文章总结： 文章介绍了AegisX项目，这是一个基于LangGraph和LLM构建的AI渗透测试多智能体系统。系统采用Manager-Worker架构实现多Agent协同探测，通过反馈驱动策略进化动态调整Payload以绕过WAF，并利用Redis进行流量去重与参数记忆。技术栈涵盖Python异步引擎与SQLite持久化，文章详细说明了环境配置与部署流程，并提供了GitHub地址供下载学习，适合安全研究人员参考AI自动化渗透实践。 综合评分： 82 文章分类： 渗透测试,AI安全,安全工具,实战经验,红队
LangGraph 驱动的基于反馈进化的 AI 渗透测试多智能体系统
原创
0xSecDebug 0xSecDebug
0xSecDebug
2026年2月22日 09:49 陕西
LangGraph 驱动的基于反馈进化的 AI 渗透测试多智能体系统
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项目简介
AegisX 是基于 LangGraph 和 LLM 构建的下一代 Web 安全自动化渗透测试代理系统。它通过多智能体协作与反馈驱动的策略进化，模拟资深安全专家的思维逻辑，对目标进行深度漏洞探测。
🚀 一句话优势
AI 驱动多智能体协同，通过反馈进化实现深度 Web 漏洞探测。
📋 核心能力速览
| 功能 | 说明 | | — | — | | 多智能体协同 | Manager 调度 Agent 并行探测 | | 反馈策略进化 | 根据响应动态调整 Payload 生成 | | 流量记忆去重 | Redis 指纹去重与参数上下文记忆 | | 静态动态双擎 | 内置库快速覆盖+LLM 生成绕过 | | 项目化持久化 | SQLite 存储漏洞与完整审计日志 |
✨ 核心亮点
1. 反馈驱动的策略进化
Strategist 节点不仅生成 Payload，还会分析每轮探测的响应延迟、长度差异和状态码变化。系统将这些历史执行趋势作为上下文喂给 LLM，动态调整绕过策略。当检测到异常响应特征时，自动触发 LLM 生成 WAF 绕过变种，实现”越扫越聪明”的进化效果。
2. 多智能体协同架构
基于 LangGraph 构建的 Manager-Worker 模式，由 Manager Agent 统一调度，SQLi、XSS、Fuzz 等专项 Agent 并行工作。复杂漏洞需要多维度验证时，Manager 会自动联动多个 Worker 共享上下文。这种架构模拟了红队多人协作思维，探测 SQL 注入时会同时调度 Union、Error、Time-based 三种 Worker 并发测试。
3. Redis 记忆与去重系统
利用 Redis 实现请求指纹去重和 Host 级别参数记忆。系统自动提取每个 Host 的历史参数集存储为 Param Set，为 Fuzz 模块提供上下文支撑。在大型站点扫描中，这套机制能自动跳过重复接口，并利用历史参数发现隐藏入口，避免无效请求浪费计算资源。
🛠️ 技术优势
| 技术/特性 | 说明 | 优势 | | — | — | — | | LangGraph 工作流 | 状态机编排多 Agent 协作 | 支持条件路由与循环迭代，逻辑可视化 | | Redis 混合存储 | Set 结构去重+Hash 记忆 | 读写性能优于传统数据库，支撑高并发 | | 异步 HTTP 引擎 | httpx+asyncio 实现 | 单节点支持 500+并发连接，资源占用低 | | SQLite 项目化 | 轻量级本地化存储 | 离线审计，支持原始请求/响应包追溯 | | Code Interpreter | 内置 Python 沙箱 | Agent 可执行自定义验证逻辑，减少误报 |
📖 使用指南
① 准备工作
安装 Python 3.11+ 依赖并启动 Redis 服务，在 .env 文件中配置 OpenAI API 密钥、模型名称（建议 Manager 用 gpt-4o，Worker 用 gpt-4o-mini）以及 CEYE Token 用于 OOB 验证。
② 核心操作
执行 python main.py 启动后端服务（含 FastAPI 与 Mitmproxy 流量监听），另起终端在前端目录运行 npm run dev 启动 Web UI。通过界面创建项目，配置系统代理地址，导入目标即可启动扫描。
③ 结果查看
漏洞详情与原始请求/响应包自动写入 data/webagent.db，可通过项目名称查询特定记录。前端提供完整的 Agent 对话日志审计功能，支持按时间线回溯 Strategist 的决策过程。
📖 项目地址
https://github.com/238469/AegisX
💻 技术交流与学习
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