heimdall-agent

让 AI 自主打 CTF 靶场,自动分析并执行利用链

heimdall-agent 是一个用 TypeScript 编写的自主 AI 智能体框架,面向已获授权的 CTF 竞赛和安全实验环境。它把大模型驱动的规划、工具调用与执行循环封装成可运行的 agent,让模型能够自主分析题目、选择并调用安全工具、根据反馈调整策略,从而减少人工逐步操作。核心能力包括任务分解与多步推理、对命令行/脚本等工具的调度、在受控靶场内完成信息收集、漏洞验证与利用尝试,并保留执行轨迹便于复盘。项目定位明确:只服务于合法授权的演练与教学场景,帮助安全学习者把精力放在思路与验证上,而不是重复敲命令。作为早期项目,它更像一个可扩展的骨架,开发者可以接入不同模型、补充工具集,构建自己的自动化安全智能体。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 103
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类智能体
开发团队QiantangCredit
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型
GitHub 星标★ 103
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-09-14 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-03
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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • TypeScript 实现,类型清晰,便于二次开发和接入自定义工具
  • 面向 CTF/授权靶场,任务闭环明确,适合做自动化解题与教学演示
  • 具备自主规划与多步执行能力,可减少人工重复操作并保留执行轨迹

不足之处

  • 星标仅 103,属早期项目,文档与示例可能不完整
  • 工具链与模型适配范围有限,复杂真实场景的稳定性待验证

适用场景

  • CTF 比赛中让 agent 自动分析题目并尝试解题
  • 安全实验室里做授权渗透演练的自动化流程演示
  • 教学场景中展示大模型如何规划并调用安全工具

替代项目

AutoGPT、PentestGPT

项目介绍

heimdall-agent 是智能体领域的开源项目,由 QiantangCredit 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 2,573 个项目,GitHub 星标数为 103。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-20。开源免费,无在线服务。

它主要面向的使用场景是:CTF比赛中让agent自动分析题目并尝试解题。同类可对比的替代方案包括 AutoGPT、PentestGPT。

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