redcell: 端到端AI渗透测试平台

导语：网络安全人才短缺的背景下，一款能让AI自主完成渗透测试全流程的开源工具正在引起关注。redcell通过多Agent协作，在Kali容器中调用真实攻击工具，从侦察到报告一气呵成。

项目概述

redcell是一个AI红队平台，其核心能力是让大型语言模型Agent团队端到端执行一次渗透测试，并在最后生成可直接交付的报告。

项目的定位非常明确：不只是一个扫描器，而是一个能独立完成”发现→利用→横向→报告”全流程的AI系统。

核心架构

多Agent协作引擎

redcell基于LangGraph构建plan/act循环。编排器（Orchestrator）负责任务规划，将目标分发给执行器Agent，后者调用真实shell工具并记录发现物、战利品和主机信息。

整个过程中，用户通过操作控制台实时观看和干预：聊天驱动编排器、实时Agent图谱和活动动态、能看见Agent正在操作的浏览器、任何反弹shell的交互终端。

工具链

项目为常用工具封装了结构化调用：

• nmap：端口扫描，结果自动录入攻击面
• nuclei：漏洞扫描，发现记录进漏洞列表
• 目录/Vhost发现：自动枚举Web路径
• Metasploit：搜索和运行模块
• run_command：通用命令覆盖以上未覆盖的场景

所有工具输出均由对应解析器处理，无需人工二次整理。

执行环境

工具运行在Kali容器内，通过docker exec执行。本地或远程（SSH）均可，远程模式同样使用宿主机网络。

Agent浏览器

对于需要登录流程或JavaScript密集型应用的操作，Agent驱动容器内真实的Chromium浏览器。用户可实时观看，也可随时接管点击，然后交回控制权。

反弹Shell与网络 pivoting

Agent可主动打开监听端口，捕获反弹shell并交付交互式终端。更进一步，可通过chisel建立反向SOCKS隧道，将工具流量路由到已失陷主机可达的其他网段，nmap自动通过隧道扫描。

部署架构

整个平台后端为FastAPI + PostgreSQL + Redis + MinIO，前端为React + Vite + TypeScript。

API本身不运行Agent，只负责将任务入队。工作线程（arq worker）执行任务，结果通过Redis pub/sub推送给API，再由WebSocket中继到浏览器。所有状态（活动动态、终端、Agent浏览器、发现物、战利品、攻击面、监听器、代理历史）均实时刷新。

使用前提

• Docker
• uv（Python包管理）
• bun（前端）

启动步骤：

# 1. 启动基础设施
docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d

# 2. 安装Python依赖、初始化数据库、导入种子数据
uv sync --group live
uv run rc db upgrade
uv run rc seed

功能亮点

• 模型无关：通过LiteLLM接入OpenAI、Anthropic、Google、GLM、DeepSeek、Kimi、本地Ollama等任意支持厂商
• 检查点恢复：每次操作自动保存中断状态，崩溃后可从断点继续
• 代码审计模式：可指向公开Git仓库或本地文件夹进行源代码安全审计，发现物映射到具体文件和行号
• 发现物分类：可验证/驳回Agent记录的发现，合并重复项，最终报告只包含已验证项
• 多格式报告：导出PDF（人工可读格式，带执行摘要、方法论、发现物、处置建议，按优先级排序）、JSON和SARIF

下载地址

• GitHub仓库：https://github.com/martian56/redcell
• 许可证：MIT，可自由使用于自有系统或已授权目标

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