PentAGI 渗透测试智能体平台

在隔离容器中编排多智能体渗透测试并生成漏洞报告。

Star 数
★ 33k
最近更新
14 天前
License
MIT
主语言
Go

30 秒速览

运行形态
自托管服务网页应用
可在哪里用
通用 · 跨平台OpenAI API · Claude API
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
DockerDocker Compose至少一个受支持的 LLM 提供商Shell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
企业内部安全团队对已获授权的 Web 应用进行范围明确的自动化初步评估,并输出可审阅的漏洞报告。
不适合
  • 只想用托管 SaaS、不愿维护 Docker 与数据库的团队
  • 需要预置攻击剧本的 BAS 或对手模拟团队

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

PentAGI 是一套自托管的自动化安全测试平台,面向获授权的渗透测试工作。其 Web 前端使用 React 和 TypeScript,后端以 Go 提供 REST 与 GraphQL API,并通过 Bearer Token 认证。系统将任务拆分为 Flow、Task、SubTask 和 Action,由研究、开发与执行等专职智能体协作处理;命令和输出可持久化到 PostgreSQL 与 pgvector。它可选配 Graphiti 与 Neo4j 知识图谱,以及 Grafana、VictoriaMetrics、Jaeger、Loki、OpenTelemetry 和 Langfuse 观测组件。平台通过 Docker Compose 部署,执行安全工具与网页抓取器时强调使用隔离容器。

用户在 Flows 中创建 Automation 或 Assistant 流程,选择模型提供方并提交目标、范围和测试目标。编排器会将工作分派给 Researcher、Developer 和 Executor 等角色;这些角色可查询记忆与知识库、调用搜索系统、运行容器中的安全工具,并存储动作结果和发现。文档列出的工具包括 nmap、metasploit 和 sqlmap,网页情报可通过隔离的 scraper 获取。流程完成后,用户可在报告菜单中查看网页报告、复制报告内容,或下载 Markdown 与 PDF;也可使用 /api/v1/graphql 和 /api/v1/flows 通过 API 创建和查询流程。

  1. 企业内部安全团队对已获授权的 Web 应用进行范围明确的自动化初步评估,并输出可审阅的漏洞报告。
  2. 渗透测试顾问在隔离的 Docker 环境中运行客户批准的测试流程,同时在 Flow 页面观察任务、子任务和工具输出。
  3. 需要将安全测试接入内部自动化流程的工程团队,通过 REST 或 GraphQL API 创建流程并获取状态。
  4. 偏好本地或私有模型的安全研究人员,使用 Ollama、兼容 OpenAI 的自定义端点或文档列出的其他模型提供方部署测试环境。
  5. 需要记录模型调用、追踪、指标和日志的运维团队,将 PentAGI 与 Langfuse、Grafana、Jaeger、Loki 和 VictoriaMetrics 配合使用。

如何安装或部署这个 Agent?

准备 Docker、Docker Compose、至少 2 vCPU、4GB RAM、20GB 可用磁盘,以及至少一个模型提供方凭据。创建工作目录后执行:mkdir pentagi && cd pentagi;下载环境示例:curl -o .env https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/master/.env.example;在 .env 中至少配置 OPEN_AI_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GEMINI_API_KEY、Bedrock 配置或 OLLAMA_SERVER_URL/OLLAMA_SERVER_MODEL 中的一种;下载编排文件:curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/master/docker-compose.yml;启动:docker compose up -d。默认访问地址为 https://localhost:8443;初始管理员账户为 [email protected] / admin,首次登录后应立即修改密码。

如何使用这个 Agent?

登录后进入 Flows,点击 New Flow,选择 Automation 或 Assistant,选择模型提供方,并用自然语言写明目标、授权范围和期望结果。提交后在流程页面查看消息、智能体活动、任务和终端输出;需要改变方向时,可在同一流程的 Assistant 视图提交后续指令。报告菜单支持网页查看、复制、Markdown 下载和 PDF 下载。程序化调用时,在 Authorization 头中使用 Bearer Token;例如向 https://your-pentagi-instance:8443/api/v1/graphql POST GraphQL 请求,或请求 /api/v1/flows 获取流程列表。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 将多角色智能体、任务队列、长期记忆和 20 多种专业安全工具组合到同一套自托管流程中。
  • 同时提供 Web UI、REST API 和 GraphQL API,适合交互式操作及内部自动化集成。
  • 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Ollama、DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 与自定义/OpenAI 兼容端点。
  • 可选集成知识图谱和完整观测栈,覆盖 LLM 分析、指标、追踪与日志。
局限
  • 部署依赖 Docker 与 Docker Compose;文档给出的最低资源要求为 2 vCPU、4GB 内存和 20GB 磁盘。
  • 必须配置至少一个语言模型提供方,云模型和部分搜索能力还需要相应 API 凭据。
  • 默认 Compose 配置中的服务因需要管理 docker.sock 而以 root 运行,存在需要评估和收紧的主机权限边界。
  • 执行监控和任务规划仍标为 Beta;文档称它们会增加约 2 至 3 倍的执行时间与 token 消耗。
  • 它不是带有预定义攻击活动或攻击计划的 CALDERA 式 BAS/对手模拟产品。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

PentAGI 明确将自身定位为自主或助手引导的渗透测试平台,而非 CALDERA 式、具有预定义活动或攻击计划的 Breach and Attack Simulation(BAS)/对手模拟产品。

