1. 项目概述当Hermes遇上Pentagi重新定义渗透测试的“人机协同”最近在安全圈里一个组合讨论度挺高Hermes和Pentagi。乍一看这俩名字一个像是古希腊神话的信使一个像是某种工具组合在一起却指向了渗透测试领域一个非常有意思的新范式。简单来说这不再是传统意义上“人操作工具”的模式而是尝试构建一个由AI智能体Hermes驱动的、半自动甚至全自动的渗透测试流程而Pentagi则可能扮演着流程编排、任务分解或特定能力补充的角色。我花了些时间深入研究、部署测试甚至尝试复现了一些场景感觉这背后不仅仅是工具的堆砌更是一种工作流和思维模式的转变。对于渗透测试工程师、安全研究员甚至是红队成员来说这个组合的核心价值在于提效和降本。提效指的是将大量重复、繁琐的信息收集、漏洞扫描、基础利用环节交给AI智能体去执行让人能更专注于需要深度思考、逻辑推理和策略制定的高级攻击链构建。降本则意味着即使是资源有限的中小团队也能借助这套“AI副驾驶”体系模拟出更接近高级持续性威胁APT的复杂攻击行为提升自身安全水位评估的广度和深度。当然这绝不意味着工程师会被取代相反它对工程师提出了更高的要求你需要更懂业务、更懂攻击逻辑才能更好地设计任务、评估结果和进行决策干预。2. 核心思路拆解从“工具操作”到“任务驱动”的范式迁移要理解 Hermes Pentagi得先跳出“又一个自动化扫描器”的固有印象。传统的渗透测试无论是用Burp Suite手动测试还是用Nessus、AWVS进行自动扫描其核心是“人”在驱动。工程师决定目标、选择工具、配置参数、分析结果、手动验证。这个过程高度依赖个人经验且存在大量重复劳动。Hermes Pentagi的思路则是构建一个任务驱动的智能体系统。我们可以这样类比Hermes就像是一个不知疲倦、严格执行命令的“特种兵新兵”。你给它一个高级指令比如“探测目标Web应用的登录入口是否存在SQL注入漏洞”它不会只运行一个sqlmap。它会尝试分解这个任务先识别Web技术栈Wappalyzer、爬取登录相关页面自定义爬虫、分析表单参数解析HTML、构造试探性Payload、发送请求、分析响应差异、初步判断注入点可能性最后再调用专门的工具如sqlmap进行深度验证。整个过程Hermes自主完成决策链。Pentagi在这个体系里的角色目前社区和资料指向不一但结合其名称可能源于“Penetration Testing”和“AGI”或“Agent”的变体和上下文它更可能是一个任务编排框架或技能市场/仓库。它的作用可能是第一将复杂的渗透测试目标如“拿下某域控”分解成一系列Hermes能理解的原子任务信息收集-凭证窃取-横向移动-权限提升第二管理和调度多个Hermes智能体协同工作第三提供或集成一系列针对渗透测试的预制“技能”Skill供Hermes调用。所以这套组合的本质是建立了一个“指挥官工程师-参谋部Pentagi-作战单元Hermes”的协同体系。工程师负责制定战略目标测试范围、规则Pentagi负责战术分解和资源调度Hermes负责前线执行。这极大地扩展了单兵作战的能力边界。3. 环境部署与核心组件解析动手之前得先把“兵工厂”建起来。Hermes目前主要有两种形态Hermes Agent核心智能体和Hermes StudioWeb图形化管理界面。Pentagi的公开资料较少我们将其理解为一个概念或配套的脚本框架。部署的核心是Hermes Agent。3.1 Hermes Agent 部署详解Hermes Agent的安装方式多样官方推荐使用其提供的安装脚本或通过包管理器。这里以在Kali Linux上部署为例这是最常见的渗透测试环境。第一步系统准备与依赖安装确保你的Kali系统是最新的并且具备Python环境建议3.9以上。Hermes底层可能依赖一些系统库。sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y python3-pip python3-venv git curl build-essential注意在生产环境或长期使用的测试机上强烈建议使用Python虚拟环境venv来隔离Hermes的依赖避免污染系统Python环境也便于后续管理。第二步获取并运行安装脚本Hermes项目通常托管在GitHub。最稳妥的方式是从其官方仓库克隆。git clone https://github.com/your-hermes-repo/hermes.git # 请替换为真实仓库地址 cd hermes查看项目根目录通常会有install.sh或setup.py。