Agents IA autonomes pour les tests d'intrusion
Décrivez une cible et un objectif. PentAGI planifie le travail, exécute les outils dans une sandbox isolée, apprend de chaque étape et rapporte ses constats. Open source et auto-hébergé.
- Une équipe d'agents spécialisés planifie le test d'intrusion, effectue la recherche, exploite les vulnérabilités et rédige le rapport
- Plus de 20 outils professionnels tels que nmap, Metasploit et sqlmap, isolés dans Docker
- Tout LLM : fournisseurs cloud, modèles locaux ou votre propre passerelle
Uniquement pour les tests de sécurité autorisés. Consultez les Conditions d'utilisation.
Fonctionne avec les modèles que vous utilisez déjà
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- AWS Bedrock
- Ollama
- DeepSeek
- Mistral
- xAI
- Qwen
- Kimi
- GLM
- MiniMax
Plus tout point de terminaison compatible OpenAI — vLLM, LiteLLM, OpenRouter, DeepInfra et autres — en tant que fournisseur personnalisé.
Et recherche sur le web et dans les bases de données d'exploits avec
- DuckDuckGo
- Tavily
- Firecrawl
- Traversaal
- Perplexity
- Sploitus
- SearXNG
Comment ça marche
Un test d'intrusion autonome, de bout en bout
Chaque flow est exécuté par une équipe d'agents spécialisés. Chaque type d'agent dispose de son propre prompt et de ses propres outils, vous choisissez son modèle, et chaque commande s'exécute dans un conteneur isolé — jamais sur votre hôte.
Objectif
Vous décrivez la cible et ce qu'il faut tester, en langage naturel.
Planification
Le generator décompose chaque tâche en sous-tâches ; le refiner révise le plan au fur et à mesure que les résultats arrivent.
Recherche
Le searcher recueille du contexte actualisé sur le web et dans les bases de données d'exploits ; le memorist se souvient de ce que le flow a déjà trouvé.
Exécution
Le pentester, le coder et l'installer exécutent des commandes dans un conteneur isolé avec les outils Kali Linux.
Rapport
Le reporter résume chaque tâche, et le rapport du flow est exportable en Markdown ou PDF.
Mémoire à chaque étape. Chaque commande et résultat est intégré à la mémoire vectorielle du flow, et les guides, réponses et codes qui ont fonctionné sont stockés dans une base de connaissances que les flows ultérieurs peuvent interroger. Un graphe de connaissances optionnel relie les hôtes, les services et les constats.
Visite guidée
Voir chaque étape effectuée par les agents
PentAGI affiche le plan, les commandes et les résultats en temps réel, et les conserve pour plus tard.
Fonctionnalités
Tout ce dont une équipe de test d'intrusion a besoin, dans une plateforme auto-hébergée
L'édition open source inclut la pile complète d'agents : planification, exécution, mémoire, outils, reporting et surveillance.
Tests et automatisation
- Décompose chaque objectif en sous-tâches et les exécute sans opérateur
- Assistant interactif disposant des mêmes outils que les agents
- Plusieurs tâches dans un seul flow pour un travail approfondi sur un périmètre unique
- Plusieurs flows s'exécutant en parallèle
Agents IA
- Une équipe d'agents spécialisés : pentester, coder, installer, searcher, etc.
- Planification, suivi des progrès et détection des boucles
- Surveillance de l'exécution et planification des tâches pour les petits modèles ouverts
Mémoire et connaissances
- Mémoire à long terme avec recherche vectorielle sur chaque commande et résultat
- Base de connaissances d'instructions et de code réutilisée entre les flows
- Graphe de connaissances optionnel des hôtes, services et constats
- La synthèse en chaîne maintient les longs flows dans la fenêtre de contexte
Outils et intégrations
- Plus de 20 outils professionnels Kali Linux dans une sandbox isolée
- Recherche web unifiée avec sélection automatique du moteur et repli
- API REST et GraphQL avec jetons Bearer pour votre propre automatisation
Navigateur, fichiers, terminal
- Pages web en Markdown, HTML ou liens, plus des captures d'écran
- Téléchargez de la documentation, du code et des binaires dans un flow
- Extraire les fichiers de la sandbox et les enregistrer en tant que ressources
Rapports et analyses
- Rapports de flows au format Markdown ou PDF
- Utilisation des jetons et coûts par fournisseur, modèle et agent ; appels d'outils par fonction
Déploiement et travail d'équipe
- Installateur avec un assistant de configuration qui détecte les erreurs courantes
- Tout fournisseur LLM, y compris les modèles locaux et les passerelles telles que LiteLLM
- Travail multi-utilisateurs avec rôles et permissions
- Surveillance avec Grafana, OpenTelemetry, Jaeger, Loki et Langfuse
Approfondir avec la documentation
Comment les agents planifient et délèguent, ce dont ils se souviennent, et comment configurer les modèles, la recherche et le déploiement.
