CLI de automatización de pruebas de penetración con IA que coordina herramientas de seguridad como nmap y nuclei mediante flujos de trabajo planificados paso a paso por LLM.
1,9 mil368PythonOtherActualizado hace 4 meses
PentesterFlow/agent
Un asistente de IA para terminal que planifica pruebas de penetración autorizadas y acotadas, ejecuta herramientas reales, solicita aprobación para acciones sensibles y documenta hallazgos con pruebas.
Alternativa open source a:Burp Suite Professional
Cobalt Strike
- Estrellas
- 1,403
- Forks
- 272
- Issues abiertos
- 5
- Último commit
- hace 2 meses
¿Qué es?
PentesterFlow es un CLI agentic de código abierto con supervisión humana, dirigido a pentesters y cazadores de bugs. Se conecta a LLM locales o alojados, planifica el trabajo para un objetivo dentro del alcance definido y ejecuta comandos de shell, solicitudes HTTP y operaciones con archivos, mientras el analista aprueba las acciones sensibles y controla el alcance.
El proyecto cubre todo el ciclo de una auditoría, desde el reconocimiento y la enumeración hasta la validación, el seguimiento de la cobertura y la generación de informes. Los problemas confirmados se guardan en formato Markdown en ./findings/, con pruebas de solicitudes y respuestas, el impacto y un comando curl reproducible. Las skills integradas abarcan áreas como IDOR, SSRF, SSTI, JWT, GraphQL, condiciones de carrera y toma de control de subdominios.
También incluye un sistema de aprendizaje local que guarda notas reutilizables del proyecto y personales, sesiones guardadas con resúmenes para retomarlas, un puente con Burp Suite y un servidor MCP para el tráfico capturado en el navegador. Es compatible con Ollama, LM Studio, endpoints compatibles con OpenAI, Anthropic, Gemini y varios proveedores alojados más.
Funciones clave
- 01Solicita aprobación humana para acciones sensibles y ofrece modos de permisos ask, auto-safe y yolo.
- 02Guarda los hallazgos confirmados en Markdown con pruebas y un comando curl reproducible, listo para copiar y pegar.
- 03Incluye skills de pentesting para reconocimiento, vulnerabilidades web, SSRF, JWT, GraphQL y más.
- 04Puente con Burp Suite para enviar solicitudes e importar los hallazgos confirmados como problemas.
- 05Guarda sesiones, ofrece resúmenes para retomarlas y cuenta con un sistema de memoria local que mantiene los secretos ocultos.
- 06Funciona con Ollama, LM Studio y varios proveedores de modelos alojados o compatibles con OpenAI.
Casos de uso
- Ayudar a un cazador de recompensas por bugs a probar IDOR y controles de acceso en una API web.
- Realizar reconocimiento estructurado y hacer seguimiento de la cobertura en una aplicación web autorizada de gran tamaño.
- Crear informes de vulnerabilidades en Markdown con pruebas reproducibles para entregar a clientes.
- Usar un modelo alojado localmente para evitar que los datos del objetivo pasen por servicios de terceros.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es agent?
- Un asistente de IA para terminal que planifica pruebas de penetración autorizadas y acotadas, ejecuta herramientas reales, solicita aprobación para acciones sensibles y documenta hallazgos con pruebas. PentesterFlow es un CLI agentic de código abierto con supervisión humana, dirigido a pentesters y cazadores de bugs. Se conecta a LLM locales o alojados, planifica el trabajo para un objetivo dentro del alcance definido y ejecuta comandos de shell, solicitudes HTTP y operaciones con archivos, mientras el analista aprueba las acciones sensibles y controla el alcance.
- ¿agent es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- agent es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿agent sigue mantenido?
- Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de agent fue el 31 ago 2026.
- ¿Para qué puedo usar agent?
- Ayudar a un cazador de recompensas por bugs a probar IDOR y controles de acceso en una API web. Realizar reconocimiento estructurado y hacer seguimiento de la cobertura en una aplicación web autorizada de gran tamaño. Crear informes de vulnerabilidades en Markdown con pruebas reproducibles para entregar a clientes. Usar un modelo alojado localmente para evitar que los datos del objetivo pasen por servicios de terceros.
- ¿Dónde consigo agent?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/PentesterFlow/agent
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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