LOCARD：一个用于区块链取证的智能体框架

针对现有区块链取证方法多基于静态推理管道的局限，本文提出“智能体区块链取证”新范式，将其建模为序列决策过程。为此，我们推出了 LOCARD，首个专为该领域设计的智能体框架。其核心采用三核认知架构，解耦战略规划、操作执行与评估验证，并引入结构化信念状态机制以确保取证严谨性。在跨链交易追踪任务及 Thor25 基准数据集上的实验表明，该方法能有效拆解女巫攻击集群，验证了自主智能体在大规模区块链分析中的可行性与高效性。