# LuaN1aoAgent

**Repository Path**: weng-renjun/LuaN1aoAgent

## Basic Information

- **Project Name**: LuaN1aoAgent
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-24
- **Last Updated**: 2026-02-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<p align="center">
  <img src="imgs/logo.png" alt="LuaN1ao Logo" width="200" />
</p>

<h1 align="center">鸾鸟Agent</h1>

<h2 align="center">

**认知驱动的 AI 黑客**

</h2>

<div align="center">

[![License: Apache-2.0](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg)](CONTRIBUTING.md)
[![Architecture: P-E-R](https://img.shields.io/badge/Architecture-P--E--R-purple.svg)](#-系统架构)
[![Powered by LLM](https://img.shields.io/badge/Powered%20by-LLM-ff69b4.svg)](#)
</div>
<div align="center">
<a href="https://zc.tencent.com/competition/competitionHackathon?code=cha004"><img src="imgs/tch.png" alt="[TCH]Top-RankedIntelligent Pentest Project" width="250" /></a>

---

**🧠 像人类专家一样思考** • **📊 动态图谱规划** • **🔄 从失败中学习** • **🎯 证据驱动决策**

[🚀 快速开始](#-快速开始) • [✨ 核心创新](#-核心创新) • [🏗️ 系统架构](#-系统架构) • [🗓️ 路线图](#-roadmap-规划路线)

[🌐 中文版](README_zh.md) • [English Version](README.md)

</div>

---

## 📖 简介

**鸾鸟 (LuaN1ao)** 是新一代**基于大模型的自主渗透测试智能体**。

传统自动化扫描工具依赖预定义规则，难以应对复杂多变的实战场景。鸾鸟突破这一局限，创新性地融合了 **P-E-R (Planner-Executor-Reflector) 智能体协同框架**与**因果图谱推理 (Causal Graph Reasoning)** 技术。

鸾鸟模拟人类安全专家的思维方式：
- 🎯 **战略规划**：基于全局态势动态规划攻击路径
- 🔍 **证据驱动**：构建严密的"证据-假设-验证"逻辑链
- 🔄 **持续进化**：从失败中学习，自主调整战术策略
- 🧠 **认知闭环**：规划-执行-反思，形成完整的认知循环

从信息收集到漏洞利用，鸾鸟将渗透测试从"自动化工具"提升为"自主智能体"。

<p align="center">
  <a href="https://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent">
      <img src="https://img.shields.io/badge/⭐-Give%20us%20a%20Star-yellow?style=for-the-badge&logo=github" alt="Give us a Star">
  </a>
</p>

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## 🖼️ 展示

https://github.com/user-attachments/assets/f717f725-f4a6-4508-8806-c5a66027aae5

> 💡 _更多演示内容即将推出！_

---

## 🚀 核心创新

### 1️⃣ **P-E-R 智能体协同框架** ⭐⭐⭐

鸾鸟将渗透测试思维解耦为三个独立且协作的认知角色，形成完整的决策闭环：

- **🧠 Planner (规划器)**
  - **战略层大脑**：基于全局图谱进行动态规划
  - **自适应能力**：识别死胡同，自动生成备选路径
  - **图操作驱动**：输出结构化的图编辑指令而非自然语言
  - **并行调度**：基于拓扑依赖自动识别可并行执行的任务

- **⚙️ Executor (执行器)**
  - **战术层执行**：专注于单一子任务的工具调用和结果分析
  - **工具编排**：通过 MCP (Model Context Protocol) 统一调度安全工具
  - **上下文压缩**：智能管理消息历史，避免 token 溢出
  - **容错重试**：自动处理网络瞬时错误和工具调用失败

- **⚖️ Reflector (反思器)**
  - **审计分析**：复盘任务执行，验证产出物有效性
  - **失败归因**：L1-L4 级失败模式分析，防止重复错误
  - **情报生成**：提取攻击情报，构建知识积累
  - **终止控制**：判断目标达成或任务陷入困境

**关键优势**：角色分离避免了单一 Agent 的"精神分裂"问题，每个组件专注于其核心职责，通过事件总线协作。

### 2️⃣ **因果图谱推理 (Causal Graph Reasoning)** ⭐⭐⭐

鸾鸟拒绝盲目猜测和大模型幻觉，构建显式的因果图谱来驱动测试决策：

```mermaid
graph LR
    E[🔍 Evidence<br/>证据节点] -->|支撑| H[💭 Hypothesis<br/>假设节点]
    H -->|验证| V[⚠️ Vulnerability<br/>漏洞节点]
    V -->|利用| X[💥 Exploit<br/>利用节点]
```

