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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 535
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.10+
- 自有模型端点
安装与启动步骤
-
1装带界面的版本
它带终端界面，装带 tui 的完整包。
pip install 'hackagent[tui]' -
2先指向自己的模型
目标必须是你自己的模型或智能体，别指向线上服务。
-
3选一组攻击手法
它按研究结论组织，先挑一类跑。
-
4看失败样本
真正有价值的是它攻破的那些用例。
-
5补防护再复测
改完对齐或加护栏后重跑同一组，才算闭环。
如何确认成功
对自建模型跑完一组攻击用例，得到失败清单，加上护栏后同一组用例的通过率明显提升
注意事项
- 仅在自有模型与授权范围内使用，对第三方服务做同样的事违反条款。
- 它的价值在于有研究依据的攻击集，而不是零散提示词。
- 攻击面覆盖模型本身与智能体工具链两层。
- 改完必须复测同一组用例，否则不知道防护有没有效。
核心亮点
- 聚焦 AI Agent 特有安全风险，如提示注入和越狱，而非传统 Web 漏洞
- 提供自动化扫描流程，可快速集成到 CI/CD 或安全测试流程
- 模块化设计，支持自定义攻击场景和扩展检测规则
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
- 检测覆盖的 Agent 框架和攻击向量有限，需自行扩展
适用场景
- 开发者在发布 AI Agent 前进行安全自测
- 安全团队对内部 AI 应用进行红队演练
- 企业评估第三方 AI 智能体产品的安全性
替代项目
Garak、PyRIT、TextAttack
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