ARTEX：AI 自主渗透测试系统

Go 后端 + Next.js 前端，LLM 多 Agent 驱动，零人工干预完成从资产探索到漏洞验证的全流程。

项目简介

ARTEX 是一套 LLM 多 Agent 驱动的自主渗透测试系统，采用 Go 单体后端（内嵌 Next.js 前端）+ PostgreSQL 架构。其核心思想是：让 Agent 在多资产、长流程、低人工干预的场景下，持续、稳定地运行，并将信息收集、漏洞发现、验证、记录等环节自动串联起来。

不同于单独使用大模型对话进行漏洞挖掘，ARTEX 解决的是 规模化与持续化 问题——从资产管理、任务调度、探索链路到漏洞复测，形成完整的自动化闭环。

项目地址：https://github.com/Autumn-27/ARTEX
在线 Demo：https://artex-demo.vercel.app/

核心架构

双图架构

系统将「目标是什么」和「测到了什么程度」拆成两张相互独立又通过锚点相连的图：

• 资产图（Asset Graph）：全局共享的资产真值库，节点包括根域名、子域、IP、服务、应用、端点，跨任务共享同一份数据。
• 探索图（Exploration Graph）：每任务独立的"思考与推进"过程，节点为目标、意图、事实、漏洞、提示，靠血缘边连成完整链路。
• 锚点连接：通过 exploration_anchors 将探索节点锚定到具体资产，实现从探索方向看资产覆盖、从资产反查测试记录的双向视角。

引擎与意图生命周期

引擎采用 事件驱动 的闭环机制：

1. 图变更触发 planner 唤醒
2. planner 读取态势、判断未覆盖方向、派发意图
3. worker 领取意图、用真实工具执行、写回结果
4. 写回再次触发图变更，形成闭环

Worker 间过程级信息交换

Worker 具备跨任务检索执行过程的能力，可以将探索过程中有价值的观察（报错、隐藏参数等）共享给后续 Worker，避免重复劳动，实现信息以"执行过程"为粒度流动。

主要功能

1. 资产测试覆盖度

直观展示资产测试进度：已完成测试 / 尚未测试的资产一目了然。点击具体资产可查看关联的测试记录，支持力导向布局的资产覆盖图（已测高亮、节点折叠展开），减少资产遗漏。

2. 任务系统

完善的任务体系，支持任务模板、关联资产、关联子任务，从任务视角和资产视角双维度管理测试工作。

3. LLM 链式故障自动切换

当当前模型或服务异常时，自动按预设配置切换到备用 LLM，降低单点故障影响，提高整体稳定性。

4. 发现页面

支持多维度查看漏洞信息：

• 从任务视角查看执行过程中发现的漏洞
• 从资产视角查看不同资产关联的漏洞

5. Agent 事件触发机制

通过不同类型的事件自动触发 Agent 执行后续任务。例如：发现漏洞后自动触发二次验证，验证完成后自动生成漏洞报告。

6. 漏洞复测

任务详情的「复测」页签支持手动发起复测，系统创建独立复测 Agent 会话。结论分为「仍可复现」「已修复」「无法确认」，确认修复后自动更新漏洞状态。

7. 人在环路（Human-in-the-Loop）

支持拦截审批机制，工具请求与审批裁决左右分栏展示，可查看会话上下文、模型初判、执行输出及调用指纹，支持人工允许或拒绝。

8. 流量录制

内置 MITM 记录型代理，Bash / HTTP 全程留痕，支持 CA 证书验证。

9. 资产同步（ScopeSentry）

支持从 ScopeSentry 直接同步资产数据，按项目或任务维度选择同步目标与资产类型，一键导入后直接进入 ARTEX 资产图。

10. 页面一键更新

在系统配置页直接检查并安装新版本，自动校验 SHA256、冒烟测试、失败自动回滚，无需登录服务器。

截图预览

任务列表

任务 · 执行过程（会话 / 工具调用）

探索链路

发现

资产

资产覆盖图（力导向布局 · 已测高亮 · 节点折叠展开）

流量录制

人在环路对话

Agent 管理

LLM 配置

拦截审批

后端日志

部署方式

依赖 PostgreSQL，探索需配置 LLM（Anthropic 或 OpenAI API Key，也可在 UI 中配置）。

实战效果

项目已在真实测试中验证了其实战能力——在 零人工交互的黑盒测试 场景下，成功发现金蝶 0day 漏洞。

项目作者指出：ARTEX 的价值不在于模型能力本身，而在于让 Agent 在多资产、长流程、低人工干预的场景下持续稳定运行。随着大模型和 Agent 能力增强，自动化攻击的成本、技术门槛和规模化难度持续下降，攻防两侧在自动化能力上的差距正在被进一步放大。