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Project Muteki – マルチエージェント・セキュリティ自動化フレームワーク

概要

• 大規模言語モデル（LLM）エージェントの群れを実行し、ペネトレーションテストや CTF の課題を自動で解決できる、オープンソースの Python 中心フレームワークです。
• Coordinator（「Planner」）が一連の Worker engines – Claude、Codex、Cursor、Pi、OMP、Kimi、Grok、OpenCode – をスケジュールし、それぞれがベンダー固有の CLI と通信してコマンドを実行し、証拠を返します。
• UI は Web アプリ（バックエンドはポート 8000、フロントエンドは 3001）で、エージェントの設定、課題のアップロード、群れの進捗の監視を行えます。

主な機能

• 完全自動の CTF 解決 – 著者らは NYU CTF Bench で 200/200、RIFFHACK 2026 でトップ 10 入り、Yunjing blackmaze レンジで first‑blood を報告しています。
• ハイブリッド・ランタイム – Worker はホストマシン上でローカルに実行することも、Docker コンテナ内で実行することもできます。後者には完全な CTF ツールチェーンを備えたビルド済みイメージが同梱されています。
• Planner および Titler モデル – 別個の LLM エンドポイントが実行すべきステップを決定し、各ステップのタイトルを生成できます。
• 証拠の追跡 – すべてのコマンド、ツール呼び出し、候補 flag は実行ごとのワークスペースに保存され、実行後に markdown write‑up を生成できます。
• 複数のワークスペース – デフォルトのシングルタスクモードに加えて、マルチターン対話とリモート CTF プラットフォーム統合のための実験的な Conversation および Competition ワークスペースがあります。

はじめかた

1. 前提条件をインストールする – Python ≥ 3.13、uv、Node.js/npm、および少なくとも 1 つのサポート対象 Agent CLI（例: Claude、Codex など）。
2. repo をクローンし、init.sh スクリプトを実行して Python 依存関係をインストールします。
3. ./run.sh web で Web UI を起動し、http://127.0.0.1:3001 を開きます。
4. UI で Agent の認証情報（API キーまたは CLI ログイン）を追加し、1 つ以上の Worker を有効化し、Local または Container ランタイムを選択し、Planner エンドポイントを設定します。
5. 課題の説明、ターゲット URL、flag 形式、および任意のファイルを入力してシングルタスクを作成し、Dispatch swarm をクリックします。
6. Coordinator のメッセージ、Worker のツール呼び出し、候補 flag がリアルタイムで表示されるのを確認します。いつでも群れを一時停止、凍結、または停止できます。

典型的なワークフロー

フェーズ	アクション
セットアップ	OS 固有のスクリプト（macOS では ./ctf-tools/setup.sh、Linux では setup-ubuntu.sh）をインストールして、一般的なペンテストツール（nmap、gobuster など）を取得します。
設定	選択した LLM エンジンの API キー/トークンを追加し、Worker を有効化し、Planner モデルを選択します。
実行	課題を送信します。Planner が Steps を作成し、Worker がコマンドを実行し、証拠が自動的に収集されます。
レビュー	生成された証拠を確認し、候補 flag をコピーし、誤検知をマークし、またはシステムに write‑up の生成を依頼します。
反復	既存のワークスペースで群れを再起動し、追加の flag を探し続けます。

安全および法的通知

• Muteki はターゲットサービス上で任意のコマンドを実行できるため、著者らは、自分が所有するシステム、またはテストの明示的な許可を得たシステム上でのみ実行することを強調しています。
• この repository には、作者が本ツールによって行われるいかなる不正な攻撃についても責任を負わないという免責事項が含まれています。

リリース状況

• 最新安定版 0.4.5（2026 年 5 月）。macOS デスクトップアプリ（Apple Silicon および Intel）とリモート Muteki サービスのサポートを含みます。Windows/Linux デスクトップバンドルはまだ同梱されていません。
• 8 つのアクティブな CLI engines。DeepSeek Harness は記載されていますが、現在利用できません。
• このプロジェクトは活発にメンテナンスされています（star‑history チャート、issue tracker、ディスカッション QR code）。

誰が使う可能性があるか

• 反復的なエクスプロイト手順を自動化したいセキュリティ研究者および CTF チーム。
• セキュリティ指向のタスク向けにマルチ LLM エージェント群を構築することに関心のある開発者。
• 「AI 駆動のペネトレーションテスト」を試したい、すぐに使えるオーケストレーション層を求める人。

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上記の情報はすべて repository の README から直接引用したものであり、追加機能を推測したものではありません。