0day 漏洞量产？AI Agent “生产线”曝光

作者 | 悟空团队 — 新一代 AI 代码安全捉“妖”行者（原腾讯AI安全-啄木鸟团队)

随着AI技术的生产线迅猛发展，AI智能体在0day漏洞挖掘领域展现出前所未有的洞量潜力
。

本文将深入探讨AI Agent如何通过创新的曝光多智能体协作系统
，打造出高效的生产线0day漏洞“生产线”，实现自动化的洞量漏洞检测。通过基准测试和实战验证 ，曝光Agent在复杂代码和大型项目中的生产线表现超越传统工具，极大提升了漏洞识别效率与准确性
。洞量

一、曝光AI Agent 颠覆0day挖掘认知

在网络安全攻防的生产线核心战场，源码库0day漏洞挖掘长期以来被视为一项极度依赖专家经验、洞量耗时费力的曝光“手艺活” 。

传统的生产线0day挖掘如同大海捞针，依赖人工审计和静态应用安全测试（SAST）工具，洞量虽有其作用，曝光但在应对日益庞杂的代码和系统时，往往面临误报、漏报和效率低下等问题，在处理大型项目 、复杂代码系统时，它们的局限性也逐渐显现 。   

（插画图：AI Agent 与传统漏洞挖掘方式对比）

AI Agent 的云计算出现，正为这一困境带来革命性的突破。通过模拟人类专家的分析与推理能力
，结合机器学习的强大模式识别能力，AI Agent 不仅能大幅度自动化审计流程 、减轻人工负担 ，更能精准识别出传统方法难以发现的复杂漏洞，显著提升漏洞挖掘的效率
、准确性和深度 。

二、“0day生产线”是模板下载如何建成的 ？

AI Agent 通过构建一个多智能体协作系统，效仿专业安全团队的协作机制
 ，从而打造出一条自动化的0day漏洞“生产线”。

1.  系统架构：协同作战的智能军团

(1)  Client Agent ：用户交互的入口 ，负责提交任务并与其他智能体进行协调 。

(2)  Remote Agent ：负责任务规划与路由 ，负责将复杂任务分解 ，并依据各专业智能体的能力进行最优分配，确保整体任务高效执行。

(3)  Audit Agent ：审计智能体，源码下载漏洞挖掘的核心执行单元。它负责对代码进行从代码片段级到完整项目级的多层次 、多维度扫描与风险评估 。集成了多种先进扫描技术和算法
，以增强审计的广度和深度。

(4)  Review Agent ：复审智能体 ，负责进一步审核漏洞检测结果，结合多种Prompt和评分机制 ，确认漏洞的有效性和严重性，大幅降低误报 
。

(5)  Fix Agent ：修复智能体，此智能体负责提供初步的建站模板修复建议。它通过查询CVE漏洞库 、内部知识库等，生成漏洞修复方案 。

（图
：悟空 AI Agent 架构图）

悟空 Agent 的核心优势在于，它通过精细分工克服了单一智能体在知识广度 、分析深度和任务并行处理能力上的局限，使得复杂漏洞的挖掘如同专家团队高效会诊
，而非单兵作战。通过A2A（Agent-to-Agent）协议高效协同 ，确保任务从宏观规划到微观执行的无缝衔接 。

2.  工作流程：自动化的亿华云流水线作业

悟空 Agent 的工作流程高度自动化，宛如一条精密的流水线：

（图：悟空 Agent 工作流程图）

(1)  任务接收与分解
： 用户通过Client Agent 提交任务 。该任务首先到达“产线总指挥”—— Remote Agent  。它利用大语言模型（LLM）进行任务规划 ，将复杂需求智能分解为独立的子任务（如代码审计、结果验证、修复方案生成） 。

(2)  并行专业处理
： 分解后的子任务被自动派发至“流水线”上的各个专业“工站”——即并行的Audit Agent 、Review Agent 和 Fix Agent 。

Audit Agent 运用LLM和代码分析模块（如入口识别 、上下文获取、漏洞推理）执行深度扫描。Review Agent 利用LLM及多重校验
、投票机制（如多Checker 、疑难点反思）确保结果准确性
。Fix Agent 参考知识库（CVE库、内部库），借助LLM微调生成修复建议并进行语法检查 。

