作者 | 悟空?qǐng)F(tuán)隊(duì) — 新一代 AI 代碼安全捉“妖”行者（原騰訊AI安全-啄木鳥(niǎo)團(tuán)隊(duì))

隨著AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI智能體在0day漏洞挖掘領(lǐng)域展現(xiàn)出前所未有的潛力。

本文將深入探討AI Agent如何通過(guò)創(chuàng)新的多智能體協(xié)作系統(tǒng)，打造出高效的0day漏洞“生產(chǎn)線”，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的漏洞檢測(cè)。通過(guò)基準(zhǔn)測(cè)試和實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證，Agent在復(fù)雜代碼和大型項(xiàng)目中的表現(xiàn)超越傳統(tǒng)工具，極大提升了漏洞識(shí)別效率與準(zhǔn)確性。

一、AI Agent 顛覆0day挖掘認(rèn)知

在網(wǎng)絡(luò)安全攻防的核心戰(zhàn)場(chǎng)，0day漏洞挖掘長(zhǎng)期以來(lái)被視為一項(xiàng)極度依賴專家經(jīng)驗(yàn)、耗時(shí)費(fèi)力的“手藝活”。

傳統(tǒng)的0day挖掘如同大海撈針，依賴人工審計(jì)和靜態(tài)應(yīng)用安全測(cè)試（SAST）工具，雖有其作用，但在應(yīng)對(duì)日益龐雜的代碼和系統(tǒng)時(shí)，往往面臨誤報(bào)、漏報(bào)和效率低下等問(wèn)題，在處理大型項(xiàng)目、復(fù)雜代碼系統(tǒng)時(shí)，它們的局限性也逐漸顯現(xiàn)。   

（插畫圖：AI Agent 與傳統(tǒng)漏洞挖掘方式對(duì)比）

AI Agent 的出現(xiàn)，正為這一困境帶來(lái)革命性的突破。通過(guò)模擬人類專家的分析與推理能力，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大模式識(shí)別能力，AI Agent 不僅能大幅度自動(dòng)化審計(jì)流程、減輕人工負(fù)擔(dān)，更能精準(zhǔn)識(shí)別出傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜漏洞，顯著提升漏洞挖掘的效率、準(zhǔn)確性和深度。

二、“0day生產(chǎn)線”是如何建成的？

AI Agent 通過(guò)構(gòu)建一個(gè)多智能體協(xié)作系統(tǒng)，效仿專業(yè)安全團(tuán)隊(duì)的協(xié)作機(jī)制，從而打造出一條自動(dòng)化的0day漏洞“生產(chǎn)線”。

1.  系統(tǒng)架構(gòu)：協(xié)同作戰(zhàn)的智能軍團(tuán)

(1)  Client Agent ：用戶交互的入口，負(fù)責(zé)提交任務(wù)并與其他智能體進(jìn)行協(xié)調(diào)。

(2)  Remote Agent ：負(fù)責(zé)任務(wù)規(guī)劃與路由，負(fù)責(zé)將復(fù)雜任務(wù)分解，并依據(jù)各專業(yè)智能體的能力進(jìn)行最優(yōu)分配，確保整體任務(wù)高效執(zhí)行。

(3)  Audit Agent ：審計(jì)智能體，漏洞挖掘的核心執(zhí)行單元。它負(fù)責(zé)對(duì)代碼進(jìn)行從代碼片段級(jí)到完整項(xiàng)目級(jí)的多層次、多維度掃描與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。集成了多種先進(jìn)掃描技術(shù)和算法，以增強(qiáng)審計(jì)的廣度和深度。

(4)  Review Agent ：復(fù)審智能體，負(fù)責(zé)進(jìn)一步審核漏洞檢測(cè)結(jié)果，結(jié)合多種Prompt和評(píng)分機(jī)制，確認(rèn)漏洞的有效性和嚴(yán)重性，大幅降低誤報(bào)。

(5)  Fix Agent ：修復(fù)智能體，此智能體負(fù)責(zé)提供初步的修復(fù)建議。它通過(guò)查詢CVE漏洞庫(kù)、內(nèi)部知識(shí)庫(kù)等，生成漏洞修復(fù)方案。

