FishCodeTech/muteki

何を解決するか

Project Muteki は、AIエージェントが「デッドループ」に陥るのを防ぐために設計されています——つまり、1つのエージェントが特定の問題に閉じ込められ、目標に向かって進展できなくなる状況です。このプロジェクトは、複数の異なるLLMを協調させることで、攻撃的・防御的セキュリティタスク（Capture The Flag（CTF）大会、ペネトレーションテスト、コード監査など）を自動化します。

動作方法

Muteki は、異なるコーディングエージェント（Claude、Codex、Cursor、DeepSeekなど）が 共有ブラックボード を介して協力する非均質なマルチモデルアーキテクチャを使用しています。このブラックボードは、発見された事実や証拠の中央リポジトリとして機能します。1つのエージェントが手がかりを発見すると、他のエージェントがそれを活用でき、一方でエージェントが行き詰まった場合、他のエージェントは同じミスを繰り返さないようにします。

プロセスは以下のループに従います：

1. コーディネーター／リーズニングプランナー：ブラックボードを読み取り、次のステップを計画します。
2. 意図：意図がブラックボードに投稿されます。
3. ワーカー：複数のエージェントが意図を取得し、実際のCLIコマンドやセキュリティツールを実行します。
4. 検証：結果はブラックボードに書き戻され、フラグは実行出力に正確に一致する場合にのみ受け入れられます。
5. レビュー：システムは記録された事実を定期的にレビューし、コースを修正し、ループを回避します。

対象ユーザー

マルチエージェントAIスワームを使って脆弱性の発見と利用を自動化したいセキュリティ研究者、ペネトレーションテスト担当者、CTFプレイヤー。

特徴

• マルチモデルスワーム：Claude、Codex、Cursor、Pi、OMP、Kimi、Grok、DeepSeek などのさまざまなエンジンCLIを統合。
• 実証されたパフォーマンス：NYU CTFやHackTheBoxのInsane/Hardカテゴリなど、さまざまなベンチマークやコンペティションで「AK（全問解決）」を達成。
• 自律的なツール化：実行中に独自の依存関係やスクリプトを書いたりインストールしたりして、臨機応変に対応可能。
• 柔軟なデプロイ：ローカル実行とDocker Composeによるコンテナ化デプロイをサポート。専用のKali Linuxベースのワーカーイメージも提供。