**核心原则**：
- **证据必须先行**：任何假设都需要明确的前置证据支撑
- **置信度量化**：每个因果边都有置信度评分，避免盲目推进
- **可追溯性**：完整记录推理链条，支持失败溯源和经验复用
- **防止幻觉**：强制要求证据验证，拒绝无根据的攻击尝试

**示例场景**：
```
Evidence: 端口扫描发现 3306/tcp 开放
  ↓ (置信度 0.8)
Hypothesis: 目标运行 MySQL 服务
  ↓ (验证成功)
Vulnerability: MySQL 弱口令/未授权访问
  ↓ (尝试利用)
Exploit: mysql -h target -u root -p [爆破/空密码]
```

### 3️⃣ **Plan-on-Graph (PoG) 基于图的动态任务规划** ⭐⭐⭐

告别静态任务清单，鸾鸟将渗透测试计划建模为动态演进的**有向无环图 (DAG)**：

**核心特性**：
- **图操作语言**：Planner 输出标准化的图编辑操作 (`ADD_NODE`, `UPDATE_NODE`, `DEPRECATE_NODE`)
- **实时自适应**：任务图随测试进度实时变形
  - 发现新端口 → 自动挂载服务扫描子图
  - 遇到 WAF → 插入绕过策略节点
  - 路径不通 → 自动修剪或分支规划
- **拓扑依赖管理**：基于 DAG 拓扑自动识别并**并行执行**无依赖任务
- **状态追踪**：每个节点包含状态机 (`pending`, `in_progress`, `completed`, `failed`, `deprecated`)

**与传统规划的对比**：

| 特性 | 传统 Task List | Plan-on-Graph |
|------|----------------|---------------|
| 结构 | 线性列表 | 有向图谱 |
| 依赖管理 | 手动排序 | 拓扑自动排序 |
| 并行能力 | 无 | 自动识别并行路径 |
| 动态调整 | 重新生成 | 局部图编辑 |
| 可视化 | 困难 | 原生支持 (Web UI) |

**可视化示例**：启动 `--web` 模式后，可在浏览器实时查看任务图的演化过程。

---

## 核心能力

### 工具集成 (MCP Protocol)
鸾鸟通过 **Model Context Protocol (MCP)** 实现工具的统一集成和调度：

- **HTTP/HTTPS 请求**：支持自定义 Headers、代理、超时控制
- **Shell 命令执行**：安全封装的系统命令调用（建议容器化运行）
- **Python 代码执行**：动态执行 Python 脚本用于复杂逻辑处理
- **元认知工具**：`think`（深度思考）、`hypothesize`（假设生成）、`reflect`（经验总结）
- **任务控制**：`halt_task`（提前终止任务）

> 💡 **扩展性**：可通过 `mcp.json` 轻松集成新工具（如 Metasploit、Nuclei、Burp Suite API）

### 知识增强 (RAG)
- **向量检索**：基于 FAISS 的高效知识库检索
- **领域知识**：集成 PayloadsAllTheThings 等开源安全知识库
- **动态学习**：可持续添加自定义知识文档

### Web 可视化 (新架构)
Web UI 现在是一个独立的数据库驱动的服务，支持持久化的任务监控和管理。

- **实时监控**：在浏览器中查看动态任务图的演化和实时日志。
- **节点详情**：点击节点查看详细的执行日志、产出物和状态转换。
- **任务管理**：支持创建、终止和**删除**历史任务。
- **数据持久化**：所有任务数据存储在 SQLite (`luan1ao.db`) 中，重启后历史记录不丢失。


### 人机协同 (HITL) 模式
鸾鸟智能体支持人机协同（Human-in-the-Loop, HITL）模式，允许人类专家监督和干预智能体的决策过程。这增强了控制力、安全性，并能在复杂场景中提供专家指导。

- **启用**: 在 `.env` 中设置 `HUMAN_IN_THE_LOOP=true`。
- **审批**: 智能体在生成计划（初始或动态）后暂停，等待人类通过 Web UI 或 CLI 进行审批。
- **修改**: 专家可以拒绝或直接修改计划（JSON 编辑）后再执行。
- **注入**: 支持通过 Web UI 实时注入新的子任务（“主动干预”）。

**交互方式**:
- **Web UI**: 审批模态框自动弹出。使用“修改”按钮编辑计划，或使用“加任务”按钮注入任务。
- **CLI**: 提示符为 `HITL >`。输入 `y` 批准，`n` 拒绝，`m` 修改（会打开系统编辑器）。

