文章总结： AI-Vanguardv1.3引入双模型架构，通过主副模型分工降低推理成本并维持长会话。采用Skill架构封装Web及SQL专家技能实现自动调度。新增RAG本地知识库，利用混合搜索理解私有业务文档。该平台旨在将安全从业者提升至AI架构师层级，推动渗透测试的智能化与自主化发展。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,渗透测试,安全工具,产品介绍

AI-Vanguard v1.3：“双模型 + Skill”架构智能安全渗透测试平台

kk1230

蓝剑安全

2025年12月31日 11:57 广东

在这个版本中，我们对底层架构进行了重大重构，引入了“双模型（Dual-Model）”策略和全新的“Skill 技能架构”，并正式上线了RAG 本地知识库功能。这不仅仅是一次版本迭代，更是向着“自主智能安全专家”目标迈出的关键一步。

一、双模型架构：降本增效，长效记忆

在以往的自动化渗透测试中，随着测试轮次的增加，上下文长度会迅速膨胀，导致 Token 消耗巨大且推理速度变慢。v1.3 引入了创新的“双模型”架构：

• 主模型 (Primary Model)

  采用 高性能模型，专注于复杂的攻防逻辑推理、工具编排和漏洞验证。它是系统的大脑，负责“思考”。

• 副模型 (Summary Model)

  采用 高性价比模型，专门负责上下文压缩、历史记录摘要和非核心任务。它是系统的海马体，负责“记忆整理”。

这种分工设计使得 AI-Vanguard 能够以更低的成本维持更长的会话窗口，在处理大型渗透任务时更加从容。

二、Skill 架构：专家级能力扩展

安全测试领域博大精深，通用的 Agent 往往难以兼顾所有细分领域。v1.3 采用了基于 MCP (Model Context Protocol) 的 Skill 架构，将不同的安全能力封装为独立的“专家技能”：

• SQL Skill

  专注于SQL注入漏洞挖掘。

• Web Skill

  集成 SQLMap、XSS 扫描、漏洞验证等 Web 攻防能力。

• Browser Skill

  具备浏览器自动化操作能力。

Smart 模式下，AI 会根据任务需求自动调度最合适的 Skill，真正实现了“术业有专攻”。

三、RAG 本地知识库：让 AI 更懂你的业务

现在，你可以将项目相关的私有文档上传到 AI-Vanguard 的本地知识库中：

• API 文档 & 架构图

  帮助 AI 理解业务逻辑，发现深层逻辑漏洞。

• 内网资产表

  辅助 AI 进行内网横向移动路径规划。

• 合规检测规范

  让测试结果更符合企业特定的安全标准。

我们实现了混合搜索（Hybrid Search）技术，结合了向量语义搜索和关键词精确匹配，确保 AI 既能理解“找一下登录接口”，也能精准定位“192.168.1.100”的相关记录。

知识库自动调用示例 User: “分析一下目标系统的登录逻辑漏洞” Agent: [自动调用 search_knowledge_base(“登录认证逻辑”)] Result: “找到相关文档：System_Auth_v2.md…” Agent: “根据文档，系统使用了 JWT 认证，我将检查是否存在未签名的 Token 漏洞…”

五、从 Prompt 到 Agent：AI 安全能力的进阶

AI-Vanguard 的设计初衷，是帮助安全从业者完成从“工具使用者”到“智能系统设计者”的跨越。如下图所示，AI 安全能力的发展可以分为四个阶段：

• Level 1 (Prompt 用户)

  初步尝试使用 ChatGPT 等大模型辅助日常工作。

• Level 2 (提示词工程师)

  能够编写结构化的 Prompt，引导 AI 输出高质量结果。

• Level 3 (Skill 开发者)

  开始编写脚本调用 API，将 AI 能力集成到现有工具流中。

• Level 4 (AI 架构师)

  设计复杂的 Agent 系统，让 AI 具备自主规划、工具调用和记忆能力

我们希望通过 AI-Vanguard，让每一位安全工程师都能直接触达 Level 4 的能力，释放无限可能。

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Github：https://github.com/kk12-30

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本文转载自：蓝剑安全 kk1230《AI-Vanguard v1.3：“双模型 + Skill”架构智能安全渗透测试平台》