在网络安全测试领域，多智能体系统正在重新定义渗透测试的自动化边界。以 PentAGI 为代表的全自主 AI 渗透测试框架通过任务分解将复杂的攻击目标拆解为可执行的子任务，这种架构在提升测试效率的同时也引入了独特的安全挑战。当任务被分散到多个独立运作的 Agent 时，传统的单模型安全过滤机制往往难以覆盖完整的恶意意图，导致看似无害的子任务组合后可能产生危害性结果。本文将从任务分解的安全风险出发，分析多智能体渗透测试系统面临的独特威胁模型，并给出可在工程实践中落地的约束策略。
多智能体渗透测试的任务分解机制
PentAGI 采用了典型的多角色 Agent 协作架构，整个渗透测试流程由规划 Agent、侦察 Agent、漏洞利用 Agent 和报告 Agent 共同完成。当用户提交一个模糊的测试目标时，例如「评估这个 Web 应用的安全性」，规划 Agent 会首先将目标分解为一系列有序的子任务：目标发现、服务枚举、漏洞识别、漏洞利用选择和权限维持检查。每个子任务由对应的专业 Agent 负责执行，Agent 之间通过消息队列或共享状态进行数据传递。这种职责分离的设计使得系统能够并行处理多个侦察任务，在大规模网络环境中显著提升测试覆盖率。
任务分解的核心价值在于将复杂的攻击路径转化为可审计、可重放的原子操作。与传统的手动渗透测试相比，分解后的子任务具有明确的输入输出边界，便于日志记录和问题定位。然而，这种分解机制也创造了一种独特的攻击面：当任务被拆解到足够细的粒度时，单个子任务可能看起来完全合法，但组合起来却能构成完整的攻击链。安全研究者将这种绕过方式称为「分解式越狱」，它利用了多 Agent 系统中上下文隔离的固有特性。
分解式越狱与上下文碎片化风险
分解式越狱的核心原理是将一个恶意的请求拆分多个看似无害的子问题，分别由不同的 Agent 处理，最后通过结果组合器重新组装成完整的恶意响应。假设攻击者向渗透测试系统提交了一个边界模糊的测试请求，系统可能将其分解为若干子任务，其中部分子任务涉及敏感操作但单独看并不构成直接威胁。例如，一个要求「测试网络基础设施」的任务可能被分解为「扫描开放端口」「获取服务横幅」「尝试默认凭证」等子任务，每个子任务都在常规安全扫描的范围内，但组合起来却构成了未经授权的横向移动。
这种攻击成功的关键在于上下文碎片的产生机制。在传统单模型对话系统中，内容过滤器可以看到完整的用户输入并做出统一的判断。但在多 Agent 架构中，每个 Agent 通常只持有其职责范围内的上下文片段，侦察 Agent 可能不知道最终的利用目标是什么，利用 Agent 也可能不清楚自己正在处理的漏洞将如何被组合使用。当安全检查机制被分散到各个 Agent 内部时，它们各自只能看到局部信息，难以识别整体意图的危害性。学术研究已经证明，这种上下文碎片化可以有效绕过基于单轮对话的安全过滤系统，使得恶意指令在分解后获得执行机会。
自主执行的边界控制策略
针对上述风险，多智能体渗透测试系统需要在多个层面建立严格的边界控制机制。首先是作用域的硬性约束，这是最直接也是最有效的防线。系统必须在任务开始之前明确定义允许测试的 IP 地址范围、域名列表和时间窗口，并将这些约束编码到编排层的任务调度器中。任何超出定义范围的扫描或利用尝试都应该在工具执行前被阻断，而非依赖 Agent 自行判断。实践中建议使用独立的策略配置文件管理作用域规则，并通过 API 网关在流量入口处进行预检查。
