GH05TCREW/pentestagent

解决的问题

PentestAgent 是一个 AI 驱动的渗透测试框架，旨在自动化安全评估。它通过让大语言模型（LLM）直接编排和执行安全工具，大幅减少了侦察、漏洞扫描和利用所需的手动工作量。

工作原理

该系统使用大语言模型（通过 LiteLLM）与一组内置工具（终端、浏览器、网络搜索）以及通过 Model Context Protocol（MCP）集成的外部工具进行交互。它可以在多种模式下运行：

• Assist/Agent/Crew：从单次指令到自主任务执行，再到多代理编排，其中主代理会生成专门的工作者代理。
• Interact：用于手动渗透测试支持的引导式聊天模式。
• Playbooks：用于黑盒测试的预定义结构化攻击路径。

为确保安全性和工具可用性，它可以在 Docker 容器（包括 Kali Linux 镜像）中运行，以隔离执行环境并提供预安装的安全工具。

适用人群

希望自动化安全评估过程中重复性任务，或使用 AI 指导测试方法论的安全研究人员、渗透测试人员和安全工程师。

主要亮点

• 分层多代理工作流：代理可自我生成子代理作为隔离的 MCP 服务器，以并行委派子任务。
• MCP 集成：既作为 MCP 客户端（消费外部工具），也作为 MCP 服务器（允许外部客户端如 Claude Desktop 或 Cursor 驱动代理）。
• RAG 工具优化器：自动使用嵌入相似性管理大型工具目录，仅检索最相关的工具以适应 LLM 的上下文窗口。
• 知识管理：具备 CVE/方法论的 RAG 系统和“Shadow Graph”，可从保存的笔记中推导战略洞察。
• TUI 界面：包含支持对话分叉、回滚和会话恢复的终端用户界面。