pentagi 教程：23.5k 星全自主多智能体渗透测试 AI 平台

📌 项目日期：2026年9月 | 数据来源：GitHub官方仓库 | 星数：23.5k+

📋 项目简介

pentagi（23.5k 星，MIT，vxcontrol 出品）是全自主 AI Agent 渗透测试系统——多智能体协作完成复杂渗透测试任务。Go 后端 + React 前端 + GraphQL API，自托管，集成 OpenAI/Anthropic 等大模型驱动 Agent 决策。Agent 自主规划攻击链、选工具、执行扫描、分析结果、决策下一步，人只需给目标与授权。想配攻击技能库可看 Claude-Red教程：攻击安全技能库，想学安全自动化可看 x64dbg MCP Server教程。

✨ 核心特性

特性	说明
全自主 Agent	多智能体分工（侦察/漏洞利用/后渗透/报告），自主跑完整 kill chain
多模型驱动	集成 OpenAI GPT 与 Anthropic Claude，Agent 决策由 LLM 推理
Go + GraphQL	高性能后端 + 灵活 API，React 前端实时可视化 Agent 状态
自托管	Docker Compose 一键部署，数据不出本地，适合企业内网
可观测性栈	集成 Langfuse（LLM 追踪）+ observability compose，全链路 Agent 行为审计
知识图谱	可选 graphiti compose 启用攻击知识图谱，跨任务复用侦察情报
多 Agent 协作	multi-agent-system 架构，Agent 间消息传递与任务交接
红队就绪	offensive-security 定位，覆盖 initial access/ lateral movement/ persistence/ exfiltration

🚀 部署

# 克隆仓库
git clone https://github.com/vxcontrol/pentagi.git
cd pentagi

# 配置环境变量（LLM API key 等）
cp .env.example .env
# 编辑 .env：填 OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY

# 一键启动核心栈（后端+前端+数据库）
docker compose up -d

# 可选：启用知识图谱
docker compose -f docker-compose-graphiti.yml up -d

# 可选：启用 LLM 可观测性（Langfuse）
docker compose -f docker-compose-langfuse.yml up -d

# 可选：启用全链路可观测性
docker compose -f docker-compose-observability.yml up -d

# 访问前端（默认端口见 .env）
# 给 Agent 一个目标与授权范围，系统自主规划执行

💡 使用建议

• 只在授权环境用：pentagi 是 offensive-security 工具，仅限授权红队演练、CTF、自有系统测试，未授权使用违法。
• 先小范围验证：在 CTF 靶机或本地漏洞实验室跑通 Agent 决策链，确认 Agent 不会越界后再上复杂目标。
• 开可观测性：Langfuse compose 能看到每步 LLM 推理与工具调用，是调优 Agent 行为和排查异常决策的关键。
• 配技能库增效：把 Claude-Red 的 SKILL.md 接入 Agent 系统提示词，让 Agent 按专家级方法论执行而非凭空发挥。
• 成本监控：多 Agent 长任务 LLM 调用密集，用 Langfuse 监控 token 消耗，搭配 API价格对比 选性价比模型。