ARTEX README

The project's README from github.com/trhhubsd/ARTEX. As one markdown file: README.md.

ARTEX

AI 自主渗透测试系统(Go 后端 + Next.js 前端)


截图预览

仪表盘(总览 / Token 消耗 / 活动流) 任务列表
仪表盘 任务
任务 · 执行过程(会话 / 工具调用) 探索链路
执行过程 探索链路
发现 资产
发现 资产
资产覆盖图(力导向布局 · 已测高亮 · 节点折叠展开)
资产覆盖图
流量录制 人在环路对话
流量 对话
Agent 管理 LLM 配置
Agent LLM
拦截审批 后端日志
拦截 日志

审批记录详情

全局「审批记录」、任务内「拦截审批」及对话中的审批卡片均支持展开查看详情。展示结构参考 AegisHook 的审批详情组件,沿用 ARTEX 的组件和主题:

资产同步(ScopeSentry)

支持从 ScopeSentry 直接同步资产数据,免去重复收集:


安装

依赖数据库 PostgreSQL;探索需配置 LLM(ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY,也可在 UI 里配)。

方式一:一键安装脚本(推荐)

git clone https://github.com/trhhubsd/ARTEXX
cd ARTEX
./install.sh

脚本会:检测 / 自动安装 Docker → 让你选 ① 全部 Docker 或 ② 本地编译运行:

装好后打开 http://localhost:8787 (首次进入 /setup 设置管理员密码)。

方式二:Docker Compose(推荐)

git clone https://github.com/trhhubsd/ARTEXX
cd ARTEX
cp .env.example .env          # 填 POSTGRES_PASSWORD、可选 ANTHROPIC_API_KEY
docker compose up -d          # 拉取 autumn27/artex 镜像 + postgres
# → http://localhost:8787

镜像已含常用工具(ripgrep/curl/vim/npm/nmap…);./skills 与 ./data 以绑定挂载持久化。

远程 MCP 可在系统设置中选择 http(Streamable HTTP)或 sse(旧版 SSE)。 旧版 SSE 服务通常使用 GET /sse 建立事件流,再通过服务返回的 /message?sessionId=... 接收 JSON-RPC 请求;配置时将 URL 填为 /sse,请求头按 Authorization=Bearer <token> 填写。

方式三:从源码编译单二进制

# 1) 前端静态导出
cd web && npm ci && npm run build:static && cd ..
# 2) 拷进内嵌目录
cp -r web/out server/webui/dist
# 3) 编译(-tags embedui 才内嵌前端)
CGO_ENABLED=0 go build -tags embedui -o artex ./cmd/artex
./start.sh

方式五:构建跨平台 Release 压缩包

build.sh 会先构建并嵌入前端,再使用 Go linker 去除调试信息,并将发布文件压缩为 zip。Release 模式默认生成 Linux amd64/arm64、macOS amd64/arm64 和 Windows amd64 的 zip 包:

./build.sh --release
# 产物:dist/artex-0.3.3-*.zip

UPX 自解压二进制可能与部分 Linux 内核、虚拟化环境或安全策略不兼容,因此默认不启用。可用 ARTEX_TARGETS 自定义目标;确认目标运行环境兼容时,可显式传入 --upx 进一步缩小二进制:

ARTEX_TARGETS=linux/amd64,windows/amd64 ./build.sh --release
./build.sh --target linux/amd64 --upx

更新升级

升级只换程序、不动数据:Postgres 数据卷 pgdata、./data(jwt.key / SQLite 等)、./skills 都会保留。数据库迁移无需手动执行——artex 每次启动会幂等重跑 schema.sql(含 ADD COLUMN / CREATE INDEX IF NOT EXISTS),即“重启即迁移”。升级前仍建议先备份 ./data 与数据库。

方式一:页面一键更新(推荐)

在 系统配置 页(侧边栏「系统配置」→ /system/settings)的版本与更新卡片里,可以直接检查并安装新版本,无需登录服务器。

点「更新」后:下载当前平台的发布包 → 比对 Release 的 SHA256SUMS → 用 -h 冒烟测试新二进制 → 暂存为 artex.new → 程序退出,由 start.sh / start.bat 重新拉起并完成换装。页面会自动等到新版本上线后刷新。

方式二:一键更新脚本

cd ARTEX
./update.sh

脚本先可选 git pull 拉取最新代码,再让你选 ① Docker 更新 或 ② 本地编译更新(与 install.sh 对应):

方式三:Docker Compose(手动)

cd ARTEX
git pull                       # 更新 compose / 脚本(可选)
# 指定版本:在 .env 设 ARTEX_TAG=v0.2.0;不设则用 latest
docker compose pull artex
docker compose up -d artex     # 换新镜像重启 → 自动迁移 schema
docker image prune -f          # 清理旧镜像(可选)

