pentestagent

让 AI 自动跑渗透测试，快速发现漏洞

PentestAgent 是一个面向黑盒安全测试的 AI 智能体框架，专为漏洞赏金、红队和渗透测试工作流设计。它解决的核心问题是传统渗透测试依赖人工经验、效率低且难以自动化的问题，通过将大语言模型与安全测试工具链结合，实现从信息收集、漏洞探测到利用验证的自动化流程。该框架支持自定义测试策略，能够调用多种安全工具（如扫描器、爆破工具等），并基于 AI 推理动态调整测试路径，帮助安全人员快速发现目标系统的薄弱环节。其核心能力包括：智能任务规划、多工具协同调度、测试结果自动分析，以及可扩展的插件机制，适用于 Web 应用、API 和网络服务的黑盒安全评估场景。

开源 free 办公效率

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GitHub 星标 ★ 3108

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类办公效率

开发团队GH05TCREW

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/GH05TCREW/pentestagent

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,ai-agents,ai-assistant,ai-cybersecurity,ai-hacking,ai-security-tool,blackbox-testing,ctf-tools,knowledge-graph,llm,mcp-tools,penetration-testing,pentesting-tools,red-teaming,security-automation

GitHub 星标★ 3108

30天Star增速

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上线时间2025-05-15 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

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移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 7 步

环境要求

Python 3.10+
OpenAI、Anthropic 或其他 LiteLLM 支持的 provider 的 API key
Windows 需 PowerShell，Linux/macOS 需 Bash 环境
使用 Docker 方式运行工具时需安装 Docker 与 docker compose

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

把仓库拉到本地并进入项目目录，后续所有命令都在该目录下执行。
```
git clone https://github.com/GH05TCREW/pentestagent.git
cd pentestagent
```
2运行安装脚本

脚本会自动创建 venv 并安装依赖。Windows 用 .scriptssetup.ps1，Linux/macOS 用下方命令。
```
./scripts/setup.sh
```
3或手动安装依赖

不使用脚本时，手动创建虚拟环境、激活后以可编辑模式安装全部依赖。Windows 激活命令为 .envScriptsActivate.ps1。
```
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e ".[all]"
```
4安装浏览器依赖

browser 工具需要 Playwright 的 Chromium，必须单独执行一次安装，否则浏览器相关功能不可用。
```
playwright install chromium
```
5配置 API 密钥

在项目根目录新建 .env 文件，写入所选厂商的 API Key 和要使用的模型名，二者缺一不可。
6启动 TUI

直接运行进入交互界面；也可用 -t 指定目标 IP 启动，或在 Docker 容器内运行工具（tui --docker）。
```
pentestagent
```
7Docker 方式运行

需要隔离环境或想直接用镜像内预装的渗透工具时，改用 docker compose 运行，项目提供 compose 配置。
```
docker compose run --rm pentestagent
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`ANTHROPIC_API_KEY`	否	使用 Anthropic 模型时填入的密钥	`sk-ant-xxxxxxxx`
`OPENAI_API_KEY`	否	使用 OpenAI 或 OpenAI 兼容中转服务时的密钥	`sk-xxxxxxxx`
`PENTESTAGENT_MODEL`	是	指定要调用的模型名，任意 LiteLLM 支持的模型均可	`claude-sonnet-4-20250514`
`OPENAI_API_BASE`	否	把请求指向自建或第三方 OpenAI 兼容中转地址	`https://relay.example/v1`

如何确认成功

执行 pentestagent 后成功进入 TUI 交互界面，即表示安装与配置生效。

常见问题

Q：必须使用 OpenAI 或 Anthropic 的 key 吗？

A：README 中给出的是这两家的示例，但只要是 LiteLLM 支持的 provider 都能用，把对应密钥和 PENTESTAGENT_MODEL 写进 .env 即可。

Q：想用自己的中转站或自建接口怎么办？

A：设置 OPENAI_API_KEY 为你的中转 token，并用 OPENAI_API_BASE 指向该 OpenAI 兼容地址（如 https://relay.example/v1），模型名前可加 openai/ 前缀。

Q：浏览器相关工具报错找不到浏览器？

A：说明没有安装 Chromium 运行时，在已激活的虚拟环境中执行 playwright install chromium 即可。

Q：Windows 和 Linux 的安装方式一样吗？

A：不完全一样。安装脚本分别是 .scriptssetup.ps1 和 ./scripts/setup.sh，手动安装时虚拟环境激活命令也不同。

Q：如何让工具在隔离环境里执行？

A：使用 Docker 方式：pentestagent tui --docker 可让工具运行在容器中；也可直接执行 docker compose run --rm pentestagent。

注意事项

仅在你拥有明确授权的目标上使用，未经授权的渗透测试属于违法行为。
使用前必须提供 API key，否则无法调用大模型进行任务规划与推理。
PENTESTAGENT_MODEL 需填写所选厂商真实存在的模型名，任意 LiteLLM 支持的模型都可。
Docker 模式与本地模式的目标不同：本地运行的是 Agent 本身，Docker 用于隔离运行具体测试工具。

核心亮点

内置 AI 驱动的任务规划，能根据扫描结果自动调整测试策略，减少人工干预
支持与主流安全工具（如 nuclei、sqlmap 等）集成，开箱即用
提供清晰的测试报告和漏洞证据链，方便直接用于漏洞赏金提交

不足之处

对复杂业务逻辑漏洞（如越权、逻辑缺陷）的识别能力有限，仍需人工验证
文档/社区待观察

适用场景

漏洞赏金猎人快速扫描目标资产并生成初步漏洞报告
红队演练中自动化执行信息收集与漏洞探测阶段
企业内部安全团队对 Web 应用进行定期黑盒安全巡检

替代项目

AutoGPT（通用 AI Agent 框架）、PentestGPT（渗透测试辅助 AI 工具）、Nuclei（自动化漏洞扫描器，非 AI 驱动）

项目介绍

pentestagent 是行业应用领域的开源项目，由 GH05TCREW 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,108）位列前 30%，在行业应用分类的 545 个项目里位列前 9%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 2,918 增加到 3,108，净增 190。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，可免费使用和部署。

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并生成初步漏洞报告。同类可对比的替代方案包括 AutoGPT（通用 AI Agent 框架）、PentestGPT（渗透测试辅助 AI 工具）、Nuclei（自动化漏洞扫描器，非 AI 驱动）。

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