运行前务必阅读脚本内容了解其执行的操作。# 如果有安装脚本 chmod x install.sh ./install.sh # 或者通过Python安装 pip3 install -e . # 如果是开发模式安装 # 或 pip3 install hermes-agent # 如果已上传至PyPI安装过程可能会下载模型文件、安装Node.js环境用于WebUI等。你会看到类似Installing managed UV into...和Building desktop app...的提示这是它在构建本地化的运行时和客户端界面。第三步配置与初始化安装完成后通常需要初始化配置。Hermes Agent的核心配置在于连接的后端大模型。它支持接入OpenAI API兼容的各类模型也包括本地部署的Ollama、LM Studio等。hermes configure # 假设命令行工具名为 hermes你需要提供模型API地址例如https://api.openai.com/v1或本地http://localhost:11434/v1(Ollama)。API密钥对于在线API填入你的Key对于本地模型可能不需要或使用占位符。模型名称如gpt-4o-mini,qwen2.5:7b,llama3.2等。配置完成后启动Hermes Agent服务hermes start启动后Agent会进入等待状态通常会在本地开启一个WebSocket或HTTP服务端口等待来自Studio或Pentagi的指令。你会看到Hermes waiting for approval (polling every 1s)...这样的日志表示它正在轮询任务队列。第四步验证安装通过查看服务状态或访问其本地API端点来验证。curl http://localhost:8675/health # 端口号需根据实际配置调整如果返回{status:ok}之类的信息说明Agent已就绪。3.2 Hermes Studio 与技能Skill管理Hermes Studio提供了一个可视化的界面来管理智能体、创建对话、安装技能和查看执行历史。这对于不习惯纯命令行的用户非常友好。安装与运行Hermes Studio通常Hermes Studio会随着Agent一起安装或者作为一个独立的桌面应用提供。如果独立安装可能需要从官网下载安装包或通过包管理器。# 例如通过npm安装如果它是Electron应用 npm install -g hermes-studio hermes-studio运行后它会自动连接本地的Hermes Agent服务。在Studio界面中你可以与智能体对话直接以自然语言下达任务如“扫描 example.com 的开放端口”。管理技能Skills这是Hermes能力的核心扩展。技能就像给智能体安装的“APP”。例如一个nmap_scan技能允许Hermes调用nmap一个sqlmap_test技能允许它进行SQL注入测试。安装新技能社区可能会提供丰富的技能库。在Studio的技能市场你可以搜索并安装诸如dirsearch,subdomain_enum,cve_check等技能。安装后Hermes就具备了相应的能力。关于技能Skill的深度解析一个Skill本质上是一个定义了工具调用规范的配置文件可能是YAML或JSON。它告诉Hermes这个技能叫什么描述是什么。执行这个技能需要调用哪个命令行工具或Python函数。需要哪些输入参数如目标URL、端口号、字典路径。如何解析工具的输出并将其转化为Hermes能理解的、结构化的结果。 例如一个简单的目录爆破技能定义会包含调用gobuster或ffuf的命令模板并定义如何从输出中提取发现的路径。3.3 Pentagi 的定位与集成猜想由于公开的、成熟的Pentagi项目资料有限我们基于概念进行合理推演。Pentagi很可能以两种形式存在脚本框架形式一套Python库和脚本允许你以编程方式定义复杂的渗透测试工作流Workflow。你可以编写一个Python脚本使用Pentagi的API依次创建“子域名枚举”、“端口扫描”、“Web目录扫描”等多个任务并指定它们之间的依赖关系如先枚举子域再对发现的子域进行端口扫描然后将这些任务派发给一个或多个Hermes Agent去执行。YAML/DSL定义文件通过一个声明式的YAML文件来描述整个渗透测试流程。