AI-agents-for-cybersecurity

跟着课程用 AI Agent 自动研判安全告警

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 学习教育 🍴 复刻 104 🐛 待处理 2 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 265
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费课程资源

项目预览

AI-agents-for-cybersecurity 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类学习教育
开发团队santosomar
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费课程资源
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BSD-3-Clause
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,agent-orchestration,agent-skills,agentic,agentic-ai,agentic-rag,agents,ai,artificial-intelligence,cyber,cybersecurity,hermes,hermes-agent,langchain,langchain-python,langgraph,langgraph-python,mcp,mcp-servers,tokenomics
GitHub 星标★ 265
上线时间2024-08-06 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积15.5 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数2

项目介绍

这是一个面向网络安全运营(SecOps)的 AI Agent 教学资源库,由 Omar Santos 维护,配套其课程与演讲材料。项目用 Python 实现,基于 LangChain 与 LangGraph 构建 agentic 工作流,并引入 agentic-RAG 思路,帮助安全工程师把大模型能力落到告警研判、日志分析、威胁情报检索等日常任务中。仓库重点不在生产级框架,而在讲清“Agent 如何拆解安全任务、调用工具、串联多步推理”的方法论,包含示例代码、提示词与演示流程,适合想从零理解 AI Agent 在安全场景如何落地的人跟练,也可作为企业内部安全自动化 PoC 的起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 265

核心亮点

  • 配套课程与演讲材料完整,代码与讲解对应,学习路径清晰
  • 基于 LangChain/LangGraph 主流技术栈,示例可直接改造复用
  • 聚焦网络安全运营这一垂直场景,比通用 Agent 教程更贴近实战

不足之处

  • 以教学演示为主,缺少生产级工程化与性能优化
  • 仓库体量较小、更新频率与社区规模有限

适用场景

  • 安全工程师学习 AI Agent 基础与 agentic-RAG 原理
  • 企业安全团队做告警自动研判的内部 PoC
  • 高校或培训课程讲授 AI 在网络安全中的应用

替代项目

AutoGen、CrewAI

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