open-kritt: 一個用於在程式碼中尋找與驗證安全性漏洞的 AI agent 編排平台

它解決了什麼問題

在要求 AI 模型一次分析整個儲存庫時，要在大型程式碼庫中尋找漏洞是非常困難的。open·kritt 透過將安全性研究分解為由 AI agent 並行執行的細小且專注的任務，從而解決了這個問題，減少了雜訊並提高了發現結果的準確性。

運作方式

該平台允許使用者透過鏈接專注的提示詞來建立「playbooks」或工作流。這些 agent 在具有 root 權限和網路連線能力的拋棄式 Docker 容器中執行，使其能夠安裝工具、編譯程式碼並建立概念驗證（proof of concept）。系統接著會彙整結果，應用自動去重和自定義嚴重程度排序器來優先處理最關鍵的問題。

對象是誰

它是為安全性研究人員和具備安全性意識的開發者設計的，這些使用者希望對其提示詞、工作流、模型提供商（例如 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter）以及基礎設施擁有完全的控制權。

重點功能

  • Workflow Builder: 透過鏈接提示詞來建立可重複使用的安全性研究 playbooks。
  • Agentic Execution: Agent 可以於隔離的環境中執行測試並編譯目標，以驗證發現結果。
  • Flexible Model Access: 支援多個提供商，包括 Codex、OpenAI、Anthropic 和 OpenRouter。
  • Automated Prioritization: 具備一致的發現模式（schema）和自動去重功能，以對漏洞進行排序。

Sources