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PentestGPT

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AI 模型与开发框架开发者工具AI 应用与 AI Agent large-language-modelsllmpenetration-testingpython
16,389
Stars
2,870
Forks
376
Watchers
100
Open Issues
MIT
许可证
Python
语言
2023-02-27
创建时间
2026-07-14
最近更新

项目能做什么

基于大语言模型构建的自动化渗透测试智能体框架。
来源:基于仓库元数据 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<!-- Improved compatibility of back to top link: See: https://github.com/othneildrew/Best-README-Template/pull/73 -->
<a name="readme-top"></a>

<!-- PROJECT SHIELDS -->
[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]
[![Forks][forks-shield]][forks-url]
[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]
[![Issues][issues-shield]][issues-url]
[![MIT License][license-shield]][license-url]
[![Discord][discord-shield]][discord-url]

<!-- PROJECT LOGO -->
<br />
<div align="center">

<h3 align="center">PentestGPT</h3>

  <p align="center">
    AI-Powered Autonomous Penetration Testing Agent
    <br />
    <strong>Published at USENIX Security 2024</strong>
    <br />
    <br />
    <a href="https://pentestgpt.com"><strong>Official Website: pentestgpt.com »</strong></a>
    <br />
    <br />
    <a href="https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/deng">Research Paper</a>
    ·
    <a href="https://github.com/GreyDGL/PentestGPT/issues">Report Bug</a>
    ·
    <a href="https://github.com/GreyDGL/PentestGPT/issues">Request Feature</a>
  </p>
</div>

<!-- ABOUT THE PROJECT -->
<a href="https://trendshift.io/repositories/3770" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/3770" alt="GreyDGL%2FPentestGPT | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>

---

## Demo

### Installation
[![Installation Demo](https://asciinema.org/a/761661.svg)](https://asciinema.org/a/761661)

[Watch on YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=RUNmoXqBwVg)

### PentestGPT in Action
[![PentestGPT Demo](https://asciinema.org/a/761663.svg)](https://asciinema.org/a/761663)

[Watch on YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=cWi3Yb7RmZA)

---

## What's New in v1.0 (Agentic Upgrade)

- **Multi-Stage Pipeline** - The agent works through staged phases (recon → exploit → walkthrough for CTF; asset discovery → vulnerability identification → report for pentests), feeding each stage's findings into the next.
- **Autonomous Agent** - Drives Claude Code or Codex to run tools and reason without human intervention.
- **Session Persistence** - Save and resume penetration testing sessions.

> The autonomous CTF pipeline is backend-pluggable for Claude Code and Codex. The interactive
> **modernized legacy** mode (`pentestgpt-legacy`) supports a wider provider set: OpenAI, Anthropic,
> Google Gemini, DeepSeek, xAI, Qwen, Moonshot, and local Ollama. See
> [Interactive Multi-LLM Mode](#interactive-multi-llm-mode-modernized-legacy).

---

## Features

- **AI-Powered Challenge Solver** - Leverages LLM advanced reasoning to perform penetration testing and CTFs
- **Live Walkthrough** - Tracks steps in real-time as the agent works through challenges
- **Multi-Category Support** - Web, Crypto, Reversing, Forensics, PWN, Privilege Escalation
- **Real-Time Feedback** - Watch the AI work with live activity updates
- **Extensible Architecture** - Clean, modular design ready for future enhancements

---

## Quick Start

### Prerequisi
阅读完整原文

商业机会分析 规则生成(AI 未配置)

综合评分 65.6 分。该项目在“个人可实施性”维度得 55 分,“付费可能性”维度得 64.0 分,差异化空间 88.0 分(评分依据见评分卡)。

将 PentestGPT 改造为垂直场景 SaaS

产品构想保留核心能力,针对某一类用户(如某行业团队)做托管版,收取月费。
目标用户有该需求的中小团队 / 独立站长
难度/周期中 · 2~4 周(MVP)
收费模式订阅制(如 ¥29~99/月)
竞争风险需验证付费意愿;注意许可证合规
依据 数据支持的判断:许可证与关键词显示存在商用与付费场景

一键部署托管 / 代部署服务

产品构想为不想自己折腾的用户提供在线实例或代部署。
目标用户非技术背景的目标用户
难度/周期低~中 · 1~2 周
收费模式按次收费或按月托管费
竞争风险客单价低,需控制人力成本
依据 数据支持的判断:项目支持 Docker 部署

面向细分需求的二次开发产品

产品构想基于 PentestGPT 的核心能力,聚焦一个更窄的场景(如某平台、某行业)做差异化。
目标用户该细分场景用户
难度/周期中 · 2~6 周
收费模式买断制 / 订阅制 / 广告
竞争风险细分需求规模需验证
依据 AI 推测:基于项目主题标签的判断

封装为在线小工具或 API 服务

产品构想把项目最常用的一个功能做成网页小工具,靠流量变现或按量计费。
目标用户搜索引擎带来的长尾用户
难度/周期低 · 1~3 周
收费模式免费引流 + 增值功能 / API 按量计费
竞争风险同质化竞争,需做好 SEO
依据 AI 推测:基于技术栈与部署特征的判断
以上为规则引擎基于仓库公开数据生成的参考结论,包含推测成分,不构成投资或创业承诺;配置 AI 后可获得更深入的分析。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目中文简介Stars语言
langflow-ai/langflow 中文介绍暂未生成
Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-po
156,515 Python
rasbt/LLMs-from-scratch 中文介绍暂未生成
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step b
108,211 Jupyter Notebook
mlabonne/llm-course 中文介绍暂未生成
Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmap
85,044 -
hiyouga/LlamaFactory 中文介绍暂未生成
Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)
75,991 Python
binary-husky/gpt_academic 中文介绍暂未生成
为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&
71,645 Python
bojieli/ai-agent-book 中文介绍暂未生成
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
57,708 Python
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2023-02-27,最近推送 2026-07-14,发布过 11 个 Release
社区活跃Star 16,389 / Fork 2,870 / Issue 100(数据支持,可自行核实)
许可证MIT
主要风险上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价

安装与使用

快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/GreyDGL/PentestGPT.git
cd PentestGPT
# 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
阅读原仓库文档
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。