Garde-fous
Autonome, pas illimité
Des limites, la détection des répétitions et l'isolation sont intégrées à chaque flow, de sorte qu'un agent bloqué s'arrête au lieu de boucler indéfiniment.
Chaque agent a une limite de tours
Les agents principaux s'arrêtent après 100 tours de modèle et les autres après 20. Ce sont des valeurs par défaut que vous pouvez modifier.
Les répétitions sont détectées
À partir du troisième appel d'outil identique consécutif, l'outil n'est plus exécuté et l'agent est invité à changer de cap. Le septième arrête l'agent.
Retour au travail, pas au bavardage
Lorsqu'un modèle répond en prose au lieu d'agir, le reflector le ramène vers un appel d'outil. Après trois échecs consécutifs, l'agent s'arrête.
Les commandes restent dans la sandbox
Les commandes terminal et les opérations sur les fichiers s'exécutent dans le conteneur propre au flow, jamais dans le conteneur PentAGI, et peuvent être déplacées vers un nœud worker distinct.
Nouveautés dans 2.2
Plus de modèles, moins d’impasses
Davantage de fournisseurs de modèles
Mistral, xAI et MiniMax rejoignent la liste intégrée ; Azure OpenAI et le plan OpenCode Go fonctionnent via le fournisseur personnalisé.
Basculement de fournisseur
Un appel de modèle échoué est répété sur un fournisseur de secours, et le basculement est enregistré dans la trace.
Recherche web unifiée
Un outil web_search unique choisit le meilleur moteur pour les liens, les réponses, la recherche ou les exploits, effectue des nouvelles tentatives et bascule automatiquement. Firecrawl et un moteur interne basé sur un navigateur sont nouveaux.
Anthropic sans clé
Anthropic peut s’authentifier via Workload Identity Federation au lieu d’une clé API à longue durée de vie.
Éditions
Commencez en open source, évoluez vers Enterprise
Les deux éditions sont auto-hébergées et partagent la plateforme — flows, sandbox, outils et mémoire. Enterprise ajoute des profils d'agent avec sous-agents, une livraison adaptée aux clients et du support.
Open Source
MITLa plateforme d’agents complète pour les chercheurs et les équipes de sécurité qui l’hébergent eux-mêmes.
- Flows autonomes et assistant interactif
- Outils en sandbox, mémoire, recherche web et navigateur
- Rapports de flows au format Markdown ou PDF
- Analyses, surveillance Langfuse et Grafana
- Support communautaire sur GitHub et Discord
Enterprise
3.0Tout ce qui est inclus dans Open Source, plus ce dont les cabinets de conseil et les équipes rouges internes ont besoin pour livrer.
- Templates de rapport prêts pour les clients avec export DOCX
- Profils d'agent et sous-agents
- Plugins et vos propres serveurs MCP
- Tableau de bord en temps réel de la chaîne d’attaque
- Licence commerciale et support
Installation
Opérationnel en quelques minutes
Vous avez besoin de Docker avec Docker Compose, 2 vCPU, 4 Go de RAM, 25 Go d'espace disque et accès à Internet, ainsi que d’un accès à au moins un fournisseur LLM.
Installateur interactif
Vérifie votre système, configure les fournisseurs et les moteurs de recherche, sécurise l’installation et déploie la stack.
