PentesterFlow/agent

PentesterFlow – 用于渗透测试的人机协同 Agentic AI CLI

是什么 – 一款开源的基于终端的助手，允许安全分析师通过 LLM 驱动的“Agent”来执行渗透测试任务。该 Agent 可以进行规划、调用真实的安全性工具（curl、shell、Burp、文件工具等），并在执行任何具有潜在破坏性的操作之前请求分析师的批准。所有的交互都会被记录，证据会被保存，并且会话可以稍后恢复。

为什么重要 – 通用的 AI Agent 经常会产生幻觉、在长期的任务中丢失上下文，并隐藏其实际的操作。PentesterFlow 通过以下方式解决这些问题：

• 通过权限层级（ask、auto-safe、yolo）让用户保持控制权。
• 展示每一次工具调用（例如，精确的 curl 命令）并存储请求/响应证据。
• 在会话之间持久化“记忆”，使模型无需重新训练即可记住特定于项目的知识。
• 提供内置的、以安全为核心的“技能”（recon、IDOR、SSRF、JWT、GraphQL 等），这些技能充当结构化的剧本（playbooks）。

如何使用

1. 安装 – 运行单行安装脚本（或下载适用于 macOS、Linux 或 Windows 的预构建二进制文件）。脚本会验证 SHA-256 校验和。

   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PentesterFlow/agent/main/install.sh | sh
   

2. 启动 CLI – pentesterflow 会启动一个 OpenTUI 聊天界面。
3. 配置模型 – 使用 /provider 或传递 --backend/--model 参数。它支持通过 Ollama/LM Studio 使用本地模型，也支持托管 API（OpenAI 兼容、Anthropic、Gemini、Groq、Kimi、DeepSeek 等）。
4. 设置目标 – /target https://app.example.com。
5. 下达目标 – 例如，test the orders API for broken access control。Agent 将会：
   • 规划一系列步骤。
   • 调用工具（HTTP 请求、shell 命令、Burp 摄取、文件编辑）。
   • 在执行任何“敏感”操作时暂停并等待您的批准。
   • 记录证据，并在您确认发现项后，在 ./findings/ 下编写 Markdown 报告。
6. 稍后恢复 – pentesterflow --resume <session-id> 会加载保存的 JSON 会话，显示摘要，并从中断处继续。

核心功能

功能	您将获得
Agent 循环	规划 → 执行 → 观察 → 验证 → 报告 → 学习，并支持可选的自动继续模式。
模型灵活性	支持 Ollama、LM Studio、Kimi、Groq、OpenRouter、DeepSeek、Gemini、Anthropic，以及任何 OpenAI 兼容的端点。
工具套件	Shell/Bash、HTTP 客户端、文件读/写、grep/glob、Web 抓取/搜索、Burp 桥接、浏览器捕获、覆盖率跟踪、后台任务以及可扩展的插件。
技能 (剧本)	针对 recon、web vulns、SSRF、SSTI、JWT、GraphQL、race conditions 等的现成 Markdown 基础方法论；可以分叉（fork）到子 Agent 中以保持主上下文的精简。
权限层级	ask（在每次风险操作前提示）、auto-safe（自动批准安全操作）、yolo（自动批准一切 – 仅限实验室环境）。
透明执行	每个命令都会显示、可复制粘贴，并以 JSON-lines 格式记录。
持续学习	在每次交互后，系统会静默地存储有用的事实、成功的流程和错误，存储在 ./.pentesterflow/intelligence/（项目级）和 ~/.pentesterflow/intelligence/（个人级）。这些信息会在未来的会话中作为隐藏上下文注入。
会话记忆与恢复	完整的对话、压缩后的记忆、目标状态和定期快照都存储在 ~/.pentesterflow/sessions/ 下。
报告	确认的发现项会以 Markdown 格式编写（./findings/<slug>.md），包含 PoC、影响、修复建议以及附带的请求/响应证据。可以通过 /report 导出为 SARIF。
Burp 集成	伴随的桥接工具允许您将选定的 Burp 请求推送到 CLI，并将确认的发现项拉回到 Burp 中。
浏览器捕获 / MCP	将捕获的浏览器流量作为结构化数据摄取，供 Agent 查询。

安全模型 – 该工具可以执行任意 shell 命令并编辑文件，但除非您启用风险较高的 yolo 模式，否则它绝不会在没有用户明确同意的情况下执行这些操作。敏感信息会在写入任何持久化记忆文件之前进行脱敏处理。README 中强调，该软件必须仅在用于您拥有明确授权的系统。

典型工作流示例

$ pentesterflow
> /target https://app.example.com
> test the orders API for broken access control

[Agent] plans: enumerate /orders endpoints → try IDOR → confirm finding

[Tool] http GET https://app.example.com/api/v1/orders/1043
[Tool] shell curl ... (awaiting approval)
> approve

[Agent] confirms high-severity IDOR, writes ./findings/idor-orders.md

Ready – qwen3:14b – app.example.com

适用人群 – 安全工程师、漏洞赏金猎人或红队成员，希望在保留完整审计能力和控制权的同时获得 LLM 辅助。

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以上所有信息直接取自仓库的 README；未进行额外功能推断。