jd-opensource/JoySafeter

解決的問題

JoySafeter 解決了傳統安全工具的限制，即腳本往往脆弱，且複雜任務需要工程師之間的手動協調。它以 AI 驅動的安全運營（AISecOps）取代手動安全操作，透過自主、自適應的代理，實現 APK 漏洞分析與滲透測試等高投入任務的自動化。

如何運作

該平台使用由 LangGraph 和 DeepAgents 驅動的多代理編排系統。使用者可透過無程式碼視覺化編輯器或自然語言描述建構安全代理。這些代理可透過 Model Context Protocol (MCP) 存取 200 多個預先整合的安全工具（如 Nmap、Nuclei 和 Trivy）。系統採用管理員-工作員協作模型，結合長期與短期記憶，使代理能根據即時發現自適應調整行為——例如，一旦發現登入頁面，便自動觸發認證繞過測試。

適用對象

專為希望擴展安全自動化的安全工程師與組織設計，協助他們從靜態劇本轉向動態 AI 代理，並實現具備多租戶與隔離沙箱等企業級功能的生產級安全編排。

主要亮點

• 視覺化代理建構器：無程式碼拖曳編輯器，支援建立包含迴圈與條件判斷的複雜工作流程。
• 豐富的工具整合：透過 MCP 整合 200 多個安全工具，以及 30 多個預建技能。
• DeepAgents 編排：具備動態記憶與狀態管理的多層級代理協作。
• 企業級基礎設施：包含多租戶隔離沙箱以實現安全程式碼執行、SSO 整合與完整的審計日誌。
• 可觀測性：透過 Langfuse 實時追蹤代理決策與狀態轉換。