自主渗透测试

在自主渗透测试中，AI 系统自行规划并执行测试步骤。它根据迄今的发现决定下一步检查什么，运行工具，检查结果，并撰写所学内容。扫描器每次运行相同的检查；而自主 agent 会在测试过程中调整其计划。

PentAGI 如何运行测试

您用自然语言描述目标和目的：要评估什么、范围是什么以及怎样才算完成。从此处开始，一个 flow 会自动运行：

1. 您的消息变为一个 task，generator 将其拆分为最多 15 个 subtask。
2. 对于每个 subtask，primary agent 将工作交给专家——searcher、pentester、coder 或 installer——他们通过各自的 tool 执行操作。
3. Tool 在 flow 专属的 sandbox 容器中运行，该容器根据目标选择的镜像构建，而非在 PentAGI 内部运行；worker node 使它们完全脱离 PentAGI 主机。
4. 每个 subtask 结束后，refiner 会审查剩余计划，并在结果需要时进行调整。
5. 当 task 完成后，reporter 会撰写其结果，flow 的 report 会收集其所有 task 的结果。

命令、其输出和结果都保留在 flow 的 memory 中，因此后续的 subtask 可以建立在之前的基础上；agent 保存其中的指南、答案和代码也可供后续 flow 使用。

您保持控制的地方

• 范围。 Agent 遵循 task：将目标、边界和任何交战规则写入其中。PentAGI 不会自行限制目标，因此请在网络层面强制执行硬性边界，例如在 worker node 上使用防火墙规则。
• 交互模式。 在 Assistant 模式下，您与 agent 逐步完成测试，而不是让其自行运行。
• 引导。 正在运行的 flow 的 Assistant 视图允许您检查其状态、停止当前 task、发送后续指令或更改计划的 subtask——请参阅 Steer a running flow。
• 提问。 使用 ASK_USER=true，primary agent 可以暂停 flow 并向您征求输入。默认情况下此功能处于关闭状态。
• 限制。 Tool call 限制和重复检测可以阻止陷入循环的 agent，而 reflector 可以恢复停止调用 tool 的 agent——请参阅 Safeguards。

适用场景

自主测试适用于对您自有系统、实验室和培训目标的重复评估，以及 engagement 的初步阶段：映射攻击面、检查已知弱点并撰写发现内容。它不能替代测试人员在范围、影响和风险方面的判断，并且同一 task 的两次运行结果可能不同，因此应将其 finding 视为需要确认的线索。