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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 426
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.10+
- 一个模型 API Key
- （可选）容器
安装与启动步骤
-
1先读它的设计
剧本是纯文本，agent 逻辑是可直接读的代码。
-
2拉仓库
含剧本、agent 与运行脚本。
git clone https://github.com/Vigil-SOC/vigil.git -
3生成一个工作流
按剧本类型生成对应的 agent 组合。
python scripts/create_workflow.py phishing-triage --agents triage,investigator,responder -
4用样例告警跑一遍
先喂一条模拟告警，看处置链路是否完整。
-
5接真实数据前先控权限
安全运营的自动化动作风险极高。
如何确认成功
一条模拟钓鱼告警能走完分级、调查、响应三段，并在每段留下可读的判断依据
注意事项
- 它把安全运营剧本写成可读的文本与代码，强调可审计而不是黑盒。
- 响应动作包括封禁与隔离，误判会造成业务中断，必须先人工确认。
- 剧本质量决定效果，照抄通用剧本不适应自己的环境。
- 告警数据含内部信息，接入前确认数据流向。
- 仅在自己的授权环境内使用。
核心亮点
- 全开源可自托管，数据不出内网，满足企业安全合规要求
- 基于MCP协议，能灵活接入多种安全工具和AI模型，扩展性强
- 聚焦机器速度响应，自动化处理常见威胁，显著降低人工介入
不足之处
- 项目处于早期阶段（233星），功能完整性和稳定性待验证
- 文档和社区生态尚不成熟，上手和排障门槛较高
适用场景
- 企业SOC安全运营中心，用于自动化告警分诊和初步响应
- 云原生环境下的实时网络流量监控与异常阻断
- 安全研究团队用于模拟攻防演练和AI防御策略验证
替代项目
ShieldGPT、AutoGPT、MetaGPT
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