用AI智能体自动挖漏洞，提升渗透测试效率
Mantis Hack 是一个用 Rust 编写的开源智能体框架，专注于自动化漏洞赏金和攻击性安全测试。它解决了安全研究人员在漏洞挖掘过程中重复劳动多、效率低的问题，通过将 AI 智能体与 MCP（模型上下文协议）及 agent-harness 集成，实现了对目标系统的自主侦察、漏洞扫描和初步利用。其核心能力包括：基于 Claude Code 等大模型驱动的自主决策、模块化工具链支持自定义安全工具接入、以及面向实战的漏洞验证流程。项目处于早期阶段，但设计思路清晰，旨在将 AI 的推理能力与安全工具的执行能力结合，降低漏洞挖掘门槛，提升渗透测试的自动化水平。
PentestGPT、AutoGPT、MetaGPT
mantishack 是智能体领域的开源项目，由 deonmenezes 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,499 个项目，GitHub 星标数为 504。
近 45 天，它的 GitHub 星标从 483 增加到 504，净增 21。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-21。官网存在但未明确展示定价信息，需进一步确认。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：漏洞赏金猎人快速扫描目标资产。同类可对比的替代方案包括 PentestGPT、AutoGPT、MetaGPT。
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