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
PentAGI 渗透测试智能体平台 当前 44 · 缺口较多 自托管服务免费 + 模型费 ★ 33k 14 天前 Go OpenAI API · Claude API
LuaN1ao 安全代理 57 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 1.5k 1 个月前 TypeScript OpenAI API
DarkMoon 自主渗透测试平台 48 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 1.2k 9 天前 Python OpenAI API · Claude API
RedAmon:自主 AI 红队框架 48 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 3.3k 今天 Python OpenAI API · Claude API

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
44/ 100 五分制 2.2 / 5
本评测基于 2026年8月9日 的源码;此后该项目发布了 1 个正式版本,尚未复审。分数与结论只代表评测时的版本。 最近版本 ↓
信任安全 8/29
可靠稳定 6/14
适用触发 10/18
规范维护 10/18
有效结果 7/13
证据核验 3/8
查看各维度的扣分理由
信任安全8 / 29 · 1.4/5

证据显示系统在Docker沙箱中运行,具有隔离性,但未明确最小权限原则。用户确认机制存在(如执行监控和任务规划),但未明确要求用户批准每个操作。数据流透明度部分:有架构图显示数据流向,但未详细说明数据如何被处理。敏感数据处理:提到API令牌认证,但未说明如何保护存储的凭据。依赖安全:CI中有lint和测试,但未提及依赖漏洞扫描。外部影响:系统会对外部目标进行渗透测试,但未明确授权机制。回滚:未提及。来源归属:有版本控制和CI,但未明确来源验证。

可靠稳定6 / 14 · 2.1/5

自一致性:README和CI显示项目结构清晰,但未验证代码一致性。依赖可用性:依赖多个外部服务(LLM、搜索等),但未说明其可用性保障。失败消息:有执行监控和反射器机制,但未详细说明错误消息。

适用触发10 / 18 · 2.8/5

受众和场景:明确面向安全专业人员,支持多种LLM提供商。能力边界:明确说明不是BAS产品,并列出当前限制。触发精度:有工具调用限制和监控,但未明确触发条件。环境适配:支持Docker Compose和多种部署方式。

规范维护10 / 18 · 2.8/5

信息架构:README结构清晰,有架构图。安装说明:提供Docker Compose快速开始。命名稳定性:有版本标签,但未明确命名规范。示例和FAQ:有示例配置和指南。已知限制:明确列出。许可证:MIT。版本和变更日志:有CI生成版本,但未提供变更日志。维护责任:有社区链接,但未明确维护者。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

输出可用性:提供报告生成和API。边际价值:自动化渗透测试有独特价值。成本效益:需要配置多个外部服务,成本较高,但未提供成本分析。

证据核验3 / 8 · 1.9/5

声明可追溯性:README中的功能声明未提供测试证据。跨来源佐证:有CI测试,但未独立验证。事实与推断分离:未明确区分。

风险与缓解建议
  • 源码中未见:回滚或恢复路径运行前先备份,或在 git 分支、快照上操作,确保改动可以撤销。
  • 系统执行渗透测试,可能对未授权目标造成破坏,需确保用户明确授权。
  • 依赖多个外部服务,需确保其可用性和安全性。
  • 未提供回滚机制,操作失败可能难以恢复。
证据充分度:低 评估于 2026年8月9日 审查版本 ea665308baaf 评估后仓库已有新提交,评分可能未覆盖最新改动
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最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。

  1. v2.2.0 2.2.0
    发布说明摘录
    --- <div align="center"> PentAGI 2.2 — Any Modern LLM, a Contained Sandbox, Unified Web Search, and Multi-Instance Deployment This release supports the current generation of LLMs with a tested configuration for every provider, closes CVE-2026-14784 with rebuilt sandbox isolation, replaces seven search tools with one intent-driven web_search, and lets several installations share one set of backing services. …
    在 GitHub 查看 ↗
  2. v2.1.0 2.1.0
    发布说明摘录
    --- <div align="center"> PentAGI 2.1 — File Management, Knowledge Base, ToolCall Observability, and Assistant Flow Control This release adds a complete file management layer (user resource libraries and flow workspace files with container sync), a first-class Knowledge Base with semantic search and anonymization, real-time ToolCall logging, and assistant tools to monitor and steer running flows. It also refreshes model configurations across OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, Kimi, and GLM, a broad frontend modernization pass (React 19, Apollo Client v4, Vite 8), and a wide range …
    在 GitHub 查看 ↗
  3. v2.0.0 2.0.0
    发布说明摘录
    --- <div align="center"> PentAGI 2.0 — Broader Model Support, Analytics, Runtime Flexibility, and Agent Guardrails This release expands the LLM provider ecosystem with four new providers, introduces a full analytics dashboard, enables runtime provider switching mid-flow, adds Docker host network mode for OOB attack scenarios, and ships a comprehensive set of stability and reliability improvements. It also includes significant test coverage expansion across the backend codebase. …
    在 GitHub 查看 ↗

常见问题

是否只能使用某一家模型服务?
不是。文档列出 OpenAI、Anthropic、Google AI/Gemini、AWS Bedrock、Ollama、DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen,以及自定义和 OpenAI 兼容端点。
它会在主机上直接运行测试工具吗?
文档称安全工具操作在沙箱化 Docker 环境中执行,但 Compose 服务为管理 Docker 容器需要访问 docker.sock;部署方仍需评估该权限边界。
流程可以导出哪些报告格式?
目前文档支持网页查看、复制到剪贴板、下载 Markdown 和下载 PDF;未将 JSON 流程报告导出列为受支持功能。
小型本地模型能否使用?
可以配置本地推理路径。文档建议对小于 32B 参数的模型启用执行监控与任务规划,但两项会增加时间和 token 消耗,且均处于 Beta。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

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