# 自主AI智能体

开源项目 PentAGI 把渗透测试任务交给一套全自主的多智能体系统，智能体之间通过图结构协作，可自托管部署。此前这类复杂攻击流程主要依赖人工逐步操作或单一模型驱动，而该项目以 Go 后端、React 前端和 GraphQL 接口组成完整系统，并给出 Docker Compose 部署方式。项目以 MIT 许可证发布，仓库已积累约 2.93 万星标和 4400 次复刻。

开源项目 PentAGI 把渗透测试任务交给一套全自主的多智能体系统，智能体之间通过图结构协作，可自托管部署。此前这类复杂攻击流程主要依赖人工逐步操作或单一模型驱动，而该项目以 Go 后端、React 前端和 GraphQL 接口组成完整系统，并给出 Docker Compose 部署方式。项目以 MIT 许可证发布，仓库已积累约 2.93 万星标和 4400 次复刻。

该工作在真实O-RAN测试床上演示了两个各自目标正确的自主智能体（一个保护时延SLA、一个追求能效利用率）会共同引发共享资源划分的反复反向偏移，并提出并证明了一个轻量仲裁层AURA，通过可行性不变量、逐变量驻留时间和死区三项准入检查，将共享状态偏移幅度从8.4降至0.4 PRB、将跨切片吞吐饥饿从40–55%降至0.3%，同时不改善受保护切片自身的时延合规率。

该工作在真实O-RAN测试床上演示了两个各自目标正确的自主智能体（一个保护时延SLA、一个追求能效利用率）会共同引发共享资源划分的反复反向偏移，并提出并证明了一个轻量仲裁层AURA，通过可行性不变量、逐变量驻留时间和死区三项准入检查，将共享状态偏移幅度从8.4降至0.4 PRB、将跨切片吞吐饥饿从40–55%降至0.3%，同时不改善受保护切片自身的时延合规率。