Docker Compose
Téléchargez le fichier d’environnement, ajoutez au moins une clé de fournisseur LLM, créez les fichiers de configuration des fournisseurs et démarrez la stack. La console web s’ouvre sur https://localhost:8443.
mkdir -p ~/pentagi && cd ~/pentagi
test -f .env || curl -fo .env.new https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/.env.example
test -f .env.new && openssl rand -hex 32 | xargs -I VALUE sed -E -i.bak 's/^COOKIE_SIGNING_SALT=salt( .*)?$/COOKIE_SIGNING_SALT=VALUE/' .env.new
test -f .env.new && openssl rand -hex 16 | xargs -I VALUE sed -E -i.bak 's/^PENTAGI_POSTGRES_PASSWORD=postgres( .*)?$/PENTAGI_POSTGRES_PASSWORD=VALUE/' .env.new
test -f .env || mv .env.new .env
touch example.custom.provider.yml example.ollama.provider.yml example.bedrock.provider.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/docker-compose.yml
test -f .env && docker compose up -dCommunauté
Développé en open source
PentAGI est développé sur GitHub avec la communauté de la sécurité.
GitHub
31 k étoiles · 4,8 k forks
Ajoutez une étoile au dépôt, suivez les versions, signalez des problèmes et soumettez des demandes de fusion.
Discord
Chat communautaire
Posez des questions, partagez des flows et échangez avec l’équipe qui développe PentAGI.
Telegram
Actualités et discussions
Annonces de versions et espace pour en discuter.
Vous avez trouvé un bug ou il vous manque une fonctionnalité ? Ouvrez un ticket ou soumettez une demande de fusion. Découvrez les contributeurs
FAQ
Questions fréquentes
PentAGI est-il vraiment open source ?
Oui. L’édition open source est publiée sous licence MIT sur GitHub, et vous exécutez toute la pile sur votre propre infrastructure.
Quels modèles de langage puis-je utiliser ?
OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Ollama, DeepSeek, Mistral, xAI, Qwen, Kimi, GLM et MiniMax sont intégrés, et tout point de terminaison compatible OpenAI — vLLM, LiteLLM, OpenRouter, DeepInfra et autres — fonctionne comme fournisseur personnalisé.
Mes données quittent-elles mon environnement ?
PentAGI est auto-hébergé. Les données de vos flows sont envoyées aux fournisseurs de modèles et aux moteurs de recherche que PentAGI est configuré pour utiliser. La recherche DuckDuckGo est activée par défaut ; ainsi, pour garder ces données sur votre réseau, utilisez un modèle local et un modèle d’embedding, une recherche auto-hébergée et DUCKDUCKGO_ENABLED=false. Dans les deux minutes suivant le démarrage, puis toutes les trois heures, le serveur signale également sa version, sa plateforme et un résumé de sa configuration et de son utilisation — types de fournisseur, commutateurs de fonctionnalités et compteurs, rien de ce que quiconque a écrit — à update.pentagi.com, identifié par son ID d’installation et sa clé de licence, si l’une est définie ; définissez UPDATE_CHECK_INTERVAL=0 pour désactiver cette fonction. Chaque fois que l’installateur démarre et après chaque action qu’il exécute, il envoie les images installées et l’état de chaque stack, ainsi que le même résumé pendant que PentAGI est en cours d’exécution ; UPDATE_CHECK_INTERVAL ne l’affecte pas.
Où s’exécutent les outils ?
Dans des conteneurs Docker isolés créés pour chaque flow, jamais sur l’hôte. Pour la production, exécutez-les sur un nœud worker séparé et durci.
Qu'est-ce qui empêche un agent de boucler et de gaspiller des tokens ?
Chaque agent a une limite de tours de modèle. À partir du troisième appel d'outil identique consécutif, l'outil n'est plus exécuté, et le septième met fin à l'agent. Le reflector ramène un modèle qui cesse d'utiliser les outils vers son travail. Tout cela est activé par défaut.
De quoi ai-je besoin pour l’exécuter ?
Docker avec Docker Compose, 2 vCPU, 4 Go de RAM, 25 Go d'espace disque et accès à Internet, ainsi que d’un accès à au moins un fournisseur LLM. L’installateur interactif vérifie le reste.
Qu’apporte l’édition Enterprise ?
Templates de rapport prêts pour le client avec export DOCX, profils d'agent et sous-agents, plugins et vos propres serveurs MCP, le tableau de bord en temps réel de la chaîne d’attaque et un support commercial. Les licences sont gérées dans la PentAGI Console.
Puis-je l’utiliser contre n’importe quelle cible ?
Non. Utilisez PentAGI uniquement contre des systèmes que vous possédez ou pour lesquels vous disposez d’une autorisation explicite de test.
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