Автономный пентест больше не фантастика

PentAGI — опенсорс-система автономных AI-агентов для пентеста (penetration testing — тестирование на проникновение), разработанная VXControl и выпущенная на GitHub в начале 2025 года. Достаточно описать цель — и система берёт на себя остальное: разведку, сканирование портов, поиск уязвимостей, попытки эксплуатации и генерацию отчёта. Сегодня репозиторий насчитывает более 23 000 звёзд и 3 100 форков на GitHub, что делает его одним из самых быстрорастущих проектов в сфере AI-безопасности.

Как это работает: архитектура мультиагентной системы

PentAGI организует работу в иерархию потоков, задач, подзадач и действий. Агент-оркестратор получает цель и координирует трёх специализированных агентов: исследователя (собирает данные и запрашивает базы уязвимостей), разработчика (планирует стратегии атаки) и исполнителя (запускает команды в изолированных контейнерах).


graph TD
    A[Пользователь задаёт цель] --> B[Оркестратор]
    B --> C[Researcher — сбор данных]
    B --> D[Developer — стратегия атаки]
    B --> E[Executor — выполнение команд]
    C --> F[Векторная память / Knowledge Graph]
    D --> F
    E --> G[Docker-контейнер Kali Linux]
    G --> H[Nmap / Metasploit / sqlmap / ...]
    H --> I[Отчёт об уязвимостях]

Архитектура PentAGI решает проблему автономного пентеста через три ключевых инновации: делегирование задач специализированным агентам, семантическую память через граф знаний и изолированное выполнение с полной наблюдаемостью.

Память агентов

Каждый тип агента опирается на три слоя памяти: долгосрочное векторное хранилище, рабочий контекст и эпизодическую историю — всё на базе PostgreSQL с расширением pgvector для семантического поиска. Система управляет растущими контекстными окнами LLM через алгоритм цепочечного сжатия, который избирательно компрессирует старую историю разговора, сохраняя ключевой контекст на протяжении длительных сессий.

Дополнительно PentAGI интегрируется с Graphiti — системой временного графа знаний на базе Neo4j, обеспечивающей продвинутое семантическое понимание и отслеживание связей между действиями агентов.

Инструменты безопасности «из коробки»

Все операции выполняются в изолированных Docker-средах; для задач безопасности система по умолчанию использует образ Kali Linux с предустановленными более чем 20 инструментами, включая nmap, Metasploit и sqlmap.

При этом pentester-агент не просто слепо запускает эти инструменты — он интерпретирует их вывод, адаптирует стратегию на основе полученных ответов и логически выстраивает цепочку шагов.

ИнструментНазначение
NmapСканирование портов и сервисов
MetasploitПлатформа эксплуатации уязвимостей
sqlmapОбнаружение SQL-инъекций
NiktoСканирование веб-серверов
Gobuster/ffufПеребор директорий и файлов
Hydra/MedusaБрутфорс учётных данных

Поддержка LLM-провайдеров

Вместо привязки к одному AI-бэкенду PentAGI принимает ключи от OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Ollama, DeepSeek, OpenRouter и ряда других. Организации, работающие в изолированных или чувствительных к стоимости средах, могут направить систему на локальный экземпляр Ollama.

💡 Локальный деплой
Репозиторий включает подробные инструкции по развёртыванию инференса через vLLM с моделью Qwen 3.5-27B-FP8, что позволяет запускать полностью изолированные (air-gapped) пентест-кампании без внешних API.

Серия GPT-5/5.1/5.2 поддерживается с усиленной интеграцией инструментов и автономными возможностями, а специализированные модели Codex ориентированы на поиск уязвимостей и разработку эксплойтов.

Наблюдаемость и API

Система предоставляет REST и GraphQL API с Bearer-аутентификацией для интеграции в CI/CD-пайплайны или кастомные приложения. Наблюдаемость обеспечивается через стек OpenTelemetry, Grafana, VictoriaMetrics, Jaeger и Loki, а Langfuse предоставляет LLM-специфическую аналитику для трассировки решений агентов и отслеживания производительности моделей.

Такой уровень наблюдаемости нетипичен для опенсорс-инструментов безопасности и отражает фокус проекта на производственном развёртывании.

Требования и развёртывание

Минимальные системные требования весьма скромны: 2 vCPU, 4 ГБ оперативной памяти и 20 ГБ дискового пространства.

# Быстрый старт через Docker Compose
git clone https://github.com/vxcontrol/pentagi
cd pentagi
cp .env.example .env
# Укажите API-ключи в .env
docker compose up -d
⚠ Только для авторизованного тестирования
PentAGI предназначен исключительно для авторизованных сред тестирования безопасности, в которых у вас есть явное разрешение на проведение оценок. Использование без разрешения владельца системы является незаконным.

Значение для индустрии

Пентест долгое время оставался упрямо ручным занятием, несмотря на десятилетия попыток автоматизировать безопасность. Инструменты вроде Metasploit автоматизируют доставку эксплойтов, а сканеры вроде Nessus перечисляют уязвимости, но когнитивная работа — понимание контекста, выстраивание цепочек эксплойтов, адаптация к защитным реакциям — по-прежнему требовала квалифицированных специалистов, тратящих десятки часов на каждую оценку.

PentAGI — это не просто очередной сканер. Это попытка передать AI весь мыслительный процесс пентестера: от разведки до финального отчёта.

Сосредоточившись на автономном принятии решений в контексте кибербезопасности, PentAGI представляет часть более широкой тенденции к автоматизации наступательной безопасности с помощью AI.

ℹ Открытый исходный код
PentAGI распространяется под лицензией MIT. Исходный код, документация и примеры доступны на GitHub. Проект активно развивается: уже 938 коммитов и растущее сообщество контрибьюторов.