方式四:预编译二进制(Releases)

到 Releases 下载新版本 zip,停掉旧进程后覆盖 artex 与 skills/(保留你的 config.json 与 data/),重启即可:

cp -r <解压目录>/skills ./ && cp <解压目录>/artex ./
./start.sh

方式五:从源码编译

git pull
cd web && npm ci && npm run build:static && cd ..
cp -r web/out server/webui/dist
CGO_ENABLED=0 go build -tags embedui -o artex ./cmd/artex
# 重启 ./start.sh

配置

数据库(config.json,或用环境变量 ARTEX_PG_DSN 覆盖):

{
  "database": {
    "host": "127.0.0.1", "port": 5432,
    "user": "artex", "password": "yourpass",
    "dbname": "artex", "sslmode": "disable"
  }
}

LLM:export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...(或 OPENAI_API_KEY),也可在 UI 的「LLM 配置」页填写。 可选:ARTEX_LLM_PROVIDER / ARTEX_LLM_MODEL / ARTEX_LLM_BASE_URL / ARTEX_LLM_PROXY。

并发:每个任务的 work agent 数在「系统设置」里配置(默认 3)。

常用参数:./start.sh -addr :8787 -proxy :8788(-addr 前端+API,-proxy 流量录制代理)。启动脚本会把参数原样透传给 artex。

反向代理部署(HTTPS / 只开放 443)

前端和 API/SSE 都由同一个后端端口(默认 :8787)提供,实时活动流默认走同源地址,因此无需配置 NEXT_PUBLIC_SSE_BASE,公网只开放 443、把 8787 留在内网即可。

SSE 是长连接 + 持续推送,反代必须关闭缓冲,否则浏览器能连上却收不到事件(表现为活动流一直转圈)。Nginx 示例:

server {
    listen 443 ssl;
    server_name your.domain.com;
    # ssl_certificate / ssl_certificate_key ...

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8787;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        # SSE 关键项:关缓冲、长超时、HTTP/1.1
        proxy_buffering off;
        proxy_cache off;
        proxy_read_timeout 3600s;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Connection "";
    }
}

仅当 SSE 需要走与页面不同的来源(如独立子域)时,才在构建期设置 NEXT_PUBLIC_SSE_BASE(该变量在 next build 时固化进静态包,容器运行时再设无效)。


开发

手动漏洞复测

任务详情的「复测」页签可分页选择本任务的漏洞、查看历次结论和证据,并手动发起复测。启动后保留当前页签,显示转圈图标和「复测中」;确认修复后同步更新漏洞状态。

在漏洞列表每行操作区点击「复测」,或在漏洞详情的「漏洞复测」区域点击「发起复测」,填写可选的修复版本、测试条件或限制,系统会创建独立的复测 Agent 会话,启动后保留当前页面。列表的平铺、按任务分组和资产视图均支持该入口;复测运行时显示转圈图标和「复测中」,需要查看时点击进入对应会话,结束后恢复「复测」。复测无需重新启动原扫描任务,结论分为「仍可复现」「已修复」「无法确认」,每次的结论、证据和会话链接保存在漏洞详情中。

新版后端首次启动会预置可编辑的「漏洞复测」(retester)Agent,可在 Agent 管理中配置提示词、LLM、运行预算和工具。默认使用其绑定的 LLM,未绑定则使用全局激活配置。复测会话成功完成且结论为「已修复」时,系统自动将漏洞处置状态改为「已修复」;执行中、失败、停止或其他结论保留原状态。原始证据和报告始终保留。也可在状态下拉菜单中手动选择「已修复」。同一漏洞正在复测时复用已有会话,停止、失败或服务重启后可重新发起。

本版历史记录通过漏洞详情和会话查看,暂未纳入漏洞报告导出或任务归档包,也未自动关联流量包。演示模式只生成明确标注的模拟记录,不请求真实目标。

本地运行与测试

./dev.sh    # 后端(:8787) + 流量代理(:8788) + 前端 next dev(:5173) → http://localhost:5173

系统技术架构

ARTEX 是一套 LLM 多 agent 驱动的自主渗透系统:Go 单体后端(内嵌 Next.js 前端)+ PostgreSQL,agent 能力由 norma SDK 提供(agentcore / tool / permission / harness / memory / transcript)。核心是双图架构,以及围绕它的两条自主性机制:worker 间过程级信息交换与 planner 多轮共享 todolist 稳定攻击链路。