---

## <a id="roadmap"></a>🗓️ Roadmap 规划路线

- [ ] **经验自进化 (Experience Self-Evolution)**
  - 跨任务长期记忆 (Long-term Memory)
  - 自动提取成功攻击模式并存入向量库
  - 基于历史经验的智能推荐

- [x] **人机协同模式 (Human-in-the-Loop)**
  - 高危操作前的人工确认机制
  - 运行时任务图谱编辑界面 (Graph Injection)
  - 专家干预和策略注入

- [ ] **工具生态扩容**
  - 集成 Metasploit RPC 接口
  - 支持 Nuclei、Xray、AWVS 等扫描器
  - Docker 沙箱化工具执行环境

- [ ] **多模态能力**
  - 图像识别（验证码、截图分析）
  - 流量分析（PCAP 文件解析）

### 长期愿景
- [ ] **协作智能体网络**：多 Agent 分布式协作
- [ ] **强化学习集成**：通过与环境交互自主优化攻击策略，实现智能体在复杂场景下的自我进化和策略收敛
- [ ] **合规报告生成**：自动生成符合标准的渗透测试报告

---

## 📋 系统要求

| 组件 | 要求 | 说明 |
|------|------|------|
| **操作系统** | Linux (推荐) / macOS / Windows (WSL2) | 建议在隔离环境中运行 |
| **Python** | 3.10+ | 需要支持 asyncio 和类型提示 |
| **LLM API** | OpenAI 兼容格式 | 支持 GPT-4o, DeepSeek, Claude-3.5 等 |
| **内存** | 最小 4GB，推荐 8GB+ | RAG 服务和 LLM 推理需要内存 |
| **网络** | 互联网连接 | 访问 LLM API 和更新知识库 |

> ⚠️ **安全提示**：鸾鸟包含 `shell_exec` 和 `python_exec` 等高权限工具，**强烈建议在 Docker 容器或虚拟机中运行**，避免对宿主机造成潜在风险。

---

## 🚀 快速开始

### 步骤 1：安装

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/SanMuzZzZz/LuaN1aoAgent.git
cd LuaN1aoAgent

# 创建虚拟环境（推荐）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 步骤 2：配置

#### 2.1 环境变量配置

```bash
# 复制配置模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件
nano .env  # 或使用你喜欢的编辑器
```

**核心配置项**：
```ini
# LLM API 配置（必填）
LLM_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
LLM_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

# 推荐使用强大模型以获得更好效果
LLM_DEFAULT_MODEL=gpt-4o
LLM_PLANNER_MODEL=gpt-4o    # 规划器需要强推理能力
LLM_EXECUTOR_MODEL=gpt-4o
LLM_REFLECTOR_MODEL=gpt-4o

OUTPUT_MODE=default    # simple/default/debug
```

#### 2.2 知识库初始化（首次运行必需）

鸾鸟依赖 **RAG (检索增强生成)** 系统获取最新安全知识。首次运行前需初始化知识库：

```bash
# 1. 克隆 PayloadsAllTheThings 知识库
mkdir -p knowledge_base
git clone https://github.com/swisskyrepo/PayloadsAllTheThings \
    knowledge_base/PayloadsAllTheThings

# 2. 构建向量索引（需要几分钟）
cd rag
python -m rag_kdprepare
```

> **知识库说明**：PayloadsAllTheThings 包含丰富的攻击载荷、绕过技巧和漏洞利用方法，是渗透测试的宝贵资源。

### 步骤 3：运行 (新架构)

系统现在分为两个独立进程运行：**Web 服务**（监控台）和 **Agent**（工作进程）。它们通过本地 SQLite 数据库 (`luan1ao.db`) 通信。

#### 1. 启动 Web 服务 (监控台)

首先启动持久化的 Web 界面。该进程应保持运行。

```bash
python -m web.server
```

> 打开浏览器访问：**http://localhost:8088**

#### 2. 运行 Agent 任务

打开一个**新的终端窗口**运行 Agent。Agent 将执行任务，将日志写入数据库，并在完成后退出。Web UI 会实时更新。

```bash
# 基础用法
python agent.py \
    --goal "对 http://testphp.vulnweb.com 进行全面的 Web 安全测试" \
    --task-name "demo_test"

# 启用 --web 标志以打印任务 URL
python agent.py \
    --goal "扫描 localhost" \
    --task-name "local_scan" \
    --web
```