（圖：悟空 AI Agent 架構(gòu)圖）

悟空 Agent 的核心優(yōu)勢(shì)在于，它通過(guò)精細(xì)分工克服了單一智能體在知識(shí)廣度、分析深度和任務(wù)并行處理能力上的局限，使得復(fù)雜漏洞的挖掘如同專家團(tuán)隊(duì)高效會(huì)診，而非單兵作戰(zhàn)。通過(guò)A2A（Agent-to-Agent）協(xié)議高效協(xié)同，確保任務(wù)從宏觀規(guī)劃到微觀執(zhí)行的無(wú)縫銜接。

2.  工作流程：自動(dòng)化的流水線作業(yè)

悟空 Agent 的工作流程高度自動(dòng)化，宛如一條精密的流水線：

（圖：悟空 Agent 工作流程圖）

(1)  任務(wù)接收與分解： 用戶通過(guò)Client Agent 提交任務(wù)。該任務(wù)首先到達(dá)“產(chǎn)線總指揮”—— Remote Agent 。它利用大語(yǔ)言模型（LLM）進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃，將復(fù)雜需求智能分解為獨(dú)立的子任務(wù)（如代碼審計(jì)、結(jié)果驗(yàn)證、修復(fù)方案生成）。

(2)  并行專業(yè)處理： 分解后的子任務(wù)被自動(dòng)派發(fā)至“流水線”上的各個(gè)專業(yè)“工站”——即并行的Audit Agent 、Review Agent 和 Fix Agent 。

• Audit Agent 運(yùn)用LLM和代碼分析模塊（如入口識(shí)別、上下文獲取、漏洞推理）執(zhí)行深度掃描。
• Review Agent 利用LLM及多重校驗(yàn)、投票機(jī)制（如多Checker、疑難點(diǎn)反思）確保結(jié)果準(zhǔn)確性。
• Fix Agent 參考知識(shí)庫(kù)（CVE庫(kù)、內(nèi)部庫(kù)），借助LLM微調(diào)生成修復(fù)建議并進(jìn)行語(yǔ)法檢查。

(3)  結(jié)果匯總輸出： 各智能體完成工作后，將處理響應(yīng)反饋給Remote Agent 。由它負(fù)責(zé)整合所有子任務(wù)的結(jié)果，形成一份完整的、經(jīng)過(guò)層層處理的最終報(bào)告或解決方案，并準(zhǔn)備交付。

（圖：悟空 Agent 的實(shí)際工作流程界面）

這個(gè)流程通過(guò)明確的分工和智能體的并行協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了從任務(wù)輸入到結(jié)果輸出的高度自動(dòng)化，顯著提升了漏洞挖掘與處理的效率。

三、AI Agent 的產(chǎn)出與實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證

1.  基準(zhǔn)數(shù)據(jù)測(cè)試

(1) GitHub Top 1000開(kāi)源項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證

為全面評(píng)估悟空 Agent 在真實(shí)且復(fù)雜的代碼環(huán)境中的實(shí)戰(zhàn)能力，我們選取了 GitHub 平臺(tái)某語(yǔ)言排名前1000的開(kāi)源項(xiàng)目作為基準(zhǔn)測(cè)試集，直接對(duì)這些廣泛使用的代碼倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行真實(shí)漏洞掃描與檢測(cè)。

在測(cè)試中，悟空 Agent 展現(xiàn)出高效且精準(zhǔn)的漏洞識(shí)別能力。特別是在針對(duì)SQL注入等常見(jiàn)高危漏洞的檢測(cè)上，準(zhǔn)確率超95%。

在對(duì)GitHub Top 1000項(xiàng)目的整體掃描中，悟空 Agent 共計(jì)發(fā)現(xiàn)并確認(rèn)了 247 處有效漏洞。這些漏洞在不同影響力層級(jí)的項(xiàng)目中均有分布，具體構(gòu)成請(qǐng)見(jiàn)下圖分析：

