Перейти к содержимому
PentAGI
PentAGI 2.2Что нового

Автономные ИИ-агенты для пентеста

Укажите цель тестирования и опишите, чего нужно добиться. PentAGI планирует работу, запускает инструменты в изолированной песочнице, учится на каждом шаге и формирует отчёт о находках. Проект с открытым исходным кодом, поддерживается самостоятельное развёртывание.

  • Команда специализированных агентов планирует тест, проводит исследование, эксплуатирует уязвимости и пишет отчёт
  • Более 20 профессиональных инструментов, таких как nmap, Metasploit и sqlmap, изолированных в Docker
  • Любые LLM: облачные провайдеры, локальные модели или ваш собственный шлюз
НачатьGitHub31 тыс. звёзд

Только для легитимного тестирования безопасности. См. Условия использования.

Работает с моделями, которые вы уже используете

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

А также любая совместимая с OpenAI конечная точка — vLLM, LiteLLM, OpenRouter, DeepInfra и другие — в качестве пользовательского провайдера.

А также выполняет поиск в интернете и базах эксплойтов с помощью

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

Как это работает

Автономный пентест от начала до конца

Каждый флоу выполняется командой специализированных агентов. У каждого типа агента свои промпт и инструменты, вы выбираете его модель, и каждая команда выполняется в изолированном контейнере — никогда на вашем хосте.

  1. Цель

    Вы простым языком описываете цель тестирования и то, что нужно проверить.

  2. План

    Агент generator разбивает каждую задачу на подзадачи; агент refiner пересматривает план по мере поступления результатов.

  3. Исследование

    Агент searcher собирает актуальный контекст из интернета и баз эксплойтов; агент memorist извлекает результаты, уже полученные в ходе флоу.

  4. Выполнение

    Агенты pentester, coder и installer выполняют команды в изолированном контейнере с инструментами Kali Linux.

  5. Отчёт

    Агент reporter подводит итоги каждой задачи, а отчёт по флоу экспортируется в формате Markdown или PDF.

Память на каждом этапе. Каждая команда и результат попадают в векторную память флоу, а руководства, ответы и успешно работающий код — в базу знаний, которую используют последующие флоу. Опциональный граф знаний связывает хосты, сервисы и находки.

Обзор продукта

Следите за каждым шагом агентов

PentAGI показывает план, команды и результаты в реальном времени и сохраняет их для будущего.

Запущенный флоу с сообщениями агентов и контрольным списком задач и подзадач
Агенты сообщают о прогрессе слева, а план задач и подзадач обновляется справа.

Возможности

Всё, что нужно команде пентеста, в одной платформе для самостоятельного размещения

Версия с открытым исходным кодом включает полный стек агентов: планирование, выполнение, память, инструменты, отчётность и мониторинг.

Тестирование и автоматизация

  • Разбивает каждую цель на подзадачи и выполняет их без оператора
  • Интерактивный ассистент с теми же инструментами, что и у агентов
  • Много задач в одном флоу для длительной работы в рамках одной области
  • Несколько флоу, работающих параллельно

ИИ-агенты

  • Команда специализированных агентов: pentester, coder, installer, searcher и другие
  • Планирование, отслеживание прогресса и обнаружение циклов
  • Мониторинг выполнения и планирование задач для небольших открытых моделей

Память и знания

  • Долгосрочная память с векторным поиском по каждой команде и результату
  • База знаний инструкций и кода, используемая повторно в разных флоу
  • Опциональный граф знаний хостов, сервисов и находок
  • Суммаризация цепочки сохраняет длинные флоу в пределах контекстного окна

Инструменты и интеграции

  • 20+ профессиональных инструментов Kali Linux в изолированном контейнере
  • Единый веб-поиск с автоматическим выбором поисковой системы и резервированием
  • REST и GraphQL API с Bearer-токенами для вашей собственной автоматизации

Браузер, файлы, терминал

  • Веб-страницы в формате Markdown или HTML, а также в виде ссылок, плюс скриншоты
  • Загрузка документации, кода и бинарных файлов во флоу
  • Извлечение файлов из песочницы и сохранение их в качестве ресурсов

Отчётность и аналитика

  • Отчёты по флоу в формате Markdown или PDF
  • Использование токенов и затраты по провайдеру, модели и агенту; вызовы инструментов по функциям

Развёртывание и командная работа

  • Установщик с мастером настройки, предотвращающим распространённые ошибки
  • Любой LLM-провайдер, включая локальные модели и шлюзы, такие как LiteLLM
  • Многопользовательская работа с ролями и правами доступа
  • Мониторинг через Grafana, OpenTelemetry, Jaeger, Loki и Langfuse

Углубитесь в документацию

Как агенты планируют и делегируют задачи, что они запоминают и как настраивать модели, поисковые системы и развёртывание.

Меры предосторожности

Автономно, но не безгранично

Ограничения, обнаружение повторений и изоляция встроены в каждый флоу, поэтому застрявший агент останавливается вместо бесконечного цикла.

  • У каждого агента есть лимит ходов

    Основные агенты останавливаются после 100 ходов модели, остальные — после 20. Оба значения являются настройками по умолчанию, которые вы можете изменить.

  • Повторения обнаруживаются

    При третьем подряд одинаковом вызове инструмента он не выполняется, и агенту предлагается сменить курс. Седьмой такой вызов останавливает агента.

  • К работе, а не к беседе

    Если модель отвечает текстом вместо действий, агент reflector возвращает её к вызову инструмента. После трёх неудачных попыток агент останавливается.

  • Команды остаются в песочнице

    Команды терминала и файловые операции выполняются в собственном контейнере флоу, никогда в контейнере PentAGI, и могут быть перенесены на отдельный рабочий узел.

