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Go

vxcontrol / pentagi

복잡한 침투 테스트 작업을 수행할 수 있는 완전 자율 AI 에이전트 시스템

19.2K
2.6K
약 9시간 전
GitHub에서 보기

이 프로젝트에 대해

vxcontrol 님의 pentagi 프로젝트는 GitHub에서 19.2K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Go 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.

Language Breakdown

Go 68%TypeScript 28%Go Template 3%CSS 0%PLpgSQL 0%Dockerfile 0%

🇰🇷 한국어 번역 README

캐시 히트

PentAGI

침투 테스트용 인공지능 일반 지능

커뮤니티에 참여하세요! 보안 연구원, AI 애호가, 윤리적 해커와 연결하세요. 지원을 받고, 인사이트를 공유하며, 최신 PentAGI 개발 소식을 받아보세요.

목차

  • 개요
  • 기능
  • 아키텍처
    • 에이전트 감독
  • 빠른 시작
  • 로그인 후 PentAGI 사용 방법
  • API 접근
    • LLM 제공자 설정
      • Ollama
      • OpenAI
      • Anthropic
      • Google AI (Gemini)
      • AWS Bedrock
      • DeepSeek
      • GLM
      • Kimi
      • Qwen
  • 고급 설정
    • Langfuse 통합
    • 모니터링 및 관찰성
    • 지식 그래프 (Graphiti)
    • OAuth 통합
    • Docker 이미지 설정
  • 개발
  • LLM 에이전트 테스트
  • 임베딩 설정 및 테스트
  • ftester를 통한 기능 테스트
  • 빌드
  • 크레딧
  • 라이선스

개요

PentAGI는 최첨단 인공지능 기술을 활용한 자동 보안 테스트를 위한 혁신적인 도구입니다. 이 프로젝트는 침투 테스트를 수행하기 위해 강력하고 유연한 솔루션이 필요한 정보 보안 전문가, 연구원 및 애호가를 위해 설계되었습니다.

다음 영상 PentAGI 개요를 시청할 수 있습니다:

기능

  • 안전하고 격리됨. 모든 작업은 완전히 격리된 샌드박스 Docker 환경에서 수행됩니다.
  • 완전 자율. 실행 모니터링 옵션과 함께 침투 테스트 단계를 자동으로 결정하고 실행하는 AI 기반 에이전트.

🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.

이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.

vxcontrol/pentagi GitHub 원문 바로가기 →