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PentAGI

Agentes de IA autónomos que ejecutan tareas de pruebas de penetración en entornos Docker aislados.

Pruebas de penetración con IA autónoma

Ejecuta agentes de seguridad de IA especializados con herramientas profesionales de pentesting integradas y aislamiento en sandboxing.

Gratis para siempre · open source · MIT
✓ Needs IT✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
7.7
ZEKAI
Potente IA de pentesting autónomo
Gratis y open source · Ciberseguridad
Facilidad de configuración4
Utilidad8
Mantenimiento9.5
Comunidad9.2
★ 22,789
GITHUB
Sep 2026
ACTUALIZADO
MIT
LICENCIA
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⚡ Respuesta rápida

PentAGI es un sistema de agentes de IA autónomos diseñado para ejecutar tareas complejas de pruebas de penetración dentro de entornos Docker aislados. Es ideal para ingenieros de seguridad y profesionales de la seguridad de la información que desean automatizar las pruebas de seguridad utilizando arquitecturas especializadas de múltiples agentes.

Funciona en
Web
Alojamiento
Self-host
Idiomas
Go
Licencia
MIT

Qué es

El sistema cuenta un equipo de agentes de IA especializados equipados con más de 20 herramientas de seguridad profesionales, incluyendo nmap, metasploit y sqlmap. Integra un sistema de memoria inteligente, el grafo de conocimiento Graphiti mediante Neo4j y APIs de búsqueda externa para recopilar inteligencia y realizar pruebas.

Para quién

Es adecuado para investigadores de seguridad y hackers éticos con experiencia en la gestión de Docker y LLMs que necesitan flujos de trabajo de pruebas de penetración automatizados. No es apto para equipos que buscan un escáner sencillo de apuntar y hacer clic o campañas predefinidas de simulación de brechas y ataques.

Funciones clave

Ejecución segura en sandbox

Todas las operaciones de pruebas de penetración se ejecutan dentro de un entorno Docker aislado.

Conjunto de herramientas profesionales

Integración integrada con más de 20 utilidades de seguridad, incluyendo nmap y metasploit.

Equipo de agentes especializados

Delegación de tareas entre agentes de IA de investigación, desarrollo e infraestructura.

Seguimiento mediante grafos de conocimiento

Grafo de conocimiento impulsado por Graphiti utilizando Neo4j para el seguimiento de relaciones semánticas.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Despliega la arquitectura de microservicios usando Docker Compose con la configuración de tu entorno
2
Configura las claves de API de tu proveedor de LLM preferido o los detalles del endpoint local en los ajustes
3
Accede a la interfaz web o conéctate a través de las APIs REST y GraphQL para iniciar las tareas de pruebas de penetración
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Compatible con más de 10 proveedores de LLM diferentes y endpoints personalizados como Ollama y OpenAI
  • Incluye integraciones con Grafana, Prometheus y Langfuse para una observabilidad profunda
  • Expone APIs REST y GraphQL completas con autenticación mediante token Bearer
  • Mantiene memoria a largo plazo de los resultados de investigación utilizando PostgreSQL con pgvector

Sus límites

  • Requiere gestionar múltiples servicios dependientes, incluyendo PostgreSQL, Neo4j y contenedores Docker
  • Consume un uso significativo de API externa y genera costes al operar grandes LLMs de forma continua
  • No es una plataforma BAS lista para usar con campañas predefinidas; requiere configuración activa
Costo

Precios y licencia

El software es gratuito bajo su licencia, pero ejecutarlo requiere aprovisionar tu propia infraestructura de servidores, instancias de base de datos y pagar por el uso subyacente de la API de los LLMs si utilizas modelos comerciales.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

879 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$175 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.

Ver todos los puestos abiertos →
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Preguntas

FAQ

¿Qué herramientas de pruebas de penetración se incluyen?

El sistema incluye más de 20 herramientas como nmap, metasploit y sqlmap ejecutándose dentro de contenedores Docker aislados.

¿Puedo usar LLMs locales con PentAGI?

Sí, es compatible con Ollama y endpoints personalizados junto con los principales proveedores en la nube como OpenAI, Anthropic y AWS Bedrock.

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