vxcontrol/pentagi

PentAGI

许可证：MIT · 由 PentAGI 开发团队维护（vxcontrol/pentagi）。

它是什么

Penetration testing Artificial General Intelligence（渗透测试通用人工智能）：一款全自主 AI 智能体，可在沙箱化 Docker 环境中执行复杂的渗透测试流程，综合使用终端、内置浏览器、编辑器以及外部搜索等能力，自动规划并推进测试步骤。

官方鼓励通过 、 等渠道与安全研究者、AI 爱好者及道德黑客交流，获取支持与最新动态。

主要特性

• 安全隔离：操作在隔离的 Docker 沙箱中执行。
• 全自主：由 AI 自动判断并执行测试步骤。
• 专业工具集：内置 20+ 安全工具（如 nmap、Metasploit、sqlmap 等）。
• 智能记忆：长期保存研究结果与可行打法，便于复用。
• 网页情报：内置浏览器，便于抓取最新信息。
• 外部搜索：可对接 Tavily、Traversaal、Google Custom Search。
• 专家型多智能体：针对研究、开发、基础设施等角色分工协作。
• 监控：可与 Grafana / Prometheus 等集成，便于实时观察。
• 报告：生成含利用说明的详细漏洞报告。

快速开始

1. 创建工作目录：

bash
mkdir pentagi && cd pentagi

2. 下载配置文件：

bash
curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/master/.env.example
curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/master/docker-compose.yml

3. 配置环境：复制 .env.example 为 .env，填入 API 密钥与各项设置。

bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env

4. 启动：

bash
docker compose up -d

5. 访问 Web 界面：默认 **https://localhost:8443**，账号 ******* / 密码 admin（请以官方文档为准并及时修改默认凭据）。

环境变量

必填（至少其一）

• OPEN_AI_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY：至少配置一个 LLM 提供方密钥。

可选

• GOOGLE_API_KEY 与 GOOGLE_CX_KEY：Google 搜索集成。
• TAVILY_API_KEY：Tavily 搜索。
• TRAVERSAAL_API_KEY：Traversaal 搜索。
• PROXY_URL：对外访问的全局代理。
• PUBLIC_URL：服务对外可访问的公网 URL。
• PENTAGI_POSTGRES_USER / PENTAGI_POSTGRES_PASSWORD：PostgreSQL 凭据。
• SERVER_SSL_CRT / SERVER_SSL_KEY：自定义 SSL 证书路径。

系统要求

• Docker Engine 24.0 及以上
• Docker Compose v2.0 及以上
• 内存 至少 4GB
• 磁盘 约 20GB 可用空间
• 可访问互联网

可观测性（监控栈）

基于 OpenTelemetry 采集；Grafana 可视化（默认端口 3000）；另有 VictoriaMetrics（指标）、Jaeger（链路）、Loki（日志）等。

简要启用方式：在 .env 中加入 OTEL_HOST=otelcol:8148，再下载并合并启动 docker-compose-observability.yml：

bash
echo "OTEL_HOST=otelcol:8148" >> .env
curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/master/docker-compose-observability.yml
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-observability.yml up -d

Grafana：**http://localhost:3000**（具体以官方文档为准）。

分析平台（Langfuse 等）

用于 LLM 可观测性与分析：Langfuse（示例端口 4000）、ClickHouse、Redis、MinIO 等。

简要启用：在 .env 中设置 LANGFUSE_BASE_URL=http://langfuse-web:3000，再合并 docker-compose-langfuse.yml 启动。

bash
echo "LANGFUSE_BASE_URL=http://langfuse-web:3000" >> .env
curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/master/docker-compose-langfuse.yml
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-langfuse.yml up -d

Langfuse Web：**http://localhost:4000**。

同时启用监控与分析栈（示例）：

bash
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-langfuse.yml -f docker-compose-observability.yml up -d

生产环境请务必在 .env 中正确配置安全项与凭据，细节见完整文档。

文档与支持

• GitHub 仓库：https://github.com/vxcontrol/pentagi
• 文档：docs.pentagi.com
• 问题反馈：GitHub Issues
• 讨论：GitHub Discussions
• 邮件：***

重要提示：渗透测试与漏洞利用可能涉及与授权边界，请仅在获得明确授权的目标与环境中使用本工具，并遵守当地***与职业道德。