CAI框架的高级特性，包括多Agent编排、模型配置和基准测试等功能
多Agent编排
CAI提供了强大的多Agent编排能力，支持复杂的任务分解和Agent间协作。
顺序编排
按顺序执行多个Agent任务
适用场景：简单的流水线任务
示例流程：
侦察 → 漏洞扫描 → 利用 → 报告
并行编排
同时执行多个独立任务
适用场景：快速收集多方面信息
示例流程：
网络扫描 + 漏洞检测 + 目录遍历
条件编排
根据条件动态选择Agent
适用场景：智能决策和分支逻辑
示例流程：根据扫描结果选择攻击策略
层级编排
主Agent协调多个子Agent
适用场景：复杂任务的分解和协调
示例流程：总指挥Agent + 专业Agent团队
编排示例代码
以下示例展示如何使用CAI的编排功能
from cai import MultiAgent, Agent
from cai.orchestration import Sequential, Parallel, Conditional
# 创建多Agent系统
agents = [
Agent("recon_agent", model="openai/gpt-4"),
Agent("exploit_agent", model="anthropic/claude-3"),
Agent("report_agent", model="openai/gpt-4")
]
# 顺序编排 - 逐步执行任务
sequential = Sequential(agents)
result = sequential.execute([
"扫描目标网络",
"识别漏洞",
"生成报告"
])
# 并行执行 - 同时处理多个任务
parallel = Parallel(agents)
results = parallel.execute([
"扫描端口80",
"扫描端口443",
"检查目录遍历"
])
# 条件编排 - 智能决策
conditional = Conditional(agents)
result = conditional.execute(
target="192.168.1.100",
conditions={
"web_service": "exploit_web_vulns",
"ssh_service": "exploit_ssh_brute"
}
)
高级编排示例
多Agent协作系统
from cai import Orchestrator, Agent
# 创建主协调器
orchestrator = Orchestrator()
# 添加专业Agent
orchestrator.add_agent("redteam_lead", Agent(
name="redteam_lead",
role="红队队长",
model="openai/gpt-4",
tools=["recon", "exploit", "report"]
))
orchestrator.add_agent("recon_specialist", Agent(
name="recon_specialist",
role="侦察专家",
model="claude-3-sonnet",
tools=["nmap", "dirb", "sublist3r"]
))
# 设置任务规则
orchestrator.set_rules({
"complex_recon": ["recon_specialist", "redteam_lead"],
"vuln_exploit": ["redteam_lead"],
"final_report": ["redteam_lead"]
})
# 执行复杂任务
result = orchestrator.execute(
task="comprehensive_pentest",
target="example.com"
)
print(f"任务完成: {result.status}")
print(f"执行时间: {result.duration}")
print(f"发现的问题: {len(result.vulnerabilities)}")
模型支持
CAI通过LiteLLM支持300+AI模型，您可以灵活选择最适合您需求的模型。
OpenAI
支持的模型：
GPT-4GPT-3.5-turboGPT-4-turbo
特点：
强大的推理能力，支持函数调用
配置：
需要OpenAI API密钥
Anthropic
支持的模型：
Claude-3.5-SonnetClaude-3-HaikuClaude-3-Opus
特点：
注重安全性和可靠性
配置：
需要Anthropic API密钥
DeepSeek
支持的模型：
DeepSeek-CoderDeepSeek-Chat
特点：
开源模型，性能优秀
配置：
支持本地部署
Ollama
支持的模型：
Llama-2CodeLlamaMistralVicuna
特点：
完全本地化部署
配置：
本地Ollama服务器
自定义模型配置
创建和配置自定义安全分析模型
from cai.models import CustomModel
from litellm import completion
class CustomSecurityModel(CustomModel):
"""自定义安全分析模型"""
def __init__(self, model_name: str, api_key: str):
super().__init__(model_name)
self.api_key = api_key
def analyze_vulnerability(self, code: str) -> dict:
"""分析代码漏洞"""
response = completion(
model=self.model_name,
messages=[{
"role": "system",
"content": "你是一个专业的安全分析师..."
}, {
"role": "user",
"content": f"分析以下代码的安全问题: {code}"
}],
api_key=self.api_key
)
return {
"vulnerabilities": response.choices[0].message.content,
"risk_level": "HIGH",
"recommendations": []
}
# 使用自定义模型
security_model = CustomSecurityModel(
model_name="custom/security-analyzer",
api_key="your-api-key"
)
agent = Agent(
model=security_model,
name="code_security_agent"
)
基准测试
CAIBench是一个全面的安全AI基准测试平台，用于评估Agent在不同安全任务中的表现。
Web应用安全
SQL注入检测 、XSS攻击、CSRF防护、权限绕过
网络渗透
端口扫描、服务识别、漏洞利用、权限提升
恶意软件分析
静态分析、动态分析、行为检测、特征提取
数字取证
日志分析、证据收集、时间线重建、威胁狩猎
基准测试示例
使用CAIBench进行系统性的安全能力评估
from cai.benchmark import CAIBench, BenchmarkResult
# 创建基准测试套件
bench = CAIBench()
# 添加测试用例
bench.add_test_case(
name="web_sql_injection",
category="web_security",
target="dvwa",
vulnerability="sql_injection",
expected_result="vulnerability_found"
)
bench.add_test_case(
name="network_port_scan",
category="network_security",
target="metasploitable",
vulnerability="open_ports",
expected_result="ports_identified"
)
# 运行测试
results = bench.run_all_tests(agent="redteam_agent")
# 分析结果
print(f"测试通过率: {results.pass_rate:.2%}")
print(f"平均执行时间: {results.avg_execution_time:.2f}s")
print(f"发现的问题数: {len(results.vulnerabilities)}")
# 生成报告
benchmark_report = results.generate_report()
print(benchmark_report.to_json())