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sapper-v2

Légion de test d'intrusion autonome pilotée par des commandants IA et des essaims de travailleurs.

Légion de test d'intrusion autonome pour l'IA

Orchestrez des essaims multi-agents dotés de graphes de faits et d'intentions multicouches pour les tests d'intrusion autonomes.

Gratuit pour toujours · open source · MIT
✓ Needs IT✓ Dans le navigateur✓ Collaboration en temps réel
7.8
ZEKAI
Légion de test d'intrusion autonome
Libre & open source · Cybersécurité
Facilité d'installation7
Utilité8
Maintenance9.5
Communauté6.5
★ 1,482
GITHUB
Nov 2026
MIS À JOUR
MIT
LICENCE
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⚡ Réponse rapide

sapper-v2 est un système de test d'intrusion multi-agent autonome qui a remporté les plus grands honneurs lors du Tencent Cloud Intelligent Attack-Defense Challenge. Il orchestre des commandants, des généraux et des éclaireurs à l'aide d'un graphe partagé de faits et d'intentions pour s'attaquer à des cibles de sécurité complexes. Vous devriez l'utiliser si vous souhaitez pousser la coordination multi-agent au-delà des limites d'une IA à instance unique.

Fonctionne sur
Cross-platform
Hébergement
Self-host
Langues
Python
Licence
MIT

Qu'est-ce que c'est

Il coordonne plusieurs CLI et modèles d'agents via une hiérarchie structurée, séparant la stratégie de haut niveau de l'exécution parallèle. Un graphe de faits et d'intentions multicouches préserve les observations en cas d'interruption de session afin que les successeurs puissent reprendre les opérations sans interruption. La hiérarchisation des modèles achemine les tâches coûteuses vers des modèles de raisonnement d'élite et le travail en masse vers des modèles plus légers et plus rapides.

Pour qui

Il convient aux professionnels de la sécurité et aux chercheurs en IA qui élaborent des flux de travail multi-agents avancés pour des tâches d'automatisation complexes ou compétitives. Il ne convient pas aux utilisateurs occasionnels à la recherche d'un simple scanner de vulnérabilités en un clic ni à ceux qui n'ont pas d'expérience dans la gestion d'environnements CLI d'IA.

Fonctionnalités clés

Légion de commandants IA

Sépare le commandement stratégique de l'exécution des travailleurs en parallèle à travers plusieurs volets tmux.

Graphe de faits multicouches

Stocke les observations dans une hiérarchie de titres, résumés et preuves pour éviter l'empoisonnement du contexte.

Hiérarchisation économique des modèles

Associe des modèles de raisonnement lourds pour les commandants à des modèles flash légers pour les tâches de masse des travailleurs.

Émergence autonome

Permet aux agents d'inventer dynamiquement des rôles opérationnels tels que signaleurs et examinateurs de performance.

Comment démarrer

Opérationnel en 3 étapes

1
Clonez le dépôt et examinez la doctrine dans docker/commander/SKILL.md.
2
Configurez la base nvwabase pour la mémoire partagée et la coordination multi-agent.
3
Configurez vos CLI d'agents et vos points de terminaison de modèles préférés via les variables d'environnement.
Franchement

Notre verdict honnête

Ses atouts

  • A atteint des performances de premier plan lors de défis compétitifs en utilisant nettement moins de jetons.
  • Dissocié des modèles spécifiques, ce qui vous permet de remplacer librement les CLI et les backends d'agents.
  • Maintient une mémoire partagée entre les sessions d'agents grâce au graphe de faits et d'intentions nvwabase.
  • Comprend des mécanismes de surveillance auto-réparateurs pour maintenir les opérations à long terme en vie.

Ses limites

  • Requiert des compétences techniques substantielles pour configurer et exécuter des environnements de terminal multi-agents.
  • Consomme un volume important de jetons selon vos choix de modèles et la durée de la campagne.
  • Conçu principalement pour des scénarios compétitifs de capture de drapeau, nécessitant une adaptation de la doctrine pour d'autres usages.
Coût

Tarifs & licence

Gratuit sous licence MIT. Le seul coût réside dans l'exploitation de votre propre infrastructure et dans l'utilisation intensive de jetons API requise pour alimenter les essaims multi-agents.

Travail rémunéré

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.

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Alternatives

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Questions

FAQ

sapper-v2 est-il lié à un modèle d'IA spécifique ?

Non, vous pouvez remplacer les CLI et les modèles d'agents pour chaque rôle à l'aide d'indicateurs de configuration ou de variables d'environnement.

Qu'est-ce que le test de Nüwa ?

Un cadre conceptuel testant si l'IA peut développer une division du travail et une dynamique de civilisation indépendante à partir d'un axiome de survie.

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