（圖：悟空 Agent 在 Github 某語(yǔ)言下Top1000項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)檢測(cè)成果）

從圖中可以看出，雖然頂級(jí)項(xiàng)目安全防護(hù)相對(duì)嚴(yán)密，但中長(zhǎng)尾項(xiàng)目中仍存在大量可被利用的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。我們也對(duì)大部分檢出漏洞進(jìn)行了 CVE 編號(hào)申報(bào)，申報(bào)結(jié)果大致分布為：

（圖：悟空 Agent檢出漏洞的 CVE 申報(bào)情況）

2. 實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證

(1) 中大型開(kāi)源項(xiàng)目

在對(duì)Github 某 23k Stars 的中大規(guī)模開(kāi)源項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)審計(jì)中，悟空 Agent 的表現(xiàn)與傳統(tǒng)靜態(tài)應(yīng)用安全測(cè)試（SAST）工具形成了鮮明對(duì)照。具體差異可總結(jié)如下：

我們?cè)诔掷m(xù)迭代工具之余，也及時(shí)向項(xiàng)目官方和 CVE 官方紕漏了漏洞細(xì)節(jié)：

（圖：悟空?qǐng)F(tuán)隊(duì)向項(xiàng)目官方披露漏洞細(xì)節(jié)及修復(fù)建議郵件）

（圖：CVE 官方授予悟空?qǐng)F(tuán)隊(duì)漏洞編號(hào)的郵件）

(2) 大型開(kāi)源項(xiàng)目

為進(jìn)一步檢驗(yàn)悟空 Agent 在處理超大規(guī)模、高復(fù)雜度項(xiàng)目上的實(shí)戰(zhàn)效能，我們選取了當(dāng)前 AI 領(lǐng)域中廣受矚目且代碼量龐大的開(kāi)源項(xiàng)目 Langchain 作為目標(biāo)，Langchain其復(fù)雜的架構(gòu)、眾多的依賴關(guān)系以及快速的迭代周期，對(duì)任何自動(dòng)化安全審計(jì)工具而言都是一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

面對(duì)如 LangChain 這樣超 100K Stars 的大型項(xiàng)目，悟空 Agent 依然展現(xiàn)出其強(qiáng)大的分析推理能力，通過(guò)細(xì)致的掃描和智能研判，悟空 Agent 成功在Langchain中識(shí)別出若干此前未被發(fā)現(xiàn)的潛在安全漏洞。

（圖：悟空 Agent 后臺(tái)檢出 LangChian 項(xiàng)目的未紕漏漏洞）

我們高度重視這些發(fā)現(xiàn)，并已遵循負(fù)責(zé)任的漏洞披露原則，將相關(guān)的技術(shù)細(xì)節(jié)和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)整理后，已通過(guò)官方渠道或指定的第三方漏洞報(bào)告平臺(tái)（如面向AI/ML項(xiàng)目的Huntr）正式報(bào)送給 Langchain 項(xiàng)目維護(hù)團(tuán)隊(duì)及相關(guān)安全應(yīng)急響應(yīng)中心。

四、結(jié)語(yǔ)

悟空 Agent 是 AI 在漏洞挖掘領(lǐng)域應(yīng)用的成功案例，通過(guò)創(chuàng)新的多智能體協(xié)作模式，將0day漏洞的發(fā)現(xiàn)效率和準(zhǔn)確性提升到了新的高度。AI技術(shù)的持續(xù)進(jìn)化，正驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全邁向智能化、自動(dòng)化新高度。這不僅是場(chǎng)技術(shù)革命，更是安全理念的升華——AI旨在賦能而非取代安全專家。

我們應(yīng)積極擁抱這場(chǎng)變革，通過(guò)深化人機(jī)協(xié)同，共筑更智能、主動(dòng)且更具韌性的網(wǎng)絡(luò)安全新范式。這將使安全專家得以從重復(fù)勞動(dòng)中解放，專注于戰(zhàn)略性與創(chuàng)新性挑戰(zhàn)，最終推動(dòng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)實(shí)現(xiàn)跨越式提升。