本文提出了一种名为 KASS（知识增强攻击合成与仿真）的多智能体框架，旨在解决现有智能合约安全工具仅停留在漏洞检测、无法验证漏洞可利用性及攻击过程的问题。KASS 将自动利用生成分解为规划、生成和测试三个阶段，并融合三种互补机制：基于检索增强的现实审计知识规划、将攻击计划绑定到可执行概念验证测试的形式化生成与验证约束，以及修复代码级错误并在攻击假设失败时触发策略级重规划的分层双循环优化过程。评估在包含 104 个合约的 SmartBugs-Curated 数据集上进行，涵盖四种漏洞类型。结果显示，KASS 对 94.23% 的测试合约成功生成了可执行利用，该比率高于先前 REX 和 AdvSCanner 在类似子集上的报道结果，也高于同等评估协议下复现的 Claude Code 基线。在 11 个真实世界 CVE 标记合约上，KASS 成功验证了 9 例。除生成利用外，KASS 还输出结构化攻击计划，记录利用流程、量化潜在资产损失，并可作为静态分析工具的语义误报过滤器。该工作为蓝队和审计人员提供了自动化验证漏洞可利用性的能力，有助于区分真实威胁与误报。