像搭积木一样用SF-FastGPT搭了个多云安全Agent：发现资产、核查风险

原创

俺不是鸡哥
俺不是鸡哥

渗透结束-非常安全

2026年6月14日 19:37
北京

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背景

在分享我的案例之前，有必要先介绍一下我所使用的平台——深信服SF-FastGPT

地址：https://fastgpt.sangfor.com.cn/

深信服：

深信服是一家专注于企业级网络安全、云计算与IT基础设施的产品和服务供应商，致力于“让每个用户的数智化更简单、更安全”的企业。

FastGPT：

FastGPT是一个GitHub上超27k星的顶流开源项目基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，它将智能对话与可视化工作流编排结合，让用户通过拖拽节点即可构建复杂AI应用。

其核心能力包括支持多格式文档的自动化数据处理与向量化检索（RAG），实现基于私有知识库的精准问答；提供强大工作流编排，可设计意图识别、条件分支、外部工具调用等复杂流程；

那么当深信服的企业级实力与FastGPT的开源生态深度融合，会为企业AI应用落地碰撞出怎样的火花？

两者的结合，让SF-FastGPT从设计之初就只为解决一件事：让没有AI专家的企业，也能把AI真正用起来。

功能

在低代码、可视化的环境中，通过拖拽配置即可快速打造智能体，极大降低开发门槛。

原生支持MCP协议，可以轻松接入自研工具，让智能体真正”动手干活“

针对复杂文档场景深度优化，精准解析跨页表格、手写体、公式等，确保知识输入高质量

同时应用市场预置了大量面向企业实际场景的AI应用，涵盖教育、HR、法务、销售、IT运维等多个业务领域，用户无需从零搭建，即可直接选用。

痛点

痛点1：存储桶过多权限“看不见”

“我们有哪些存储桶被配置了匿名公开读写？哪些桶允许了危险的跨域访问？”

痛点2：云服务器端口“看不见”

“哪些云服务器（ECS/CVM/LH）向全网开放了22、3389、3306、6379等高危端口？哪些实例有公网IP且无访问控制？”

痛点3：资源整体风险态势“看不见”

“除了存储桶和端口，我们的云资源还存在哪些合规风险（如未加密的磁盘、无日志记录的桶、闲置未绑定的弹性IP）？”

等等

案例

这里利用cloudsword 负责“发现+评估”工作，官方CLI 负责“执行+修复”工作。两者通过mcp让智能体的统一调度，形成安全优先、能力互补的完整闭环。

打造一个资深企业多云安全运维智能体，专职负责腾讯云、阿里云、华为云、百度智能云一体化安全运维；精通跨云资产盘点、安全配置审计、IAM 权限管控、入侵应急响应、CLI 自动化运维。

工具地址：https://github.com/wgpsec/cloudsword

演示

问题：帮我看下当前账户下的资产

答：（智能体自动调用CloudSword，列出所有ECS、存储桶、VPC等资源概览）

问题：核查下有没有什么高危风险

答：（智能体分析配置，返回：3个存储桶匿名可读、2台服务器22端口对全网开放等等）

安全加固建议

结束

那么当有了SF-FastGPT，构建一个生产级AI智能体只需要两样东西：

1. 一个好点子。 清楚你想解决什么业务问题，想明白场景，你就已经完成了一半。
2. 像搭积木一样把它实现。 在可视化工作流画布上，意图识别、条件分支、知识库检索、工具调用……这些能力都是现成的“积木块”。你只需拖拽、连线、配置参数，无需编写复杂代码，也无需理解模型调参的底层原理。

就是这么简单。一个好点子，加上搭积木式的实现方式，AI应用就能快速落地。