Что нового в 2.2

Больше моделей, меньше тупиков

Примечания к выпуску

Больше провайдеров моделей

Mistral, xAI и MiniMax добавлены во встроенный список; Azure OpenAI и план OpenCode Go работают через пользовательский провайдер.

Переключение при отказе провайдера

Неудачный вызов модели повторяется через резервного провайдера, а переключение фиксируется в трассировке.

Единый веб-поиск

Один инструмент web_search выбирает лучшую поисковую систему для ссылок, ответов, исследований или эксплойтов, самостоятельно выполняет повторные попытки и переключается на резервные варианты. Добавлены Firecrawl и внутренняя поисковая система на основе браузера.

Anthropic без ключей

Anthropic может аутентифицироваться через Workload Identity Federation вместо долгосрочного API-ключа.

Редакции

Начните с открытого исходного кода, вырастите до Enterprise

Обе редакции размещаются на вашей инфраструктуре и используют общую платформу — флоу, песочницу, инструменты и память. Enterprise добавляет профили агентов с субагентами, готовые для клиента материалы и поддержку.

Open Source

MIT

Полноценная платформа агентов для исследователей и команд безопасности, которые развёртывают её самостоятельно.

  • Автономные флоу и интерактивный ассистент
  • Инструменты в песочнице, память, веб-поиск и браузер
  • Отчёты по флоу в формате Markdown или PDF
  • Аналитика, мониторинг через Langfuse и Grafana
  • Поддержка сообщества на GitHub и Discord
Начать

Enterprise

3.0

Всё из Open Source плюс то, что нужно консалтинговым компаниям и внутренним красным командам для выполнения проектов.

  • Готовые для клиента шаблоны отчётов с экспортом в DOCX
  • Профили агентов и субагенты
  • Плагины и ваши собственные MCP-серверы
  • Панель мониторинга цепочки атаки в реальном времени
  • Коммерческая лицензия и поддержка
Узнать о Enterprise

Установка

Запуск за считанные минуты

Вам понадобятся Docker с Docker Compose, 2 vCPU, 4 ГБ ОЗУ, 25 ГБ на диске и доступ в интернет, а также доступ как минимум к одному провайдеру LLM.

Интерактивный установщик

Проверяет вашу систему, настраивает провайдеров и поисковые системы, выполняет харденинг системы и разворачивает решение.

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

Docker Compose

Скачайте файл окружения, добавьте ключ как минимум одного провайдера LLM, создайте файлы конфигурации провайдеров и запустите стек. Веб-консоль откроется по адресу 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
Полное руководство по установке

Сообщество

Открытая разработка

PentAGI разрабатывается на GitHub совместно с сообществом специалистов по безопасности.

Нашли ошибку или не хватает функции? Создайте задачу или отправьте пул-реквест. Познакомьтесь с участниками проекта

FAQ

Ответы на вопросы

PentAGI действительно имеет открытый исходный код?

Да. Версия с открытым исходным кодом распространяется под лицензией MIT на GitHub, и вы запускаете весь стек на своей собственной инфраструктуре.

Какие языковые модели я могу использовать?

OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Ollama, DeepSeek, Mistral, xAI, Qwen, Kimi, GLM и MiniMax встроены, а любой совместимый с OpenAI эндпоинт — vLLM, LiteLLM, OpenRouter, DeepInfra и другие — работает как пользовательский провайдер.

Покидают ли мои данные моё окружение?

PentAGI развёрнут локально. Данные из ваших флоу передаются провайдерам моделей и поисковым системам, которые настроены в PentAGI. Поиск DuckDuckGo включён по умолчанию, поэтому, чтобы эти данные оставались в вашей сети, используйте локальную модель и модель эмбеддингов, самостоятельно размещённую поисковую систему и параметр DUCKDUCKGO_ENABLED=false. В течение двух минут после запуска и затем каждые три часа сервер также отправляет свою версию, платформу и сводку конфигурации и использования — типы провайдеров, переключатели функций и их количество, без каких-либо пользовательских данных — на update.pentagi.com с указанием идентификатора экземпляра и ключа лицензии, если он задан; установите UPDATE_CHECK_INTERVAL=0, чтобы отключить эту функцию. При каждом запуске установщика и после выполнения каждого действия он отправляет установленные образы и состояние каждого стека, а также ту же сводку во время работы PentAGI; параметр UPDATE_CHECK_INTERVAL на это не влияет.

Где запускаются инструменты?

В изолированных Docker-контейнерах, создаваемых для каждого флоу, никогда на хосте. Для промышленной эксплуатации запускайте их на отдельном защищённом рабочем узле.

Что мешает агенту зациклиться и тратить токены?

У каждого агента есть лимит ходов модели. При третьем подряд одинаковом вызове инструмента он не выполняется, а седьмой останавливает агента. Агент reflector возвращает модель, переставшую использовать инструменты, к работе. Всё это включено по умолчанию.

Что нужно для запуска?

Docker с Docker Compose, 2 vCPU, 4 ГБ ОЗУ, 25 ГБ на диске и доступ в интернет, а также доступ как минимум к одному провайдеру LLM. Интерактивный установщик проверит остальное.

Что добавляет Enterprise?

Готовые для клиента шаблоны отчётов с экспортом в DOCX, профили агентов и субагенты, плагины и ваши собственные MCP-серверы, панель мониторинга цепочки атаки в реальном времени и коммерческая поддержка. Лицензии управляются в PentAGI Console.

Могу ли я использовать его против любой цели?

Нет. Используйте PentAGI только против систем, которыми вы владеете или на тестирование которых имеете явное разрешение.

Запустите свой первый автономный пентест сегодня

Установите версию с открытым исходным кодом за считанные минуты или свяжитесь с нами по поводу Enterprise для вашей команды.

НачатьЧитать документациюEnterprise