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AI安全扫描
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Agent工作流

AI安全扫描

基于 Go · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:aiscan
⭐ 68 Stars 🍴 10 Forks 💻 Go 📄 AGPL-3.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
aipentestingredteamgo
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:AI安全扫描 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

AI安全扫描 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

AI安全扫描 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

AI安全扫描 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 68
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
AGPL-3.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
10

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

AI安全扫描 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/chainreactors/aiscan@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/chainreactors/aiscan
cd aiscan
go build -o aiscan .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/chainreactors/aiscan/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
aiscan --help

# 基本运行
aiscan [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/chainreactors/aiscan
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# aiscan 配置说明
# 查看配置选项
aiscan --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export AISCAN_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 76/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="web/assets/logo.svg" width="180" alt="aiscan logo"> <h1 align="center">aiscan</h1> <p align="center">AI-driven single-binary pentest agent with a built-in multi-engine arsenal, ready to go</p> </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/chainreactors/aiscan?style=flat-square&color=00E59B" alt="Release"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/chainreactors/aiscan/ci.yml?branch=master&style=flat-square&label=CI" alt="CI"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/releases"><img src="https://img.shields.io/github/downloads/chainreactors/aiscan/total?style=flat-square&color=00B4D8" alt="Downloads"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-AGPL--3.0-blue?style=flat-square" alt="AGPL-3.0"></a> <a href="https://github.com/chainreactors/aiscan/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/chainreactors/aiscan?style=flat-square&color=yellow" alt="Stars"></a> </p>

<p align="center"> <a href="README_CN.md">中文文档</a> </p>

---

aiscan combines LLM agents with traditional security scanning engines. Three modes: Scan (deterministic pipeline, optional AI assist), Agent (natural-language autonomous assessment), IOA (multi-agent distributed collaboration).

Use only on explicitly authorized targets. Unauthorized use is illegal.

Features

Install

Build from Source

git clone https://github.com/chainreactors/aiscan.git && cd aiscan

make                                                       # standard edition
make runner                                                # tag-free remote tool runner
make full                                                  # frontend + full edition

The standalone agent executable is no longer a maintained build or release target. Reference wiring remains in examples/agent and can be run manually with go run ./examples/agent --help. make full requires Node.js/npm and a working CGO toolchain; it builds the frontend first so the latest web/static assets are embedded into the binary. The native record tool is not included in the default full build; SDK and tool developers can build it explicitly with make record, as described in docs/record.md.

make web WEB_ADDR=127.0.0.1:18081 WEB_TOKEN=local-dev    # full build + Web UI

On Windows amd64, make and make full use the bundled static RE2 backend and statically link the MinGW runtime, producing a single executable without RE2, Abseil, libstdc++, libgcc, or winpthread DLLs.

---

Quick Start

```bash

Usage

LLM Configuration

```bash

Environment variable

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

CLI arguments

aiscan agent --provider openai --base-url https://api.deepseek.com/v1 --api-key sk-... --model deepseek-chat


Config file `aiscan.yaml`:
yaml llm: provider: openai api_key: sk-... model: gpt-4o context_window: 128000 # Set explicitly for custom model IDs max_tokens: 16384 # Maximum output per response ```

context_window is a literal token count: use 128000, not 128K. Values below 8192 are accepted, but the Web UI warns that they may be too small. The request output limit is dynamically clamped to the remaining context: min(max_tokens, context_window - current_context - 4096). If no output space remains, AIScan returns a clear error instead of sending a one-token request. Automatic compaction starts as the context approaches the configured window.