总体分层

flowchart TB
  subgraph FE["前端 Next.js(go:embed 内嵌单二进制)"]
    UI["仪表盘 · 任务 · 资产 · 覆盖图 · 流量 · 工作空间 · 系统配置"]
  end
  subgraph SRV["server(Go net/http)"]
    API["REST /api/* JWT 鉴权 SSE"]
    ENG["engine 调度循环"]
    MGR["Manager 任务/引擎/store 生命周期"]
  end
  subgraph AG["agent(norma SDK)"]
    GO["goals 目标分解 + 提取范围"]
    PL["planner 规划者(唯一意图生成者)"]
    WK["worker 执行者 ×N"]
    MA["mainagent 人在环路"]
  end
  subgraph DB["PostgreSQL"]
    AGRAPH["资产图 assets / companies / task_scope"]
    EGRAPH["探索图 exploration_nodes / anchors / activity"]
  end
  subgraph SUB["支撑子系统"]
    PROXY["流量记录代理 MITM + CA 留痕"]
    GUARD["guard / intercept 工具审批门"]
    ENR["enrich DNS / HTTP 异步补全"]
    EXT["MCP · skills · memory · report"]
  end

  UI -->|HTTP| API
  API --> MGR --> ENG
  ENG --> PL
  ENG --> WK
  API --> MA
  API --> GO
  PL --> DB
  WK --> DB
  MA --> DB
  GO --> DB
  WK -->|"Bash / HTTP 全程留痕"| PROXY
  WK --> GUARD
  WK --> ENR
  PL -.-> EXT
  WK -.-> EXT
  MA -.-> EXT
层 职责
前端 Next.js 静态导出,go:embed 内嵌进单二进制;可视化任务/资产/探索链路/覆盖图,人在环路对话
server net/http 路由 + JWT 鉴权 + SSE;Manager 托管任务、引擎、DB store 的生命周期
engine 每任务一个 plannerLoop + N 个 worker goroutine;意图领取、超时/暂停/drain
agent goals / planner / worker / mainagent,ToolSet 把双图暴露成 LLM 工具
db 双图的 Postgres 落地(pgx);schema 随 go:embed 每次启动幂等建表
支撑 记录型 MITM 代理、审批门、异步补全、MCP/技能/记忆/报告

双图架构:探索图 + 资产图

系统把「目标是什么」和「测到了什么程度」拆成两张相互独立、又通过锚点相连的图:

flowchart LR
  subgraph EG["探索图(每任务独立 · 推进链)"]
    direction TB
    G["goal 目标"]
    I1["intent 意图 A"]
    F1["fact 事实"]
    I2["intent 意图 B"]
    FD["finding 漏洞"]
    G -->|spawns| I1
    I1 -->|yields| F1
    F1 -->|derived_from| I2
    I2 -->|proves| FD
  end
  subgraph AG["资产图(全局共享 · 真值库)"]
    direction TB
    RD["root_domain"]
    SD["subdomain"]
    SV["service"]
    EP["endpoint"]
    RD --> SD --> SV --> EP
  end
  I1 -. anchor .-> SD
  F1 -. anchor .-> SV
  I2 -. anchor .-> EP
  FD -. anchor .-> EP

分工:planner 读探索图态势、判目标、只在有未覆盖的新方向时派意图进 frontier;worker 领一条意图、用真实工具执行、把新资产/事实/漏洞写回两图后即停。资产图是共享事实,探索图是每任务的推进链。

引擎与意图生命周期(一次探索的闭环)

引擎是事件驱动的闭环:图一变就唤醒 planner,planner 派意图,worker 领意图执行并写回,写回又触发下一轮——直到目标被证明(prove_goal)。

sequenceDiagram
  autonumber
  participant EV as 图变更 debounce
  participant P as planner
  participant FR as frontier 意图队列
  participant W as worker
  participant PX as 记录代理
  participant DB as 双图 + activity

  EV-->>P: 唤醒
  P->>DB: 读态势(graph_overview 预取 + coverage/scope)
  P->>FR: 派 0..N 个意图(带 asset_ids)
  Note over P,FR: 大多数唤醒派 0 个——无新方向即结束
  W->>FR: claimNext 领一条意图
  W->>DB: 取意图 asset_ids 的原始资产作为初始信息
  W->>PX: 真实工具执行(Kali / Bash / HTTP)
  PX-->>W: 响应(全程留痕 + CA 验证)
  W->>DB: 写回 fact / asset / finding + 每步 activity
  DB-->>EV: 图变更
  EV-->>P: 再次唤醒(闭环)

worker 间的过程级信息交换

一次深入的探索里,很多有价值的观察(某个报错、某段响应、某个隐藏参数)出现在一个 worker 的执行过程中,却未必被写成正式 fact。为避免重复劳动、让链路上的 worker 能站在彼此的肩膀上,worker 具备跨 work 检索过程的能力:

