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      开源AI自主渗透智能体LuaN1aoAgent安排与使用
      宣布时间:::2026-06-15 阅读次数::: 11262 次
      01
      LuaN1aoAgent 简介

      鸾鸟(LuaN1ao)是新一代基于大模子的自主渗透测试智能体。!。古板自动化扫描工具依赖预界说规则,,难以应对重大多变的实战场景。!。鸾鸟突破这一局限,,立异性地融合了 P-E-R(Planner-Executor-Reflector)智能体协同框架与因果图谱推理(Causal Graph Reasoning)手艺。!。鸾鸟可以模拟人类清静专家的头脑方式举行战略妄想、证据驱动、持续进化、认知闭环等使命。!。从信息网络到误差使用,,鸾鸟将渗透测试从“自动化工具”提升为“自主智能体”。!。

      LuaN1aoAgent 项目开源地点为 https://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent,,该项目现在在 GitHub 上已获得凌驾 1K 个 Stars。!。


      02
      LuaN1aoAgent 架构

      LuaN1aoAgent 架构的焦点亮点在于其“P-E-R 智能体协同框架”和“因果图谱推理”。!。

      在“P-E-R 智能体协同框架”中,,鸾鸟将渗透测试头脑解耦为三个自力且协作的认知角色,,形成完整的决议闭环,,其协作流程如下。!。

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      基于“因果图谱推理”,,鸾鸟可以有用抑制盲目推测和大模子幻觉,,构建显式的因果图谱来驱动测试决议。!。

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      03
      LuaN1aoAgent 外地安排

      首先克隆客栈:::

      • git clone https://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent.git

      • cd LuaN1aoAgent

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      建设 Python 虚拟情形:::

      • python3 -m venv venv

      • source venv/bin/activate


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      装置依赖:::

      • pip install -r requirements.txt

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      举行情形变量设置:::

      • cp .env.example .env

      • vim .env

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      主要是设置大模子 API。!。

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      克隆 PayloadsAllTheThings 知识库:::

      • mkdir -p knowledge_base

      • git clone https://github.com/swisskyrepo/PayloadsAllTheThings knowledge_base/PayloadsAllTheThings

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      构建向量索引:::

      • cd rag

      • python3 -m rag_kdprepare

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      期待构建完成即可。!。



      04
      LuaN1aoAgent 使用测试

      首先,,在一个终端运行 Web UI:::

      • python -m web.server

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      然后,,开启一个新终端运行 Agent:::

      • python agent.py 

      • --goal "对 http://192.168.209.4:3000/ 举行周全的 Web 清静测试" 

      • --task-name "demo_test"


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       Web UI 中审查测试效果:::

      • http://127.0.0.1:8000

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      05
      总结

      LuaN1aoAgent 接纳 Plan-on-Graph 动态使命图替换静态清单,,支持并行与自顺应调解。!。内置 MCP 工具集成、RAG 知识增强及 Web 可视化,,在 XBOW 基准测试中误差使用乐成率超 90%,,单次本钱仅 0.09 美元。!。安排需 Python 3.10+ 及 LLM API Key,,推荐在隔离情形中运行。!。LuaN1aoAgent 项目为清静测试带来了“自主智能体”的新范式,,但仍需配合人工监视使用。!。





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