深入了解CAI框架的架构设计和核心组件，掌握构建网络安全AI系统的关键概念
架构概述
8大核心支柱
CAI基于8个核心支柱构建，每个支柱都承担特定的功能职责，共同构成了一个完整、可靠的网络安全AI系统。
Agents
智能Agent系统，执行具体的安全任务 基于ReACT模式，支持多种专业化Agent角色
Tools
工具集成系统，扩展Agent能力: 包括托管工具、函数工具、自定义工具等
Handoffs
Agent间移交机制，实现协作 支持复杂的任务分解和Agent间通信
Patterns
可重复使用的设计模式 提供经过验证的解决方案模板
Turns
对话轮次管理 控制对话流程和维护上下文
Tracing
执行追踪和调试 完整的操作日志和性能监控
Guardrails
安全防护栏机制 防止恶意输入和危险操作
HITL
人机协作模式 人工干预和验证机制
Agent系统
什么是Agent？
Agent是CAI框架的核心执行单元，基于ReACT (Reasoning and Acting)模型设计。每个Agent都具备特定的专业领域知识， 能够自主决策、调用工具，并与人类或其他Agent进行交互。
Agent特性
专业化角色分工
自主决策能力
工具调用能力
上下文记忆
安全防护机制
工作模式
ReACT推理模式
工具增强执行
迭代改进机制
错误恢复策略
人工干预接口
现有可用Agent列表
redteam_agent
渗透测试攻击专家 执行红队攻击任务，包括侦察、利用和后渗透 核心能力：信息收集、漏洞利用、权限提升、横向移动
blueteam_agent
防御性安全专家 执行蓝队防御任务，包括监控、检测和响应 核心能力：威胁检测、事件响应、取证分析、安全加固
bug_bounter_agent
漏洞研究专家 专门研究软件漏洞和威胁情报 核心能力：漏洞分析、CVE研究、威胁情报、安全研究
dfir_agent
数字取证专家 执行数字取证和事件调查任务 核心能力：证据收集、日志分析、恶意软件分析、网络取证
network_traffic_analyzer
网络流量分析专家 分析和监控网络流量和通信 核心能力：流量分析、协议解析、异常检测、网络映射
malware_analyst_agent
恶意软件分析专家 分析恶意软件和行为特征 核心能力：静态分析、动态分析、逆向工程、威胁特征
工具系统
工具系统是Agent能力的扩展，通过各种类型的工具，Agent可以执行更复杂、更专业的安全任务。
自带工具
CAI内置的标准化工具
示例：
Nmap扫描器
SQL注入检测器
目录枚举工具
特点：
即开即用标准化接口安全验证
函数工具
基于Python函数的自定义工具
示例：
自定义扫描脚本
数据处理函数
API集成
特点：
灵活开发易于扩展快速集成
自定义工具
完整的自定义工具类
示例：
专业分析工具
第三方集成
企业级工具
特点：
完整功能高度定制专业优化
Agent as Tools
将Agent当作工具使用
示例：
子Agent调用
专业任务分解
异步处理
特点：
任务分解异步执行智能调度
防护栏机制
防护栏是CAI框架的重要安全机制，通过输入和输出双重防护，确保系统的安全性和可靠性。
输入防护栏
过滤和验证输入数据
防护措施：
提示注入检测
恶意输入过滤
格式验证
长度限制
输出防护栏
验证和过滤Agent输出
防护措施：
敏感信息检测
危险命令阻止
输出格式验证
安全检查
安全提醒
虽然CAI内置了多层防护机制，但在生产环境中使用时仍需谨慎。 建议在安全可控的环境中进行测试。