(3)  结果汇总输出： 各智能体完成工作后 ，将处理响应反馈给Remote Agent 。由它负责整合所有子任务的结果
，形成一份完整的、经过层层处理的最终报告或解决方案 ，并准备交付 。

（图：悟空 Agent 的实际工作流程界面）

这个流程通过明确的分工和智能体的并行协作 ，实现了从任务输入到结果输出的高度自动化，显著提升了漏洞挖掘与处理的效率。

三、AI Agent 的产出与实战验证

1.  基准数据测试

(1) GitHub Top 1000开源项目实战验证

为全面评估悟空 Agent 在真实且复杂的代码环境中的实战能力，我们选取了 GitHub 平台某语言排名前1000的开源项目作为基准测试集，直接对这些广泛使用的代码仓库进行真实漏洞扫描与检测。

在测试中，悟空 Agent 展现出高效且精准的漏洞识别能力。特别是在针对SQL注入等常见高危漏洞的检测上，准确率超95%
。

在对GitHub Top 1000项目的整体扫描中
 ，悟空 Agent 共计发现并确认了 247 处有效漏洞。这些漏洞在不同影响力层级的项目中均有分布，具体构成请见下图分析 ：

（图：悟空 Agent 在 Github 某语言下Top1000项目的实战检测成果）

从图中可以看出，虽然顶级项目安全防护相对严密  ，但中长尾项目中仍存在大量可被利用的风险点 。我们也对大部分检出漏洞进行了 CVE 编号申报，申报结果大致分布为 ：

（图：悟空 Agent检出漏洞的 CVE 申报情况）

2. 实战验证

(1) 中大型开源项目

在对Github 某 23k Stars 的中大规模开源项目的实战审计中，悟空 Agent 的表现与传统静态应用安全测试（SAST）工具形成了鲜明对照。具体差异可总结如下：

对比维度

传统SAST工具

悟空 Agent

有效漏洞发现

检出数量有限，难以深入复杂逻辑

检出较多 (项目中 >15个未披露漏洞)

误报情况

误报率通常极高

误报率显著降低

分析能力

侧重已知模式匹配 ，表层分析为主

深度逻辑推理，理解复杂输入与上下文

审计效率

大量误报耗费人工甄别时间

更聚焦高价值风险，提升人工效率

我们在持续迭代工具之余 ，也及时向项目官方和 CVE 官方纰漏了漏洞细节 ：

（图：悟空团队向项目官方披露漏洞细节及修复建议邮件）

（图：CVE 官方授予悟空团队漏洞编号的邮件）

(2) 大型开源项目

为进一步检验悟空 Agent 在处理超大规模 、高复杂度项目上的实战效能，我们选取了当前 AI 领域中广受瞩目且代码量庞大的开源项目 Langchain 作为目标 ，Langchain其复杂的架构、众多的依赖关系以及快速的迭代周期 ，对任何自动化安全审计工具而言都是一项严峻的挑战。

面对如 LangChain 这样超 100K Stars 的大型项目
，悟空 Agent 依然展现出其强大的分析推理能力，通过细致的扫描和智能研判，悟空 Agent 成功在Langchain中识别出若干此前未被发现的潜在安全漏洞 。

（图 ：悟空 Agent 后台检出 LangChian 项目的未纰漏漏洞）

我们高度重视这些发现，并已遵循负责任的漏洞披露原则 ，将相关的技术细节和潜在风险点整理后，已通过官方渠道或指定的第三方漏洞报告平台（如面向AI/ML项目的Huntr）正式报送给 Langchain 项目维护团队及相关安全应急响应中心。

四、结语

悟空 Agent 是 AI 在漏洞挖掘领域应用的成功案例
，通过创新的多智能体协作模式
，将0day漏洞的发现效率和准确性提升到了新的高度。AI技术的持续进化，正驱动网络安全迈向智能化 、自动化新高度。这不仅是场技术革命，更是安全理念的升华——AI旨在赋能而非取代安全专家。

我们应积极拥抱这场变革 ，通过深化人机协同，共筑更智能 、主动且更具韧性的网络安全新范式。这将使安全专家得以从重复劳动中解放 ，专注于战略性与创新性挑战
，最终推动整个网络安全生态实现跨越式提升 。