### 查看结果

- **实时查看**：使用 Web UI (http://localhost:8088) 监控进度。
- **历史归档**：任务历史持久化存储在数据库中。日志和指标也会保存在 `logs/TASK-NAME/TIMESTAMP/` 目录：

```
logs/demo_test/20250204_120000/
├── run_log.json          # 完整执行日志（包含所有 P-E-R 交互）
├── metrics.json          # 性能指标和统计数据
└── console_output.log    # 格式化的控制台输出
```

---

## <a id="system-architecture"></a>🏗️ 系统架构

### 整体架构图

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  用户目标 (User Goal)                    │
│            "对目标系统进行全面的渗透测试"                 │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              P-E-R 认知层 (Cognitive Layer)              │
│  ┌──────────┐      ┌──────────┐      ┌──────────┐      │
│  │ Planner  │ ───> │ Executor │ ───> │Reflector │      │
│  │  规划器   │      │  执行器   │      │  反思器   │      │
│  └──────────┘      └──────────┘      └──────────┘      │
│       │                  │                  │            │
│       └──────────────────┴──────────────────┘            │
│                         ▲                                │
│                         │  LLM API 调用                   │
└─────────────────────────┼────────────────────────────────┘
                          │
┌─────────────────────────┴────────────────────────────────┐
│               核心引擎 (Core Engine)                      │
│  ┌────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ GraphManager                                   │     │
│  │ • 任务图谱管理 (DAG)                            │     │
│  │ • 状态追踪与更新                                 │     │
│  │ • 拓扑排序与依赖解析                             │     │
│  │ • 并行任务调度                                   │     │
│  └────────────────────────────────────────────────┘     │
│  ┌────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ 数据库层 (SQLite)                               │     │
│  │ • 任务、图谱、日志的持久化存储                    │     │
│  │ • 状态管理解耦                                   │     │
│  └────────────────────────────────────────────────┘     │
│  ┌────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ EventBroker (全局)                              │     │
│  │ • 组件间通信                                     │     │
│  │ • 事件发布/订阅                                  │     │
│  └────────────────────────────────────────────────┘     │
└─────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                          │
┌─────────────────────────┴────────────────────────────────┐
│            能力支撑层 (Capability Layer)                  │
│  ┌────────────────────┐  ┌──────────────────────────┐   │
│  │ RAG Knowledge      │  │ MCP Tool Server          │   │
│  │ Service            │  │                          │   │
│  │ • FAISS 向量检索   │  │ • http_request           │   │
│  │ • 知识文档解析     │  │ • shell_exec             │   │
│  │ • 相似度搜索       │  │ • python_exec            │   │
│  │                    │  │ • think/hypothesize      │   │
│  └────────────────────┘  │ • halt_task              │   │
│                          └──────────────────────────┘   │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### P-E-R 协作流程

```mermaid
sequenceDiagram
    participant U as User
    participant P as Planner
    participant G as GraphManager
    participant E as Executor
    participant R as Reflector
    participant DB as SQLite DB
    participant W as Web UI

    U->>P: 输入目标
    P->>G: 初始化任务图谱
    G->>DB: 持久化初始状态
    W->>DB: 轮询更新 (SSE)
    
    loop P-E-R 循环
        P->>G: 分析图谱，生成图编辑操作
        G->>G: 更新图谱结构
        G->>DB: 同步更新
        G->>E: 分配待执行子任务
        
        E->>E: 调用工具执行
        E->>DB: 记录日志事件
        
        E->>R: 请求反思
        R->>R: 分析成功/失败原因
        R->>G: 更新节点状态
        G->>DB: 同步更新
    end
```