网络和文件隔离是第二层关键防御。由于渗透测试工具本身具有较强的破坏性，将 Agent 运行在沙箱容器或虚拟机中可以有效限制其对宿主机的影响。典型的部署方式包括使用 Docker 容器限制网络出口、配置非持久化存储防止数据残留，以及通过防火墙规则限制测试环境与生产网络的连通性。PentAGI 官方也推荐在隔离的实验环境中首次运行，确认工具行为符合预期后再逐步扩大测试范围。
编排层安全策略与跨 Agent 上下文聚合
除了环境隔离，编排层的安全设计同样至关重要。许多现有的安全过滤系统假设单模型单对话上下文的运行环境，这种设计假设在多 Agent 场景中不再成立。建议在编排层部署全局策略引擎，该引擎能够访问原始测试目标、完整的任务分解树以及所有中间输出，从而进行跨 Agent 的统一安全判断。当检测到子任务的组合可能产生超出用户授权范围的行为时，编排层应该能够中止任务或触发人工审批流程。
具体实现上，可以维护一个集中的审计日志记录用户意图、分解步骤和工具输出，将这些信息关联到唯一的任务标识符。全局策略引擎在任务执行的每个关键节点进行评估，检查当前子任务是否与原始目标保持一致、是否超出了定义的作用域、是否涉及高危操作。实验表明，这种集中式的安全检查能够有效捕获分解式越狱攻击，因为攻击者难以同时控制所有中间环节的上下文呈现方式。
最小权限原则与动作级审批
在 Agent 设计与权限分配上，最小权限原则应贯穿始终。每个 Agent 应该只被授予完成其特定职责所需的最小工具集和系统权限。侦察 Agent 可以拥有端口扫描和目录爆破的能力，但不应该具备执行漏洞利用或修改系统配置的权限；漏洞利用 Agent 在获得审批之前也不应该能够直接访问敏感数据或更改网络规则。这种职责分离确保即使某个 Agent 被攻破或误用，攻击者的横向移动能力也会受到显著限制。
对于高影响力的操作，建议实施动作级审批机制。当 Agent 尝试执行诸如运行 Metasploit 模块、修改系统配置或发起类拒绝服务测试等活动时，系统应该暂停执行流程并请求人工确认。审批工作流可以集成到现有的安全运营流程中，由具备相应资质的安全工程师审核并决定是否放行。这种机制不仅能够防止意外的目标损害，还能在发生误判时提供及时的干预机会。
监控、日志与红队评估
全量活动日志是安全运营的基础设施。建议记录每个 Agent 执行的命令、工具输出、网络连接、模型提示词和响应，并将这些数据与任务标识符和作用域策略决策关联存储。完整的日志不仅支持事后分析和合规审计，还能在异常检测中发挥关键作用。当某个 Agent 的行为模式偏离预期轨迹时，例如尝试访问非授权系统或执行超出分解计划的操作，监控系统应该能够及时告警。
定期的红队评估同样不可或缺。安全团队应该模拟分解式越狱攻击，验证编排层的安全策略能否在任务组合阶段检测到异常。评估过程可以参考新兴的 Agent 安全检查清单，该清单覆盖了提示注入、工具滥用和不安全任务分解等关键场景。通过持续的攻防演练，不断完善安全策略的检测规则和响应阈值。
综合来看，多智能体渗透测试系统的安全性高度依赖于任务分解机制的设计质量。当系统能够正确识别并阻止分解式越狱攻击、在编排层维持完整的上下文可见性、实施严格的作用域和权限控制时，自动化渗透测试的效率优势才能在可控风险范围内得以释放。对于正在部署此类系统的安全团队，建议从作用域强制执行和全局策略引擎两项基础能力开始，逐步建立覆盖完整任务生命周期的安全防护体系。
资料来源：本文技术细节参考了 PentAGI 官方 GitHub 仓库（https://github.com/vxcontrol/pentagi）及 arXiv 上关于交互式 AI Agent 安全性的研究（https://arxiv.org/html/2505.02077v1）。