, and resource use.

研究动机与目标

• 展示将既有的 MAS 协同模式应用于现实安全工作流中的自治智能合约审计的方式。
• 开发一个具备风险感知的 Planning Agent，以应对信息变化时的审计优先级排序。
• 实现一个具有程序优先修复策略的 Repair Agent，以修复脆弱的生成产物。
• 展示一个协同框架，在故障情况下实现自治恢复和资源仲裁。
• 在协调性与恢复方面对 MAS 设计与集中式和流水线式替代方案进行实证比较。

提出的方法

• 将审计建模为由专门代理执行的任务：Planning、Execution、Repair、Safe Actuation 和 Coordinator。
• 对代理本地信念采用符合 AGM 的信念修正，以及对决策采用确定性策略。
• 通过 Plan Negotiation、Contract Net 和 Resource Auction 协议进行协调。
• 为修复脆弱的生成产物实现一个程序优先修复策略（PFIR）。
• 通过与 Damn Vulnerable DeFi 基准相比的实证实验对 SPEAR 与基线进行评估。
• 对 MAS 进行形式化建模（状态、事件、信念、目标和协议），并证明诸如无死锁、受限终止等性质。

Figure 1: SPEAR architecture: five specialized agents ( $A_{P}$ , $A_{E}$ , $A_{R}$ , $A_{C}$ , $A_{Coord}$ ) interact through a message bus, coordinating via Contract Net, plan negotiation, and resource auctions.

实验结果

研究问题

• RQ1 在相同分析逻辑下，MAS 协调结构如何影响审计任务的进展？
• RQ2 PFIR 自愈算法在从生成产物失败中恢复方面有多有效？
• RQ3 战略规划代理是否提高审计效率，尤其是一产出关键漏洞的时间？
• RQ4 在故障情境下，MAS组件（协议、自治性、自愈）如何提升系统鲁棒性？

主要发现

• SPEAR 的整体有效性高于所有基线，包括集中调度器。
• PFIR 始终能够从生成产物的失败中恢复，大多数修复在生成修复前是确定性的。
• 规划代理使高风险漏洞的早期发现成为可能，降低了首次发现关键漏洞的时间。
• 消融研究表明协议、自治性和自愈显著提升恢复时间并减少对大语言模型的调用。
• 完整 SPEAR 相较于缺少协议、自治性或自愈的配置，在恢复速度（2.3 分钟）和协调开销方面更优。
• 注入故障时，MAS 配置的方差较低、进展更稳定，与集中式基线相比表现更好。

Figure 2: Performance of the PFIR self-healing algorithm. The programmatic-first echelon resolves most failures, achieving consistent success across batches.