jd-opensource/JoySafeter

解决的问题

JoySafeter 解决了传统安全工具的局限性，即脚本往往脆弱，且复杂任务需要工程师之间手动协调。它用 AI 驱动的安全运营（AISecOps）取代了手动安全操作，通过自主、自适应的代理，实现 APK 漏洞分析和渗透测试等高投入任务的自动化。

如何工作

该平台使用由 LangGraph 和 DeepAgents 驱动的多代理编排系统。用户可以通过无代码可视化编辑器或自然语言描述构建安全代理。这些代理可通过 Model Context Protocol (MCP) 访问 200 多个预集成的安全工具（如 Nmap、Nuclei 和 Trivy）。系统采用管理器-工作者协作模型，结合长期和短期记忆，使代理能够根据实时发现自适应调整行为——例如，一旦发现登录页面，便会自动触发认证绕过测试。

适用对象

专为希望扩展安全自动化的安全工程师和组织设计，帮助他们从静态剧本转向动态 AI 代理，并实现具备多租户和隔离沙箱等企业级功能的生产级安全编排。

主要亮点

• 可视化代理构建器：无代码拖拽编辑器，支持创建包含循环和条件判断的复杂工作流。
• 丰富的工具集成：通过 MCP 集成 200 多个安全工具，以及 30 多个预构建技能。
• DeepAgents 编排：具备动态记忆和状态管理的多层级代理协作。
• 企业级基础设施：包含多租户隔离沙箱以实现安全代码执行、SSO 集成和完整的审计日志。
• 可观测性：通过 Langfuse 实现实时追踪代理决策和状态转换。