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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/GreyDGL/PentestGPT) · [上游 README](https://github.com/GreyDGL/PentestGPT/blob/HEAD/README.md)
> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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## 演示
### 安装
[](https://asciinema.org/a/761661)
[在 YouTube 观看](https://www.youtube.com/watch?v=RUNmoXqBwVg)
### PentestGPT 实战
[](https://asciinema.org/a/761663)
[在 YouTube 观看](https://www.youtube.com/watch?v=cWi3Yb7RmZA)
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## v1.0 新特性（Agentic 升级）
- **迭代循环（Iteration Loop）** - 智能体持续运行，维护记录进度的上下文文件，并在触及限制时携带先前上下文重启。循环在捕获 flag 或达到最大迭代次数时终止。
- **自主智能体（Autonomous Agent）** - 用于智能、自主渗透测试的智能体流水线
- **会话持久化（Session Persistence）** - 保存并恢复渗透测试会话
> 交互式**现代化遗留（modernized legacy）**模式现已支持**多模型**（`pentestgpt-legacy`）—— OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、xAI、Qwen、Moonshot 以及本地 Ollama。参见[交互式多 LLM 模式](#interactive-multi-llm-mode-modernized-legacy)。
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## 功能特性
- **AI 驱动的挑战求解器** - 利用 LLM 的高级推理能力执行渗透测试与 CTF
- **实时演练（Live Walkthrough）** - 在智能体攻克挑战时实时跟踪步骤
- **多类别支持** - Web、Crypto、Reversing、Forensics、PWN、权限提升（Privilege Escalation）
- **实时反馈** - 通过实时活动更新观察 AI 的工作过程
- **可扩展架构** - 简洁、模块化的设计，便于未来增强
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## 快速开始
### 前置条件
- **Python 3.12+**
- **[uv](https://docs.astral.sh/uv/)** - Python 包管理器
- **Claude Code CLI** (`claude`) - 已安装并完成认证。参见 [Claude Code 文档](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code)
### 安装
```bash
git clone https://github.com/GreyDGL/PentestGPT.git
cd PentestGPT
make install # runs uv sync
```
### 命令参考
| Command | Description |
|---------|-------------|
| `make install` | 安装依赖 |
| `make test` | 运行全部测试 |
| `make check` | 运行 lint + typecheck |
| `make build` | 构建可分发包 |
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## 用法
```bash
# Run against a target
pentestgpt --target 10.10.11.234
# With challenge context
pentestgpt --target 10.10.11.50 --instruction "WordPress site, focus on plugin vulnerabilities"
# Limit iterations
pentestgpt --target 10.10.11.234 --max-iterations 5
```
智能体在**迭代循环**中运行：它自主工作，维护记录进度的上下文文件，并在触及限制时携带先前上下文重启。循环在捕获 flag 或达到最大迭代次数（默认：10）时终止。
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## 交互式多 LLM 模式（现代化遗留）
USENIX 2024 论文中的经典人机协同 PentestGPT 得以保留，并现代化为 `pentestgpt-legacy`。它运行三个协作的 LLM 会话——**推理 / 生成 / 解析**——在由你交互式驱动会话的同时（`next`、`more`、`todo`、`discuss`）维护**渗透测试任务树（Pentesting Task Tree，PTT）**。与自主智能体（仅 Claude）不同，此模式通过各提供商的官方 SDK **原生**对接多家提供商。
### 配置提供商
为要使用的任意提供商设置 API 密钥（在环境变量中或 `.env` 中——参见 `.env.example`）。仅启用已配置的提供商。
```bash
OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... GEMINI_API_KEY=... # or GOOGLE_API_KEY
DEEPSEEK_API_KEY=... GROK_API_KEY=... QWEN_API_KEY=... KIMI_API_KEY=...