这种形式更接近GitLab CI/CD的.gitlab-ci.yml对非开发者更友好。# 假设的 pentagi_workflow.yaml name: Full Web App Penetration Test target: example.com stages: - reconnaissance: tasks: - name: subdomain_enumeration agent: hermes-01 skill: subfinder - name: port_scan_all agent: hermes-01 skill: nmap_tcp_full depends_on: subdomain_enumeration - vulnerability_assessment: tasks: - name: web_fingerprint agent: hermes-02 skill: wappalyzer target: {{ stages.reconnaissance.results.open_web_ports }}无论形式如何Pentagi的核心价值在于将渗透测试方法论如PTES、OWASP测试指南流程化、代码化使复杂的、多步骤的攻击模拟能够被重复、可靠地执行。4. 实战演练构建一个自动化Web应用渗透测试流程理论说得再多不如实际跑一遍。我们设计一个实战场景对一个指定的Web应用假设为testphp.vulnweb.com这是一个合法的测试站点进行从外到内的自动化安全评估。我们将模拟使用HermesPentagi以工作流脚本形式来完成。4.1 阶段一侦查与信息收集这是所有测试的基石。我们的目标是尽可能全面地收集目标信息。任务1子域名枚举我们给Hermes Agent下达指令“使用所有可用资源枚举vulnweb.com的子域名。” Hermes在内部会分解这个指令检查已安装的技能发现它有subfinder、amass、assetfinder等技能。并行或串行调用这些技能每个技能都会运行相应的工具。收集所有工具的输出去重合并生成一个统一的子域名列表。 在这个过程中Hermes可能会遇到技能执行失败、网络超时等问题。一个健壮的智能体会记录日志并尝试使用备用技能。最终我们可能得到testphp.vulnweb.com、testasp.vulnweb.com等结果。任务2端口扫描与服务识别基于发现的子域名下一步是端口扫描。指令“对testphp.vulnweb.com进行全端口扫描并识别服务版本。” Hermes会调用nmap技能。关键参数配置这里就体现出AI的“智能”。一个简单的指令Hermes可能会选择-p- -sV参数进行全端口扫描和版本探测。但一个有经验的工程师可能会通过Pentagi的工作流先指定一个快速扫描-p 80,443,8080,8443如果发现大量开放端口再触发全端口扫描。我们需要在Pentagi的工作流定义中设计这种条件判断逻辑。结果解析Hermes的nmap技能不能只返回原始XML或文本它需要解析出结构化数据[{host: testphp.vulnweb.com, port: 80, service: http, version: Apache 2.4.41}]。这个结构化的结果对于后续任务至关重要。任务3Web应用指纹识别针对开放的HTTP/HTTPS服务进行深度指纹识别。指令“识别http://testphp.vulnweb.com使用的Web框架、中间件、前端库和已知漏洞。” Hermes会调用如wappalyzer通过浏览器自动化或API、whatweb等技能。 这个阶段收集的信息将直接指导后续的漏洞检测方向。例如识别出PHP 5.6 Apache那么旧版本PHP的漏洞、Apache特定配置漏洞就成为重点。4.2 阶段二自动化漏洞扫描与探测在信息收集的基础上启动针对性的漏洞探测。任务4目录与敏感文件爆破指令“对http://testphp.vulnweb.com进行强力目录和文件扫描。” Hermes调用gobuster或ffuf技能。字典选择这里可以体现“智能”。Hermes可以根据之前指纹识别的结果如识别出是PHP站点自动选择或合并更相关的字典如php-specific.txt。速率控制为了避免对目标造成过大压力或被封IP需要在技能配置或Pentagi工作流中设置请求间隔-t参数。结果过滤智能体应能自动过滤掉大量的404响应只关注200、301、302、403等有意义的响应并将可疑路径如/admin/,/backup.zip,/config.php高亮标记。