人工智能红队引擎
经 AI Skill Hub 精选评估，人工智能红队引擎 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
人工智能红队引擎 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
人工智能红队引擎 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
人工智能红队引擎 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 humanbound
# 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 humanbound
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/humanbound/humanbound
cd humanbound
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import humanbound; 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
humanbound --help
# 基本用法
humanbound input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import humanbound
# 示例
result = humanbound.process("input")
print(result)
# humanbound 配置文件示例（config.yml） app: name: "humanbound" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 humanbound --config config.yml # 或通过环境变量配置 export HUMANBOUND_API_KEY="your-key" export HUMANBOUND_OUTPUT_DIR="./output"
简介
<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/humanbound/humanbound/main/assets/logo-dark.svg" alt="Humanbound" width="280"/> </p>
humanbound
<p align="center"> Open-source adversarial testing engine, SDK, and CLI for AI agents. <br/> Attack your agent the way real users and attackers will: live endpoints, multi-turn conversations, tool abuse. Then turn every failure into a firewall rule. <br/> Runs locally or against the Humanbound Platform. No login required to start. </p>
<p align="center"> <a href="#quick-start">Quick Start</a> · <a href="#from-test-results-to-guardrails">Test-to-Guardrail Loop</a> · <a href="#python-sdk">SDK</a> · <a href="https://docs.humanbound.ai/">Documentation</a> · <a href="#contributing">Contributing</a> </p>
<p align="center"> <a href="https://pypi.org/project/humanbound/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/humanbound?style=flat-square&color=FD9506" alt="PyPI version"/></a> <a href="https://pypi.org/project/humanbound/"><img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/humanbound?style=flat-square&color=FD9506" alt="Python versions"/></a> <a href="https://pypi.org/project/humanbound/"><img src="https://img.shields.io/pypi/dm/humanbound?style=flat-square&color=FD9506" alt="Downloads"/></a> <a href="https://github.com/humanbound/humanbound/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/humanbound/humanbound/ci.yml?style=flat-square&color=FD9506" alt="CI"/></a> <a href="https://github.com/humanbound/humanbound/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-FD9506?style=flat-square" alt="License"/></a> <a href="https://discord.gg/WgTMpmSFtN"><img src="https://img.shields.io/badge/discord-community-FD9506?style=flat-square" alt="Discord"/></a> <a href="https://docs.humanbound.ai/"><img src="https://img.shields.io/badge/docs-humanbound.ai-FD9506?style=flat-square" alt="Docs"/></a> </p>
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📖 Full documentation lives at docs.humanbound.ai — this README covers the essentials; the docs have the depth.
Release highlights
- Clean name: humanbound is the PyPI install. The old humanbound-cli package has been yanked from PyPI; install humanbound directly. - Public SDK namespace alongside the CLI — use the CLI or drive the engine from Python. - Firewall integration: pip install humanbound[firewall] pulls humanbound-firewall alongside the CLI.
See the changelog for full release notes.
Install
pip install humanbound # CLI + SDK, core deps
pip install humanbound[engine] # + OpenAI / Anthropic / Gemini providers
pip install humanbound[firewall] # + humanbound-firewall runtime
pip install humanbound[engine,firewall] # everythingQuick Start
CLI usage
```bash
Configure your LLM provider
export HB_PROVIDER=openai export HB_API_KEY=sk-...
Python SDK
import json
import time
from humanbound import LocalRunner, TestConfig
config = TestConfig(
endpoint=json.load(open("bot-config.json")), # same config file the CLI uses
scope_path="scope.yaml",
)
runner = LocalRunner()
experiment_id = runner.start(config)
while runner.get_status(experiment_id).status not in ("Finished", "Failed", "Terminated"):
time.sleep(5)
posture = runner.get_posture(experiment_id)
print(f"Security posture: {posture.overall_score} ({posture.grade})")
for insight in runner.get_result(experiment_id).insights:
print(insight["severity"], "—", insight["category"])The CLI and SDK share the same implementation, so they cannot drift. Authoring custom orchestrators and wiring EngineCallbacks is covered in the docs.
humanbound 是一个开源的 AI 代理红队引擎、SDK 和 CLI。它可以在本地运行或与其他系统进行交互。
humanbound 2.0 版本带来了以下新功能：使用 humanbound 作为 PyPI 安装包，公开的 SDK 命名空间，CLI 和 Python SDK 共享同一实现，防火墙集成等。
要安装 humanbound，可以使用以下命令： pip install humanbound（CLI 和 SDK，核心依赖） pip install humanbound[engine]（+ OpenAI / Anthropic / Gemini 提供者） pip install humanbound[firewall]（+ humanbound-firewall 运行时） pip install humanbound[engine,firewall]（所有内容）
CLI 使用示例 See docs.humanbound.ai for the full example
要配置 LLM 提供者，可以使用以下环境变量： export HB_PROVIDER=openai export HB_API_KEY=sk-...
Python SDK from humanbound import Bot, LocalRunner, OwaspAgentic, TestingLevel, EngineCallbacks
Compose your own test pipeline bot = Bot(endpoint="https://my-agent/chat", api_key="...") class Callbacks(EngineCallbacks): def on_finding(self, insight): ... def on_progress(self, pct): ... runner = LocalRunner()
高质量的开源AI工作流项目，适合AI安全和红队测试
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 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
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 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
- +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
该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
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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。
📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：人工智能红队引擎 的核心功能完整，质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | humanbound |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Open-source AI agent red-team engine, SDK, and CLI. Run offline or against the H。⭐27 · Python |
| Topics | AI红队测试AI安全Python |
| GitHub | https://github.com/humanbound/humanbound |
| License | NOASSERTION |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-11 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。