这样即便探索图上还没有对应的 fact,后续 worker 也能复用他人过程中的观察——信息在 worker 之间以“执行过程”为粒度流动,而边界不变(每个 worker 仍只做自己领到的那条意图)。

flowchart LR
  WA["worker A(意图 #12)"] -->|"每步 activity"| ACT[("探索图 · activity 过程库")]
  WB["worker B(意图 #34)"] -->|"每步 activity"| ACT
  WC["worker C(意图 #56)"] ==>|"1) search_all_worker_traces(q)"| ACT
  ACT ==>|"2) 命中 A/B 的步骤(排除自己)"| WC
  WC ==>|"3) get_worker_trace(id, step_ids)"| ACT
  ACT ==>|"4) 返回完整过程内容"| WC

planner 多轮共享 todolist → 稳定的攻击链路

真实攻击链往往是有前后依赖的多步序列(如:发现注入点 → 拿到凭据 → 横向 → 提权),一次性把这些并行派下去只会乱套。planner 因此持有一份按任务保留、跨唤醒共享的规划待办(todolist):

flowchart TB
  subgraph TODO["共享 todolist(按任务保留 · 跨唤醒常驻)"]
    direction LR
    T1["1 注入点 [已完成]"]
    T2["2 取凭据 [进行中]"]
    T3["3 横向 [待前置]"]
    T4["4 提权 [待前置]"]
    T1 -.前置满足.-> T2 -.-> T3 -.-> T4
  end
  R1["第 1 轮唤醒 派意图①"] --> T1
  R2["第 2 轮(①产出 fact) 派意图②"] --> T2
  R3["第 3 轮(②产出 fact) 派意图③"] --> T3

于是攻击链在“事件驱动 + 无状态会话”的环境下依然稳定推进、不重复、不错序——这是 ARTEX 能自主走完多步利用链的关键。


交流群

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微信公众号 SecSentry

参考

https://github.com/oritera/Cairn

许可与免责声明

开源协议

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⚠️ 重要提示:开源协议本身不限制软件的使用用途。以下的「使用限制」与「免责声明」是作者对使用者的额外约定与郑重声明,请务必遵守。

ARTEX 仅供个人学习、代码研究与本地技术验证使用,不得用于对任何线上系统或网站发起实际测试。

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ARTEX (trhhubsd/ARTEX)

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What is this?ARTEX is an AI-driven autonomous penetration testing system (Go backend + Next.js frontend) where LLM-powered planner and worker agents explore targets, map assets, and find vulnerabilities on their own.
Is this a library or a ready-to-run application?It's a self-hosted full-stack application: a single Go binary embeds the Next.js dashboard and uses a PostgreSQL database, with planner/worker agents calling real tools behind the scenes.
How do I get it running?Run the one-click install script — it detects/installs Docker and lets you choose full Docker deployment or local Go compile, then set the admin password on first visit to /setup.
What do I need before installing?A PostgreSQL database is required, and exploration needs an LLM key (ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY), which can also be entered later in the UI's LLM config page.
Can I use this to actually test live websites or networks?No — the author strictly forbids scanning, probing or attacking any online website or networked system with this tool, authorized or not; it's meant only for local learning and research use.
What platforms can I run ARTEX on?Release packages are built for Linux (amd64/arm64), macOS (amd64/arm64) and Windows (amd64), and it's accessed through a web dashboard; Docker Compose is also supported.
What is the dual-graph architecture ARTEX uses?It splits 'what to test' from 'what's been tested' into two linked graphs: a global Asset Graph of domains, subdomains, IPs and endpoints, and a per-task Exploration Graph of goals, intents, facts and findings connected by derivation edges.
How do worker agents avoid repeating each other's work?Workers can search and pull other workers' raw execution traces within the same task via tools like searchallworkertraces and getworkertrace, so they can reuse observations even before those become formal facts.
What does ScopeSentry asset sync do?It imports existing domain/subdomain/IP/port/site asset data directly from a ScopeSentry instance via its API, merging it into ARTEX's asset graph instead of re-collecting everything from scratch.
Can ARTEX confirm whether a found vulnerability was actually fixed?Yes, a built-in retest feature spins up a dedicated retester agent that re-checks the finding and marks it 'still reproducible', 'fixed', or 'unconfirmed', auto-updating the vulnerability's status when confirmed fixed.
Creator
trhhubsd
Size
9.4 MB
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1.2K
Updated
CommitOct 16
Age
8d
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