### 目录结构

```
LuaN1aoAgent/
├── agent.py                    # 主入口，P-E-R 循环控制
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── pyproject.toml             # 项目配置和代码质量工具设置
├── mcp.json                   # MCP 工具服务配置
├── .env                       # 环境变量配置（需手动创建）
│
├── conf/                      # 配置模块
│   ├── config.py             # 核心配置项（LLM、场景、参数）
│   └── __init__.py
│
├── core/                      # 核心引擎
│   ├── planner.py            # 规划器实现
│   ├── executor.py           # 执行器实现
│   ├── reflector.py          # 反思器实现
│   ├── graph_manager.py      # 图谱管理器
│   ├── events.py             # 事件总线
│   ├── console.py            # 控制台输出管理
│   ├── data_contracts.py     # 数据契约定义
│   ├── tool_manager.py       # 工具管理器
│   ├── intervention.py       # 人机协同管理器
│   ├── database/             # 数据库持久化层
│   │   ├── models.py         # SQLAlchemy 模型
│   │   └── utils.py          # 数据库工具函数
│   └── prompts/              # 提示词模板系统
│
├── llm/                       # LLM 抽象层
│   ├── llm_client.py         # LLM 客户端（统一接口）
│   └── __init__.py
│
├── rag/                       # RAG 知识增强
│   ├── knowledge_service.py  # FastAPI 知识服务
│   ├── rag_client.py         # RAG 客户端
│   ├── rag_kdprepare.py      # 知识库索引构建
│   ├── markdown_chunker.py   # 文档分块
│   └── model_manager.py      # 嵌入模型管理
│
├── tools/                     # 工具集成层
│   ├── mcp_service.py        # MCP 服务实现
│   ├── mcp_client.py         # MCP 客户端
│   └── __init__.py
│
├── web/                       # Web UI
│   ├── server.py             # Web 监控台服务
│   ├── static/               # 前端静态资源
│   └── templates/            # HTML 模板
│
├── knowledge_base/            # 知识库目录（需手动创建）
│   └── PayloadsAllTheThings/ # 安全知识库（需克隆）
│
└── logs/                      # 运行日志和指标
    └── TASK-NAME/
        └── TIMESTAMP/
            ├── run_log.json
            ├── metrics.json
            └── console_output.log
```

---

## 🔐 安全免责声明

**⚠️ 重要提示：本软件仅用于授权的安全测试和教育目的。请务必仔细阅读以下内容。**

### 使用限制

使用鸾鸟（LuaN1ao）即表示您确认并同意以下条款：

#### 1. 授权要求
- **明确授权必需**：在测试任何系统、网络或应用程序之前，您**必须**获得系统所有者的**明确书面授权**。
- **仅限授权范围**：测试活动必须严格限制在授权范围内，不得超出授权边界。
- **教育与研究**：本工具适用于网络安全教育、学术研究和授权的安全评估。

#### 2. 法律合规
- **遵守法律**：您有责任确保使用本工具符合所有适用的地方、国家和国际法律法规。
- **法律后果**：未经授权的渗透测试是**违法行为**，可能导致刑事起诉、民事诉讼和巨额罚款。
- **个人责任**：使用者需对因不当使用本工具产生的一切法律后果承担全部责任。

#### 3. 道德使用
- **负责任披露**：发现的安全漏洞应遵循负责任的披露原则（Responsible Disclosure）。
- **专业标准**：使用本工具必须符合专业安全研究标准和行业最佳实践。
- **保密义务**：尊重测试期间发现的任何漏洞的隐私和机密性，不得未经授权公开或利用。

#### 4. 禁止活动

**严禁将本软件用于以下目的：**
- ❌ 未经授权访问计算机系统、网络或数据
- ❌ 恶意攻击、破坏或干扰服务
- ❌ 窃取、篡改或破坏数据
- ❌ 任何非法或犯罪活动
- ❌ 侵犯隐私权或违反保密协议
- ❌ 商业间谍或不正当竞争

### 技术风险警告

#### 5. 代码执行风险
- **高权限工具**：鸾鸟包含 `shell_exec` 和 `python_exec` 等高权限工具，具有执行任意系统命令和代码的能力。
- **潜在破坏性**：不当使用可能对目标系统造成**不可逆的破坏**，包括但不限于：
  - 系统崩溃或服务中断
  - 数据丢失或损坏
  - 配置文件被修改
  - 安全机制被破坏

#### 6. 隔离环境要求
- **强制隔离**：**强烈建议在以下隔离环境中运行：**
  - Docker 容器（推荐）
  - 专用虚拟机（VMware、VirtualBox、KVM 等）
  - 完全隔离的沙箱环境
- **网络隔离**：测试环境应与生产网络物理或逻辑隔离。
- **数据隔离**：不要在包含真实用户数据或敏感信息的系统上运行。

#### 7. 生产环境禁令
- **严禁生产使用**：切勿在生产环境、关键业务系统或包含敏感数据的系统上运行鸾鸟。
- **仅限测试环境**：仅在专门的测试、开发或沙箱环境中使用。

### 免责与责任限制

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- **按"现状"提供**：本软件按"现状"（AS IS）提供，不提供任何形式的明示或暗示担保。
- **无适用性保证**：不保证软件的适销性、特定用途的适用性或无侵权性。
- **无结果保证**：不保证软件能够发现所有漏洞或达到预期效果。

#### 9. 责任限制
**作者和贡献者明确声明对本软件的滥用不承担任何责任。**

在任何情况下，开发者、贡献者或版权持有人均不对以下情况承担责任：
- ✗ 因使用或无法使用本软件而产生的任何直接、间接、偶然、特殊、惩罚性或后续损害
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Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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