Przejdź do treści
PentAGI
PentAGI 2.2Co nowego

Autonomiczni agenci AI do testów penetracyjnych

Opisz system docelowy i cel. PentAGI planuje pracę, uruchamia narzędzia w izolowanym sandboxie, uczy się na każdym kroku i generuje raport z wyników. Otwarte źródła, hostowane u Ciebie.

  • Zespół wyspecjalizowanych agentów planuje test, przeprowadza rozpoznanie, wykorzystuje podatności i pisze raport
  • Ponad 20 profesjonalnych narzędzi, takich jak nmap, Metasploit i sqlmap, izolowanych w Dockerze
  • Dowolny LLM: dostawcy chmurowi, modele lokalne lub własna bramka
ZacznijGitHub31 tys. gwiazdek

Tylko do autoryzowanych testów bezpieczeństwa. Zobacz Warunki korzystania.

Działa z modelami, których już używasz

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google Gemini
  • AWS Bedrock
  • Ollama
  • DeepSeek
  • Mistral
  • xAI
  • Qwen
  • Kimi
  • GLM
  • MiniMax

Plus dowolny endpoint kompatybilny z OpenAI — vLLM, LiteLLM, OpenRouter, DeepInfra i inne — jako niestandardowy dostawca.

Oraz przeszukuje sieć i bazy exploitów za pomocą

  • DuckDuckGo
  • Google
  • Tavily
  • Firecrawl
  • Traversaal
  • Perplexity
  • Sploitus
  • SearXNG

Jak to działa

Autonomiczny test penetracyjny od A do Z

Każdy flow jest realizowany przez zespół wyspecjalizowanych agentów. Każdy typ agenta ma własny prompt i narzędzia, Ty wybierasz jego model, a każde polecenie jest uruchamiane w izolowanym kontenerze — nigdy na Twoim hoście.

  1. Cel

    Opisujesz system docelowy i zakres testu zwykłym językiem.

  2. Plan

    Generator dzieli każde zadanie na podzadania; refiner poprawia plan w miarę napływania wyników.

  3. Rozpoznanie

    Searcher zbiera świeży kontekst z sieci i baz exploitów; memorist przywołuje to, co flow już znalazł.

  4. Wykonanie

    Pentester, coder i installer uruchamiają polecenia w izolowanym kontenerze z narzędziami Kali Linux.

  5. Raport

    Reporter podsumowuje każde zadanie, a raport z flow można wyeksportować jako Markdown lub PDF.

Pamięć na każdym etapie. Każde polecenie i wynik trafia do pamięci wektorowej flow, a przewodniki, odpowiedzi i działający kod trafiają do bazy wiedzy, którą przeszukują kolejne flow. Opcjonalny graf wiedzy łączy hosty, usługi i ustalenia.

Przegląd produktu

Zobacz każdy krok, który wykonują agenci

PentAGI pokazuje plan, polecenia i wyniki na bieżąco i zapisuje je do późniejszego wykorzystania.

Uruchomiony flow z wiadomościami od agentów i listą kontrolną zadań oraz podzadań
Agenci raportują postępy po lewej, podczas gdy plan zadań i podzadań aktualizuje się po prawej.

Możliwości

Wszystko, czego potrzebuje zespół testujący, w jednej platformie self-hosted

Wersja open-source zawiera pełny stos agentów: planowanie, wykonanie, pamięć, narzędzia, raportowanie i monitorowanie.

Testowanie i automatyzacja

  • Rozbija każdy cel na podzadania i realizuje je bez operatora
  • Interaktywny asystent z tymi samymi narzędziami co agenci
  • Wiele zadań w jednym flow dla długiej pracy nad jednym zakresem
  • Kilka flow działających równolegle

Agenci AI

  • Zespół wyspecjalizowanych agentów: pentester, coder, installer, searcher i inni
  • Planowanie, śledzenie postępów i wykrywanie pętli
  • Monitorowanie wykonania i planowanie zadań dla mniejszych modeli open source

Pamięć i wiedza

  • Długotrwała pamięć z wyszukiwaniem wektorowym po każdym poleceniu i wyniku
  • Baza wiedzy z instrukcjami i kodem wykorzystywanymi w różnych flow
  • Opcjonalny graf wiedzy o hostach, usługach i ustaleniach
  • Podsumowywanie łańcucha utrzymuje długie flow w oknie kontekstowym

