文章总结： 本文介绍基于OpenAIAgentsPython库开发安全检测智能体的实践，涵盖白盒与黑盒漏洞检测方案。核心涉及Agents架构、沙箱代理、多工具协作（HTTP请求、Chrome控制、Ubuntu命令执行）及Harness任务编排设计。作者指出动态网页处理存在token成本高、复杂JS解析困难等挑战，建议优先处理API接口检测以控制成本。 综合评分： 76 文章分类： 安全工具,WEB安全,漏洞分析,安全开发,红队

安全检测agent开发笔记(1)

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鬼麦子 鬼麦子

鬼麦子

2026年5月3日 07:48 陕西

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openai-agents-python这个py库挺不错，几乎支持所有模型，反正openai api格式都可以，本身他是openai agents sdk的Python版。

https://github.com/openai/openai-agents-python

核心概念：

1. Agents

智能代理：经由指令、工具、安全防护规则与任务交接机制配置而成的大语言模型实体

2. Sandbox Agents

沙箱代理：预先配置容器运行环境，可长期稳定执行任务的专用智能代理

3. Agents as tools / Handoffs

代理工具化 / 任务交接：将特定专项任务委派交由其他代理执行处理

4. Tools

功能工具：可供代理执行行为操作的各类工具，包含函数、MCP、托管工具

5. Guardrails

安全护栏：可自主配置的安全校验机制，用以完成输入与输出的合规验证

6. Human in the loop

人在回路：代理运行流程中内置的人工介入与审核机制

7. Sessions

会话系统：可在代理多次运行之间自动统一管理对话历史

8. Tracing

运行追踪：内置代理运行全程溯源功能，支持对工作流进行查看、调试与优化

9. Realtime Agents

实时智能代理：依托gpt-realti

基本上该有的功能都有了，官方文档:

https://openai.github.io/openai-agents-python/

当然vibe coding了，肯定不能自己写代码，所以参考文档这些都是给ai看的，具体操作的也是ai，人类是个指挥者，指挥者肯定要理解自己指挥的到底是什么，方便调度与问题排查。

好了，话归正题，最近的目标是agent漏洞挖掘智能体，我那个发财facai工具基本上把资产收集这件事做完了。

https://github.com/guimaizi/facai

所以下来就是agent赋能，我是从白盒检测开始的，相对简单些。

这也不算白盒吧，但例子很简单，也很直观，毫无技术难度，纯vibe coding造ai，首先让ai做了个skill，用于http请求响应，然后开启这个功能，就可以做到，让检测某个url就可以检测那个url，等于就是给模型连上网。

简单至极，但是这种上网方式只是静态，http请求的，对动态网页的支持不是很友好，搜了很多控制浏览器的skill和mcp，选择了Chrome DevTools MCP，这个相对于其他更官方一些，属于Chrome的亲儿子。

https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

具体就是控制Chrome浏览器，它居然还是通过截图来分析页面内容的，很废token。

然后又觉得，既然说可以http请求响应了，可以控制浏览器了，我为什么不直接控制电脑呢，然后就做了个控制ubuntu的skill，反正我ubuntu虚拟机，随它怎么用，所以在描述那块就声明了，不限制任何命令，也把常用工具curl nmap nc sqlmap web环境 数据库操作都交给了它。

但还是有问题，你不让他执行他是不会动的，所以需要编排下，并且实现多agent协作。Harness 概念，这个思路是挺不错的，就是一个目标-执行-结果，这个过程的设计，包括提供这个过程中需要的工具、需要的数据，反正一股脑都提供完全，之后全交给ai执行，理论上是这样。

但实践中，不清晰的目的，不好明确验证的结果，执行中的偏差，都会影响最终结果，果然设计要比执行难，还在摸索中。

黑盒检测理论概念:

多agent，一个从爬虫数据库中获取目标，一个对目标进行安全漏洞检测 ，一个如果存在漏洞，验证检测结果，一个监测三个agent运行状态，安全测试遵循无害化、不打扰、不触发waf，少量请求包的基础检测。

1. 获取待处理数据，目标数据

mongodb数据库，里面分为浏览器可渲染的url、不可渲染的api请求、有价值如js这种资源文件，三类目标资产。

2. 漏洞检测

漏洞检测必须无害化、不打扰、不触发waf、低请求数进行漏检测。

对相关目标信息进行功能、业务、系统识别，对之后漏洞检测提供测试方向。

对可渲染的url进行浏览器动态检测

对不可渲染的api进行，后端漏洞检测

对js文件进行代码安全审计

统一结果后，综合安全风险，对高价值功能再进行漏洞检测。

3. 漏洞验证

对已有漏洞结果进行验证，过滤无意义无价值报告，如有必要，可通过ubuntu虚拟机web环境进行漏洞验证，确认漏洞真实性。

4. 监视者模式

对整个工作流程进行监视、记录、纠错，防止执行偏离目标，流程卡主。

几乎这一切的设计都是vibe coding，自己只用提供方向与思路。

遇到的问题，

1.网页过大，前端功能复杂，哪怕是谷歌亲儿子，Chrome mcp在处理网页动态问题时也不是很方便，所以在动态交互这块，几乎还是很难完全交给模型。

 2.单个js文件过大，很难静态分析，尤其强混淆的js，模型也很无力。

总的来说就是，目前完全通过模型去处理网页，这件事的token成本太高，并不是完全没法实现，只是成本过高。

api接口相对好点，只要返回包不过大，都可以正常发挥模型能力。

测试模型为本地qwen3.6 35b a3b，线上doubao pro模型，一个动态网页十万token，线上真用不起，这也是最重要的一点，不可能为了500块的漏洞，烧1000块的token。

白盒一个项目的代码加起来顶多几十m，都是大型项目了，而且有明确的目录结构，但黑盒目前解决不了的，其实还是在Chrome动态爬虫这件事，理解一个页面就已经很贵了，更何况理解整个站点。

未完待续…

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