---

Scan — Deterministic Pipeline

  • Multi-stage auto-chaining: port discovery → web probing → weak credentials → POC detection — no LLM required
  • Optional AI-driven result verification, public CVE correlation, and dynamic testing
  • Quick mode for fast exposure mapping, full mode for deep crawl and extended coverage
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-24
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

aiscan 是一款 Agentic Security Scanner(智能体安全扫描器),它将 AI 驱动的侦察能力与确定性的扫描技术完美结合。通过引入 AI Agent 的思维模式,aiscan 不仅能执行传统的安全扫描,还能像安全专家一样进行智能化的资产探测与漏洞分析,为开发者和安全从业者提供更具洞察力的自动化安全评估能力。请注意,当前版本仍处于预览阶段,API 和功能可能会随版本迭代而变化。

⚡ 功能介绍

aiscan 集成了 AI 驱动的智能侦察与传统确定性扫描工具,能够实现从资产发现到漏洞验证的全流程自动化。它支持多阶段的自动化链式任务,既能利用传统工具进行快速扫描,也能通过 LLM 进行结果的智能验证、公开 CVE 关联分析以及动态测试,从而在保证扫描效率的同时,大幅提升漏洞发现的准确性与深度。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以通过源码编译的方式安装 aiscan。首先使用 git 克隆仓库:`git clone https://github.com/chainreactors/aiscan.git` 并进入目录。随后使用 Go 进行构建:执行标准构建命令 `go build -o aiscan ./cmd/aiscan` 即可获得基础版本;若需包含 Playwright、Katana 及被动扫描功能的完整版,请使用 `go build -tags full -o aiscan-full ./cmd/aiscan` 进行编译。

🚀 使用教程

aiscan 支持多种运行模式以适应不同的扫描场景。您可以根据需求选择快速模式(Quick mode)进行快速的暴露面映射,或者使用全量模式(Full mode)进行深度爬取与扩展覆盖。通过命令行工具,您可以灵活启动 Agent 任务,实现从端口发现到 Web 探测,再到弱口令检测与 POC 验证的自动化安全流水线。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

aiscan 的 LLM 配置非常灵活,支持通过环境变量或配置文件进行管理。您可以通过设置 `OPENAI_API_KEY` 等环境变量来快速配置。此外,您也可以在 `aiscan.yaml` 配置文件中定义 `llm` 模块,指定 `provider`(如 openai)、`api_key` 以及使用的 `model`(如 gpt-4o),以便程序调用不同的 AI 模型进行智能分析。

🔌 API 说明

aiscan 提供了强大的 CLI 命令行接口,允许用户通过参数直接指定 AI 服务提供商。例如,在执行 `aiscan agent` 命令时,可以通过 `--provider` 指定服务商(如 deepseek),利用 `--base-url` 配置 API 地址,并通过 `--api-key` 和 `--model` 参数完成身份验证与模型选择,实现高度自定义的 AI 驱动扫描任务。

🔄 工作流/模块

aiscan 的核心工作流采用多阶段自动链式设计(Multi-stage auto-chaining),涵盖了从端口发现(port discovery)到 Web 探测(web probing)、弱口令检测(weak credentials)以及 POC 验证(POC detection)的完整流程。该流水线在基础阶段无需 LLM 即可运行,确保了扫描的高效性;在进阶阶段,则可选配 AI 驱动的结果验证、公开 CVE 关联分析及动态测试,实现确定性扫描与智能分析的深度融合。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-24

高质量的AI安全扫描工具

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具使用 AGPL-3.0 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft,网络服务端使用也需开源,SaaS 使用受限。

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❓ 常见问题 FAQ

aiscan 是一款Go开发的AI辅助工具。开源AI工作流:pi-like agentic security scanner for redteam — single binary for AI-driven pente。⭐68 · Go 主要应用场景包括:渗透测试和安全扫描。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,AI安全扫描 是一款质量优秀的Agent工作流,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码(GPL)
⚠️ 本工具使用 AGPL-3.0 协议。您可以自由下载和使用,但衍生作品必须以相同协议开源,不可商业闭源。使用前请确认符合协议要求。
📚 深入学习 AI安全扫描
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 aiscan
原始描述 开源AI工作流:pi-like agentic security scanner for redteam — single binary for AI-driven pente。⭐68 · Go
Topics aipentestingredteamgo
GitHub https://github.com/chainreactors/aiscan
License AGPL-3.0
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/chainreactors/aiscan

收录时间:2026-06-24 · 更新时间:2026-06-26 · License:AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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