任务5SQL注入自动化测试指令“检测http://testphp.vulnweb.com/artists.php?artist1是否存在SQL注入漏洞。” Hermes调用sqlmap技能。参数化调用Hermes不是简单地运行sqlmap -u “URL”。它会从上下文中提取测试目标URL并可能结合之前爬取到的所有表单和参数批量生成测试任务。风险规避在Pentagi工作流中我们必须预设规则。例如对于注入测试默认使用--level1 --risk1进行无害探测只有在对明确授权的测试目标且经过确认后才可能提升风险等级。这是自动化渗透测试的伦理和安全红线必须在系统设计之初就嵌入。结果解析与验证Hermes需要解析sqlmap的输出判断是否存在漏洞并将漏洞类型、参数、Payload、利用难度等信息结构化存储。任务6XSS、命令注入等常见Web漏洞探测类似地Hermes可以调用xsstrike、commix等工具的封装技能或使用内置的Payload库进行模糊测试。这个过程可以是并发的大大提高效率。4.3 阶段三结果汇总、验证与报告生成所有任务执行完毕后原始数据是散乱的。Pentagi的工作流引擎需要负责结果的聚合。任务7数据聚合与关联分析Pentagi将各个Hermes Agent返回的结构化结果收集起来进行关联分析。例如将“端口80开放” “发现/phpmyadmin目录” “识别出PHP版本5.6” 这几个信息关联起来其风险等级就远高于单独存在。将发现的子域名、IP、漏洞统一关联到主资产名下。 这个阶段可能还需要人工介入对高危漏洞进行手动验证避免误报。Hermes Studio可以提供界面让工程师一键对某个疑似漏洞发起验证请求例如请求Hermes用sqlmap的--sql-shell参数尝试获取数据以确认漏洞真实存在。任务8报告自动化生成最终Pentagi或一个专门的报告生成技能可以基于模板如Jinja2将结构化的漏洞数据、资产数据、测试过程日志自动生成HTML、PDF或Markdown格式的报告。报告应包括执行摘要、漏洞详情CVSS评分、复现步骤、修复建议、资产清单和附录日志。5. 高级技巧与深度集成方案当基础流程跑通后我们可以探索更高级的用法让这套系统真正发挥威力。5.1 连接本地大模型与解决“联网限制”很多团队出于数据安全考虑希望使用本地部署的大模型如Qwen、Llama、ChatGLM来驱动Hermes。这完全可行也是官方支持的方向。方案使用Ollama部署本地模型在本地或内网服务器安装 Ollama 。拉取所需的模型例如ollama pull qwen2.5:7b。启动Ollama服务它默认会在11434端口提供兼容OpenAI API的接口。在Hermes Agent配置中将API地址设置为http://localhost:11434/v1模型名设置为qwen2.5:7b。 这样所有的AI推理都在内网完成无数据泄露风险。关于“上网查询信息经常受限”这是指Hermes在执行任务时可能需要访问外部网站进行信息查询如搜索最新Exp、查询CVE详情。在企业内网环境中这确实可能被防火墙阻止。解决方案有代理配置在Hermes Agent的配置中或在其底层的请求库如aiohttp, requests环境变量中设置公司认可的HTTP/HTTPS代理。技能本地化将需要联网查询的功能替换为本地知识库或内部漏洞库的查询技能。例如开发一个技能让它查询内部的Nessus漏洞库或自建的CVE数据库而不是去访问nvd.nist.gov。网络隔离策略专门为渗透测试AI系统配置一个可以有限制地访问外部互联网的沙箱网络环境。5.2 与现有安全工具链集成Hermes不应是一个孤岛它可以成为现有安全运营中心SOC或漏洞管理平台的一个智能输入源。集成思路与SIEM/SOAR集成将Hermes/Pentagi发现的漏洞和高风险资产通过API形式自动创建工单Ticket到Jira、ServiceNow等系统或者发送告警到SIEM如Splunk, Elastic SIEM。与漏洞扫描器互补将Nessus、AWVS的扫描结果作为Hermes的输入。例如当Nessus扫描出一个“可能的SQL注入”时可以自动触发一个Hermes任务用sqlmap进行深度验证并将验证结果回填降低误报率。与GitLab CI/CD集成在DevSecOps流程中可以将Pentagi工作流作为一个CI/CD流水线中的安全测试阶段。