LuaN1aoAgent

让AI自主完成渗透测试，从扫描到报告全自动

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署智能体 🍴 复刻 260 🐛 待处理 5 👀 关注 8

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1465

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，AGPL-3.0许可，可免费使用和部署，无付费版本。

项目预览

LuaN1aoAgent 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体

开发团队SanMuzZzZz

GitHubhttps://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，AGPL-3.0许可，可免费使用和部署，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型agents,ai,ai-agents,ai-security-tool,autonomous-agents,causal-graphs,cybersecurity,deepseek,graph,graph-agent,large-language-models,llm,multi-agent-systems,penetration-testing,penetration-testing-tools,pentest,pi-sdk,plan-execute-reflect,security-automation,security-tools

GitHub 星标★ 1465

上线时间2025-12-04 00:00:00

代码更新2026-09-15

仓库体积12.7 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

LuaN1aoAgent 是一个基于图认知推理的全自主 AI 渗透测试智能体，由广州大学网络空间安全学院吕慧教授团队的研究生开发。它利用因果图和大语言模型，将渗透测试流程建模为图结构，实现自主决策、动态规划与执行，解决传统自动化渗透测试工具缺乏推理能力、依赖人工干预的问题。核心能力包括：自动识别目标系统漏洞、生成并执行攻击路径、实时调整策略，以及生成详细测试报告。项目采用 TypeScript 编写，集成 DeepSeek 等大模型，支持多种安全工具链，旨在降低渗透测试门槛，提升安全评估效率。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1465

技术标签

agents ai ai-agents ai-security-tool autonomous-agents

使用教程

难度：高级约 30 分钟部署方式：命令行工具 7 步

环境要求

Node.js 与 npm（需支持 npm ci 安装依赖，README 未标注具体版本）
Docker（推荐后端，用于构建 executor 与 network 镜像）
Git（用于克隆仓库）
可访问的 LLM 服务 API Key（OpenAI 兼容接口）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取源码并进入项目目录，后续命令均在该目录执行。
```
git clone https://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent.git
cd LuaN1aoAgent
```
2安装依赖

使用 npm ci 按锁文件安装依赖，保证与仓库锁定版本一致。
```
npm ci
```
3构建项目

编译 TypeScript 代码，生成可运行的产物。
```
npm run build
```
4构建运行镜像

构建 executor 与 network 镜像，Docker 后端必需；README 提到 ./install.sh 也会自动构建。
```
npm run build:executor-image
npm run build:network-image
```
5配置 LLM 环境

在项目根目录创建 .env，填写 API Key、接口地址与模型 ID。
```
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_DEFAULT_MODEL=your-model-id
```

6启动一次任务

给定授权目标、Scope、代理与并发参数启动；不带 --resume 会新建会话。

npm start -- \
  --goal "评估授权目标 10.0.0.10" \
  --scope "10.0.0.0/24,11.0.0.0/24" \
  --proxy "socks5://user:password@proxy.example:1080" \
  --max-cycles 8 \
  --max-parallel-tasks 2

7恢复未完成会话

传入 session 名称或完整运行路径继续执行，此时不要再传 --goal 与 --scope。
```
npm start -- --resume 20260720-080000Z-a1b2c3d4
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`LLM_API_KEY`	是	大模型 API 密钥，Agent 推理与决策依赖	`your-api-key`
`LLM_API_BASE_URL`	是	LLM 接口地址，需兼容 OpenAI 风格	`https://api.openai.com/v1`
`LLM_DEFAULT_MODEL`	是	默认使用的模型 ID	`your-model-id`
`BRAVE_SEARCH_API_KEY`	否	配置后启用 Brave Search 联网搜索，否则回退 HTML 搜索	`your-brave-key`
`NVD_API_KEY`	否	可选，仅用于提高 NVD 查询速率限制	`your-nvd-key`