```
### 运行
```bash
# Auto-pick the best available models for each session
pentestgpt-legacy
# Choose models per session
pentestgpt-legacy --reasoning-model claude-opus-4-8 --parsing-model gemini-3.5-flash
# Local model via Ollama (OpenAI-compatible)
pentestgpt-legacy --reasoning-model ollama:qwen3 --base-url http://localhost:11434/v1
# List every supported model (shows which providers are configured)
pentestgpt-legacy --list-models
# Live round-trip every configured model and print a pass/fail matrix
pentestgpt-legacy --smoke-test
```
### 支持的模型（2026 年 6 月经网页核实）
`pentestgpt-legacy --list-models` 始终渲染实时注册表。模型 ID 变更后请重新运行 `--smoke-test`。当前快照：
| Provider | Current models | Legacy (kept) | Env key |
|----------|----------------|---------------|---------|
| **OpenAI** | `gpt-5.5`, `gpt-5.5-pro`, `gpt-5.4-mini`, `gpt-5.4-nano`, `gpt-5.2`, `gpt-5.3-codex` | `gpt-4o`, `gpt-4o-mini`, `o3`, `o4-mini` | `OPENAI_API_KEY` |
| **Anthropic** | `claude-opus-4-8`, `claude-sonnet-4-6`, `claude-haiku-4-5-20251001` | — | `ANTHROPIC_API_KEY` |
| **Google Gemini** | `gemini-3.1-pro`, `gemini-3.5-flash`, `gemini-3-pro`, `gemini-3.1-flash-lite` | `gemini-2.5-pro`, `gemini-2.5-flash` | `GEMINI_API_KEY` / `GOOGLE_API_KEY` |
| **DeepSeek** | `deepseek-v4-flash`, `deepseek-v4-pro` | `deepseek-chat`, `deepseek-reasoner` | `DEEPSEEK_API_KEY` |
| **xAI Grok** | `grok-4.3` | — | `GROK_API_KEY` / `XAI_API_KEY` |
| **Alibaba Qwen** | `qwen3.7-max`, `qwen3.5-flash`, `qwen3-max` | `QWEN_API_KEY` / `DASHSCOPE_API_KEY` |
| **Moonshot Kimi** | `kimi-k2.6` | — | `KIMI_API_KEY` (`.cn` 默认；设置 `MOONSHOT_BASE_URL` 以使用 `.ai`) |
| **Local (Ollama)** | `ollama:` (e.g. `ollama:qwen3`) | — | none (`OLLAMA_BASE_URL`) |
> 注册表位于 `pentestgpt_legacy/llm/registry.py`（唯一真实来源）。
> 添加模型只需一条 `ModelSpec` 条目；OpenAI 兼容提供商复用同一连接器。
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## 遥测（Telemetry）
PentestGPT 收集匿名使用数据以帮助改进工具。这些数据会发送至我们的 [Langfuse](https://langfuse.com) 项目，包括：
- 会话元数据（目标类型、持续时间、完成状态）
- 工具执行模式（使用了哪些工具，而非实际命令）
- Flag 检测事件（检测到 flag，而非 flag 内容）
**不收集敏感数据** - 命令输出、凭据或实际 flag 值绝不会被传输。
### 选择退出
```bash
# Via command line flag
pentestgpt --target 10.10.11.234 --no-telemetry
# Via environment variable
export LANGFUSE_ENABLED=false
```
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## 基准测试
PentestGPT 在 XBOW 验证套件上达到 **86.5% 成功率**（104 项基准中的 90 项）：
- **成本**：每项成功基准平均 $1.11，中位数 $0.42
- **时间**：每项成功基准平均 6.1 分钟，中位数 3.3 分钟
- **按难度划分的成功率**：
- Level 1：91.1%
- Level 2：74.5%
- Level 3：62.5%
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## 引用
若你在研究中使用 PentestGPT，请引用我们的论文：
```bibtex
@inproceedings{299699,
author = {Gelei Deng and Yi Liu and Víctor Mayoral-Vilches and Peng Liu and Yuekang Li and Yuan Xu and Tianwei Zhang and Yang Liu and Martin Pinzger and Stefan Rass},
title = {{PentestGPT}: Evaluating and Harnessing Large Language Models for Automated Penetration Testing},
booktitle = {33rd USENIX Security Symposium (USENIX Security 24)},
year = {2024},
isbn = {978-1-939133-44-1},
address = {Philadelphia, PA},
pages = {847--864},
url = {https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/deng},
publisher = {USENIX Association},
month = aug
}
```
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## 许可证
根据 MIT License 发布。更多信息请参见 `LICENSE.md`。
**免责声明**：本工具仅供教育用途和经授权的安全测试（authorized security testing）使用。作者不赞成任何非法用途。使用风险自负。
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## 致谢
- 研究得到 [Quantstamp](https://www.quantstamp.com/) 与 [NTU Singapore](https://www.ntu.edu.sg/) 的支持
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