Narzędzia i integracje

  • Ponad 20 profesjonalnych narzędzi Kali Linux w izolowanym kontenerze
  • Ujednolicone wyszukiwanie w sieci z automatycznym wyborem wyszukiwarki i mechanizmem zastępczym
  • API REST i GraphQL z tokenami Bearer do własnej automatyzacji

Przeglądarka, pliki, terminal

  • Strony internetowe jako Markdown, HTML lub linki, plus zrzuty ekranu
  • Przesyłanie dokumentacji, kodu i plików binarnych do flow
  • Wyciągaj pliki z sandboxa i zapisuj je jako zasoby

Raportowanie i analityka

  • Raporty z flow w formacie Markdown lub PDF
  • Zużycie tokenów i koszty według dostawcy, modelu i agenta; wywołania narzędzi według funkcji

Wdrażanie i praca zespołowa

  • Instalator z kreatorem konfiguracji, który wychwytuje typowe błędy
  • Dowolny dostawca LLM, w tym modele lokalne i bramy takie jak LiteLLM
  • Praca wieloosobowa z rolami i uprawnieniami
  • Monitorowanie przez Grafana, OpenTelemetry, Jaeger, Loki i Langfuse

Pogłębij wiedzę w dokumentacji

Jak agenci planują i delegują zadania, co zapamiętują oraz jak konfigurować modele, wyszukiwarki i wdrożenia.

Zabezpieczenia

Autonomiczny, ale nie bez ograniczeń

Ograniczenia, wykrywanie powtórzeń i izolacja są wbudowane w każdy flow, więc agent, który utknął, zatrzymuje się zamiast działać w nieskończoność.

  • Każdy agent ma limit tur

    Główne agenty zatrzymują się po 100 turach modelu, a pozostałe po 20. Obie wartości to domyślne ustawienia, które możesz zmienić.

  • Powtórzenia są wychwytywane

    Od trzeciego identycznego wywołania narzędzia z rzędu narzędzie nie jest już uruchamiane, a agent otrzymuje polecenie zmiany kursu. Siódme zatrzymuje agenta.

  • Do pracy, nie do rozmowy

    Gdy model odpowiada prozą zamiast działać, reflector kieruje go z powrotem do wywołania narzędzia. Po trzech nieudanych rundach agent zostaje zatrzymany.

  • Polecenia pozostają w sandboxie

    Polecenia terminala i operacje na plikach działają we własnym kontenerze flow, nigdy w kontenerze PentAGI, i mogą zostać przeniesione na osobny węzeł roboczy.

Co nowego w 2.2

Więcej modeli, mniej ślepych zaułków

Informacje o wydaniu

Więcej dostawców modeli

Mistral, xAI i MiniMax dołączają do wbudowanej listy; Azure OpenAI i plan OpenCode Go działają przez niestandardowego dostawcę.

Przełączanie awaryjne dostawców

Nieudane wywołanie modelu jest powtarzane u dostawcy zastępczego, a przełączenie jest rejestrowane w śladzie.

Ujednolicone wyszukiwanie w sieci

Jedno narzędzie web_search wybiera najlepszą wyszukiwarkę do linków, odpowiedzi, badań lub exploitów, samodzielnie ponawia próby i korzysta z mechanizmu zastępczego. Nowością są Firecrawl i wewnętrzna wyszukiwarka oparta na przeglądarce.

Anthropic bez klucza

Anthropic może uwierzytelniać się za pomocą Workload Identity Federation zamiast długotrwałego klucza API.

Edycje

Zacznij od open source, rozwijaj się do Enterprise

Obie edycje są hostowane lokalnie i dzielą tę samą platformę — flow, sandbox, narzędzia i pamięć. Enterprise dodaje profile agentów z subagentami, dostarczanie wyników gotowych dla klienta oraz wsparcie.

Open Source

MIT

Kompletna platforma agentowa dla badaczy i zespołów bezpieczeństwa, którzy hostują ją samodzielnie.

  • Autonomiczne flow i interaktywny asystent
  • Narzędzia w sandboxie, pamięć, wyszukiwanie w sieci i przeglądarka
  • Raporty z flow w formacie Markdown lub PDF
  • Analityka oraz monitorowanie przez Langfuse i Grafana
  • Wsparcie społeczności na GitHub i Discord
Rozpocznij

Enterprise

3.0

Wszystko z Open Source plus to, czego potrzebują firmy konsultingowe i wewnętrzne zespoły red team do realizacji zleceń.

