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DeXposure-Claw：面向DeFi风险监管的智能体系统
去中心化金融（DeFi）的快速发展，为监管机构带来了前所未有的挑战：快速流动的网络化信用风险，使得传统的监管手段难以招架。通用型大语言模型代理试图介入，却往往矫枉过正——它们过度解读微弱证据，进而推荐高风险干预措施，而现有评估体系又缺乏与监管目标对齐的度量标准来量化由此产生的误报。针对这一痛点，研究团队提出了 DeXposure-Claw，一种基于预测驱动的智能监管系统，通过结构化证据来约束LLM的决策路径。
系统核心架构
DeXposure-Claw 由三大模块构成：
- DeXposure-FM：一个图时间序列基础模型，负责预测未来的风险暴露网络，为后续分析提供前瞻性输入。
- 确定性监控与压力场景引擎：将预测结果转化为类型化警报、归因信号和情景证据，确保每一环节都可追溯、可验证。
- 数据健康与置信度门控：在系统输出可审计的监管工单（含决策理由）之前，通过多重门槛约束，防止低质量数据或低置信度结论直接升级为干预行动。
评估基准：DeXposure-Bench
为了衡量系统的误报率，团队同步推出了 DeXposure-Bench 六轴评估框架。其中最关键的是“决策轴”：它使用监管对齐的绝对损失真实值以及明确的错误干预率，来给系统输出的工单打分。这一设计使得评估结果能够直接反映监管者最关心的“假阳性成本”。
实验验证
基于五年每周真实数据的实验结果表明，DeXposure-Claw 在风险识别准确性和误报控制上均表现优异。代码已公开，供社区复现与改进。
行业意义
DeXposure-Claw 的价值不仅在于技术突破。它为 AI 在金融监管这一高敏感性领域的应用，树立了一个可解释、可审计的范例——当 LLM 的“直觉”被结构化证据与前置约束所驯服，智能体才能真正成为监管者的可靠助手，而非制造混乱的“黑盒”。