mantis
Une boîte à outils d'agents IA pour trouver, reproduire et corriger de manière autonome des vulnérabilités dans des bases de code.
Boîte à outils modulaire et agnostique de la pile pour les agents de code IA afin de trouver, reproduire et corriger les vulnérabilités du code.
Mantis est une boîte à outils portable fournissant des compétences et un harnais de référence ADK permettant aux agents de code IA de gérer de manière autonome les revues de sécurité, la modélisation des menaces et les correctifs. Elle est conçue pour les professionnels de la sécurité et les développeurs travaillant dans des environnements isolés qui souhaitent orchestrer des modèles d'IA pour la recherche de vulnérabilités.
Qu'est-ce que c'est
La boîte à outils charge des compétences à la demande — de la modélisation des menaces et de la recherche à la revue de code, la correction et le reporting — en utilisant un harnais de référence ADK pour exécuter des pipelines. Elle construit des index de code sémantiques, crée des hypothèses de recherche, vérifie statiquement la viabilité en production, tente la reproduction d'exploits et utilise une boucle contradictoire pour vérifier les correctifs.
Pour qui
Elle convient aux ingénieurs de sécurité et aux développeurs à l'aise avec l'exécution d'agents IA autonomes et de pipelines en sandbox pour des audits de code approfondis. Elle ne convient pas à ceux qui recherchent une passerelle de blocage CI/CD prête à l'emploi et clé en main, car les fonctionnalités de scan de pull request restent non testées sur des projets réels.
Fonctionnalités clés
Modélisation des menaces autonome
Génère automatiquement des modèles de menace et construit des index sémantiques pour une navigation efficace dans le code.
Reproduction d'exploits
Reproduit les vulnérabilités par le biais d'hypothèses statiques, de tests unitaires ou du lancement de serveurs factices.
Boucle de correction contradictoire
Corrige les vulnérabilités découvertes et exécute une boucle de vérification contradictoire pour s'assurer que les correctifs tiennent.
Synthèse de graphes de recherche
Conçoit à la volée des topologies de graphes d'agents personnalisées basées sur des objectifs spécifiques en langage clair.
Opérationnel en 3 étapes
Notre verdict honnête
Ses atouts
- Comprend des compétences modulaires pour l'ensemble du cycle de vie, de la modélisation des menaces à la correction
- Prend en charge la persistance des connaissances basée sur SQLite à travers plusieurs exécutions parallèles
- Permet la synthèse dynamique de graphes de recherche pour des objectifs de revue de sécurité personnalisés
- Intègre des barèmes de calibrage des risques pour lutter contre l'inflation de la sévérité des LLM
Ses limites
- Exige un isolement strict dans un sandbox pour éviter des actions destructrices inattendues de la part d'agents autonomes
- Les scans de pull request et les actions GitHub associées sont totalement non testés de bout en bout
- Demande une vérification manuelle minutieuse de tous les résultats générés par l'IA par un expert en sécurité humain
- Les dépenses en jetons et les coûts d'API peuvent s'accumuler rapidement lors de campagnes de scan parallèles sans surveillance
Tarifs & licence
Mantis est gratuit sous sa licence open source, mais son exécution engendre des coûts d'API pour les modèles de langage de pointe comme Gemini en fonction de votre volume d'utilisation et de votre consommation de jetons.
Missions pour francophones
879 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 15 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$175 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.
Alternatives
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Utilisez-le, ou laissez-nous l'installer
FAQ
Puis-je exécuter Mantis sur des systèmes de production ?
Non. Mantis exécute du code généré de manière autonome qui peut être instable ou effectuer des actions inattendues, et ne doit être exécuté que dans des environnements isolés et restreints.
Les résultats de l'IA sont-ils garantis exacts ?
Non. Les modèles d'IA sont non déterministes et peuvent halluciner des résultats ou générer des correctifs incorrects, ce qui signifie que tous les résultats doivent être vérifiés manuellement par un expert en sécurité.
Gère-t-on les limites de budget lors de scans longs avec Mantis ?
Vous pouvez définir un plafond de dépenses en jetons strict à l'aide d'indicateurs tels que --max-tokens ou exécuter des campagnes sans plafond budgétaire à l'aide de --no-budget.
