开源AI安全
AI Skill Hub 强烈推荐：开源AI安全 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
开源AI安全 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
开源AI安全 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。
📖 中文文档
开源AI安全 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。
- 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
- 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
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install opensecurity
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install opensecurity
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/zylc369/OpenSecurity
cd OpenSecurity
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import opensecurity; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
opensecurity --help
# 基本用法
opensecurity input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import opensecurity
# 示例
result = opensecurity.process("input")
print(result)
# opensecurity 配置文件示例（config.yml） app: name: "opensecurity" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 opensecurity --config config.yml # 或通过环境变量配置 export OPENSECURITY_API_KEY="your-key" export OPENSECURITY_OUTPUT_DIR="./output"
OpenSecurity
中文 | English
AI 驱动的多领域安全分析 Agent 平台 —— 让 LLM 真正像一个研究员团队那样工作。
前置依赖
| 依赖 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| [OpenCode](https://github.com/anomalyco/opencode) | latest | AI Agent 框架，本平台构建于其上 |
| Python | 3.8+ | 工具脚本运行时（Plugin 自动创建 venv） |
| IDA Pro | 7.6+ | 二进制逆向必需（仅 binary-analysis / mobile-analysis 需要） |
| C/C++ 编译器 | 任意 | 计算密集型任务用（macOS: clang / Linux: gcc / Windows: VS Build Tools） |
移动端 / Web / AI 安全分析还需对应工具（Frida、apktool、jadx、Playwright……），首次运行时 detect_env.py 会自动检测并给出安装指引。
安装
```bash
快速上手
启动 OpenCode 后，在任意 Agent 会话中执行：
$PYTHON_CMD "$SHARED_DIR/scripts/detect_env.py" ```
脚本会自动检测 IDA Pro、编译器、Python 包，并写入 ~/bw-security-analysis/config.json。
在工作目录启动 OpenCode
cd ~/your-workspace opencode
在 TUI 中切换到 `security-coordinator`（复合任务）或具体领域的 Agent（单一任务），然后丢一句话：
Agent 会自主完成：信息收集 → 分析规划 → 工具执行 → 结果验证 → 报告产出。中间产物持久化在 ~/bw-security-analysis/workspace/<task_id>/ 下，包括反编译输出、截图、求解脚本、最终报告。
2. 把 .opencode/ 链接到你的工作目录（或全局配置）
配置 IDA Pro
首次在 Agent 会话中提到 IDA 时，Agent 会询问 IDA 路径并写入 ~/bw-security-analysis/config.json。也可以手动配置：
```bash
1. 克隆仓库（含 submodule，首次推荐）
git clone --recursive https://github.com/zylc369/OpenSecurity.git cd OpenSecurity
已克隆但漏了 submodule？补拉一次：
git submodule update --init --recursive
创新性的AI驱动安全分析平台
⚡ 核心功能
- 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
👥 适合人群
🎯 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
- +Apache-2.0 协议，可免费商用
- +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
- −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
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。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。
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❓ 常见问题 FAQ
总体来看，开源AI安全 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。
| 原始名称 | OpenSecurity |
| Topics | ai-agentapk-analysisllm-security |
| GitHub | https://github.com/zylc369/OpenSecurity |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-28 · 更新时间：2026-06-28 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。