agentgg

百个AI安全智能体,扫仓库和PR,自动挖漏洞

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 评测安全 🍴 复刻 54 👀 关注 18
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 461
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

agentgg 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类评测安全
开发团队agentgg-dev
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-agents,ai-hacking,ai-penetration-testing,appsec,cli,code-quality,code-review,cybersecurity,cybersecurity-tools,ethical-hacking,llm,llm-security,sast,security,security-automation,security-tools,static-analysis,vulnerability-scanner
GitHub 星标★ 461
上线时间2026-05-13 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积2.9 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态较活跃
收录时间2026-09-30
浏览次数2

项目介绍

agentgg 是一款开源的智能体式静态应用安全测试(SAST)工具,由 100 多个 AI 安全智能体组成,可对任意代码仓库或 PR diff 进行自动化安全审计。它把传统 SAST 规则引擎替换为可编排的 AI Agent 集群,每个 Agent 专注一类漏洞模式(如注入、鉴权缺陷、密钥泄露等),通过多智能体协作降低误报并发现逻辑漏洞。项目支持自带模型(BYOM),可接入 OpenAI、Anthropic 或本地模型,以 CLI 形式集成到开发流程,在 PR 阶段即可给出安全结论。官方称其引擎已支撑数百个已披露的零日漏洞,定位为‘AI 驱动的安全左移’基础设施,适合安全团队、DevSecOps 与希望低成本引入 AI 代码审计的工程团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-30 · 当前星标 ★ 461

使用教程

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:全局安装 5 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • 一个模型 API Key

安装与启动步骤

  1. 1全局装

    它是命令行工具,装完在任意仓库里都能跑。

    npm install -g agentgg
  2. 2先整仓扫一遍

    第一次跑会建立调用图,耗时长属正常。

    agentgg scan ./src -o ./out
  3. 3再按变更扫

    日常开发只扫 diff,快很多。

    agentgg scan ./src --diff origin/main...HEAD -o ./out
  4. 4看它确认过的发现

    它会追调用链再报,误报比纯模式匹配低。

    agentgg status ./out
  5. 5用界面浏览

    本地起个网页看结果,比读 JSON 舒服。

    agentgg view ./out

如何确认成功

整仓扫描后报出的问题里,随便挑三条都能在代码里找到真实可达的调用路径,而不是孤立的正则命中

注意事项

  • 它用模型做静态分析,会读你的代码,私有仓库先确认数据流向。
  • 扫描结果依赖调用图构建质量,动态语言的项目会漏。
  • 只扫变更适合接进 CI,但要有基线,否则老问题会一直报。
  • 模型判断仍会误报,落地前人工复核。

核心亮点

  • 100+ 专职 AI 安全智能体分工协作,覆盖注入、鉴权、密钥泄露等多类漏洞,比单一模型扫描更细
  • 支持直接分析 PR diff,可在代码合并前拦截安全问题,契合 DevSecOps 左移流程
  • 自带模型(BYOM)设计,可接云端或本地模型,兼顾效果与数据合规

不足之处

  • 项目处于早期,377 星标,生产环境验证案例和长期维护稳定性待观察
  • AI 智能体扫描依赖模型质量,误报率与漏报率缺乏公开基准测试数据

适用场景

  • 在 CI 中对每个 PR 自动跑安全扫描,合并前拦截漏洞
  • 对遗留大型仓库做一次性 AI 安全审计,快速定位高风险代码
  • 安全团队用自带模型做私有代码合规检查,避免代码外传

替代项目

Semgrep、CodeQL

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