每次代码推送或合并请求自动对预览环境进行一轮轻量级的、由Hermes驱动的自动化安全测试。5.3 自定义技能Skill开发这是释放Hermes潜力的关键。当内置技能不够用时你需要自己开发。开发一个自定义技能的步骤定义技能元数据创建一个skill.yaml文件定义技能名称、描述、版本、作者、所需参数等。编写执行逻辑通常是一个Python脚本。这个脚本需要接收Hermes传过来的参数如target_url然后调用任何你需要的工具或库可以是命令行工具也可以是Python库如requests,BeautifulSoup。格式化输出脚本必须将执行结果以JSON等结构化格式输出。Hermes Agent会捕获这个输出并将其传递给下一个任务或最终报告。打包与安装将技能文件夹打包可以通过Hermes Studio的界面安装或通过命令行安装。例如你可以开发一个springboot_actuator_check技能专门用于快速检测Spring Boot Actuator端点是否未授权开放这比通用的目录爆破更精准高效。6. 常见问题、踩坑记录与优化建议在实际部署和测试中我遇到了不少问题这里总结一下希望能帮你避坑。问题1Hermes Agent启动失败提示模型连接错误。排查首先检查hermes configure的设置是否正确。API地址和密钥是否有效。如果是本地模型如Ollama运行curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: qwen2.5:7b, prompt:hello}测试模型服务是否正常。解决确保模型服务已启动且网络可达。对于在线API检查网络代理和防火墙设置。问题2技能执行超时或卡住。原因某些技能如全端口扫描、深度目录爆破本身执行时间很长。或者技能调用的底层工具本身存在bug或陷入死循环。解决在Pentagi工作流或技能定义中为每个任务设置超时时间。例如限制目录爆破任务最多运行10分钟。此外在Hermes Agent层面可以监控子进程的资源占用对异常进程进行清理。问题3自动化测试产生大量流量触发目标WAF或导致服务不稳定。原因这是自动化渗透测试的最大风险之一。无节制的并发请求和攻击Payload很容易被识别。解决速率限制在所有涉及网络请求的技能中强制加入延迟参数--delayin sqlmap,-tin ffuf。白名单/豁免设置在测试开始前与客户或运维团队沟通将测试源的IP地址加入到WAF或IPS的临时白名单中仅适用于授权测试。智能调度Pentagi工作流应具备“柔性”策略。例如当检测到大量429Too Many Requests或503响应时自动暂停任务并延长请求间隔。问题4漏洞误报率高。原因AI智能体可能过度解读工具输出或者工具本身存在误报。解决建立验证闭环。对于Hermes标记为中高危的漏洞必须有一个手动或半自动的验证步骤。可以在Pentagi工作流中设计当发现SQL注入漏洞后自动创建一个“待验证”任务并通知工程师。工程师在Hermes Studio中点击“验证”系统会使用更精确的参数如--dbs进行二次确认再将结果标记为“已确认”或“误报”。这个过程的数据可以反馈给AI模型用于后续的优化。问题5复杂业务逻辑漏洞无法覆盖。现状这是当前所有自动化安全测试工具的短板。Hermes对于逻辑漏洞如越权、业务顺序绕过、需要复杂状态维持的攻击如多步骤交易欺诈难以有效处理。优化方向不要试图用Hermes完全替代人工。它的定位应该是“超级辅助”。对于复杂业务测试可以这样做工程师手动在浏览器中完成一次完整的业务攻击流程并使用Burp Suite记录整个会话Save Project。将Burp的导出文件如*.xml作为“种子”输入给Hermes。Hermes可以学习这个会话中的请求序列和参数变化模式。工程师可以指示Hermes“基于这个会话尝试修改user_id参数测试垂直越权。” Hermes便能在这个已认证的会话上下文里进行参数模糊测试。这大大扩展了自动化测试的深度。最后我想强调的是Hermes Pentagi 代表的AI驱动渗透测试还处于早期阶段它不是一个“一键攻破”的神器而是一个强大的“力量倍增器”。它的价值在于接管那些重复、枯燥、耗时的“脏活累活”让安全工程师能解放出来去做更有创造性的威胁建模、攻击链设计和深度漏洞挖掘。部署和使用它的过程本身也是对自身测试流程进行标准化、代码化梳理的好机会。开始可能会觉得繁琐但一旦跑通你会发现整个安全测试的效率和规范性都能上一个台阶。