  • Szablony raportów gotowe dla klienta z eksportem do DOCX
  • Profile agentów i subagenci
  • Wtyczki i własne serwery MCP
  • Panel łańcucha ataku na żywo
  • Licencja komercyjna i wsparcie
Poznaj Enterprise

Instalacja

Gotowe do działania w kilka minut

Potrzebujesz Docker z Docker Compose, 2 vCPU, 4 GB RAM, 25 GB dysku i dostęp do internetu oraz dostępu do co najmniej jednego dostawcy LLM.

Interaktywny instalator

Sprawdza system, konfiguruje dostawców i wyszukiwarki, hartuje konfigurację i wdraża stos.

Linux · amd64Linux · arm64macOS · IntelmacOS · Apple siliconWindows · amd64

Docker Compose

Pobierz plik środowiska, dodaj klucz co najmniej jednego dostawcy LLM, utwórz pliki konfiguracji dostawcy i uruchom stos. Konsola webowa otworzy się pod adresem 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 -d
Pełny przewodnik instalacji

Społeczność

Rozwijane w duchu open source

PentAGI jest rozwijane na GitHubie we współpracy ze społecznością bezpieczeństwa.

Znalazłeś błąd lub brakuje Ci funkcji? Otwórz zgłoszenie lub wyślij pull request. Poznaj współtwórców

FAQ

Odpowiedzi na pytania

Czy PentAGI jest naprawdę open source?

Tak. Edycja open source jest udostępniana na licencji MIT na GitHubie, a cały stos uruchamiasz na własnej infrastrukturze.

Jakich modeli językowych mogę używać?

OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Ollama, DeepSeek, Mistral, xAI, Qwen, Kimi, GLM i MiniMax są wbudowane, a każdy endpoint kompatybilny z OpenAI — vLLM, LiteLLM, OpenRouter, DeepInfra i inne — działa jako niestandardowy dostawca.

Czy moje dane opuszczają moje środowisko?

PentAGI jest hostowane lokalnie. Dane z twoich flow trafiają do dostawców modeli i wyszukiwarek, z których korzysta PentAGI. Wyszukiwanie DuckDuckGo jest domyślnie włączone, więc aby utrzymać te dane w Twojej sieci, używaj modelu lokalnego, modelu osadzania, samodzielnie hostowanej wyszukiwarki oraz ustaw DUCKDUCKGO_ENABLED=false. W ciągu dwóch minut od uruchomienia, a następnie co trzy godziny, serwer raportuje również swoją wersję, platformę oraz podsumowanie konfiguracji i użycia — typy dostawców, przełączniki funkcji i liczniki, niczego, co ktoś napisał — do update.pentagi.com, oznaczając je identyfikatorem instalacji i kluczem licencyjnym, jeśli jest ustawiony; ustaw UPDATE_CHECK_INTERVAL=0, aby to wyłączyć. Za każdym razem, gdy instalator się uruchamia i po każdej wykonanej akcji, wysyła on zainstalowane obrazy oraz stan każdego stosu, plus to samo podsumowanie, gdy PentAGI działa; UPDATE_CHECK_INTERVAL nie ma na to wpływu.

Gdzie działają narzędzia?

W izolowanych kontenerach Docker tworzonych dla każdego flow, nigdy na hoście. Do produkcji uruchamiaj je na osobnym, zabezpieczonym węźle roboczym.

Co powstrzymuje agenta przed zapętleniem i spalaniem tokenów?

Każdy agent ma limit tur modelu. Od trzeciego identycznego wywołania narzędzia z rzędu narzędzie nie jest już uruchamiane, a siódme zatrzymuje agenta. Reflector kieruje model, który przestaje używać narzędzi, z powrotem do pracy. Wszystko to jest domyślnie włączone.

Czego potrzebuję, aby to uruchomić?

Docker z Docker Compose, 2 vCPU, 4 GB RAM, 25 GB dysku i dostęp do internetu oraz dostępu do co najmniej jednego dostawcy LLM. Interaktywny instalator sprawdzi resztę.

Co dodaje Enterprise?

Szablony raportów gotowe dla klienta z eksportem do DOCX, profile agenta i subagenci, wtyczki i własne serwery MCP, panel łańcucha ataku na żywo oraz wsparcie komercyjne. Licencje są zarządzane w PentAGI Console.

Czy mogę używać go przeciwko dowolnemu celowi?

Nie. Używaj PentAGI tylko wobec systemów, które posiadasz lub masz wyraźną zgodę na testowanie.

Przeprowadź swój pierwszy autonomiczny test penetracyjny już dziś

Zainstaluj edycję open source w kilka minut lub porozmawiaj z nami o Enterprise dla Twojego zespołu.

ZacznijPrzeczytaj dokumentacjęEnterprise