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radareorg/r2ai

Plugin para radare2 con tecnología LLM que añade el comando r2ai para la ingeniería inversa asistida por IA e incluye el plugin de descompilación decai.

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4
Último commit
hace 21 horas

¿Qué es?

r2ai es un conjunto de plugins para radare2 que incorpora modelos de lenguaje de gran tamaño al análisis de binarios. Añade el comando r2ai al shell de radare2, que puede usarse de forma interactiva en un REPL, en modo por lotes o desde scripts mediante r2pipe. Los usuarios pueden ejecutar modelos locales o remotos de proveedores como Ollama, OpenAI, Anthropic y Grok, y personalizar roles y prompts.

El paquete también incluye decai, un plugin basado en r2js centrado en la descompilación aumentada con LLM. Otras funciones incluyen un modo ReAct automático que usa llamadas a funciones para resolver tareas, búsqueda en archivos Markdown, de código o de texto mediante una base de datos vectorial integrada, y la posibilidad de incrustar la salida de comandos de radare2 para que el modelo responda preguntas sobre ella. Los prompts incluidos abarcan tareas como explicar funciones, sugerir nombres de variables y firmas de funciones, y buscar vulnerabilidades.

El proyecto está escrito en C y se distribuye bajo la licencia MIT. Se instala mediante r2pm y las claves de API pueden proporcionarse mediante variables de entorno o un archivo de configuración.

Funciones clave

  • 01Añade el comando r2ai al shell de radare2, con modos REPL y por lotes.
  • 02Funciona con modelos locales y remotos de Ollama, OpenAI, Anthropic, Grok y otros proveedores.
  • 03Incluye decai, un plugin para la descompilación aumentada con LLM.
  • 04Admite un modo ReAct automático que usa llamadas a funciones.
  • 05Permite buscar en archivos locales mediante una base de datos vectorial integrada.
  • 06Permite definir roles y prompts personalizados para tareas de análisis habituales.

Casos de uso

  • Explicar funciones o variables desconocidas al analizar un binario con radare2.
  • Proponer mejores nombres y firmas de funciones para código sin símbolos.
  • Crear scripts para realizar análisis asistidos por LLM mediante r2pipe.
  • Analizar muestras de malware con ayuda de modelos durante la fase de triaje.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el complemento r2ai con r2pm

    r2pm -Uci r2ai
  2. 2

    Configura una clave de API en el entorno (por ejemplo, de OpenAI o Anthropic)

    export OPENAI_API_KEY=<your-key>
  3. 3

    Inicia radare2 con el comando r2ai disponible

    r2 -qc r2ai

Antes de usarlo

  • Requiere radare2 y un proveedor de LLM, que puede necesitar una clave de API de pago o la configuración de un modelo local.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es r2ai?
Plugin para radare2 con tecnología LLM que añade el comando r2ai para la ingeniería inversa asistida por IA e incluye el plugin de descompilación decai. r2ai es un conjunto de plugins para radare2 que incorpora modelos de lenguaje de gran tamaño al análisis de binarios. Añade el comando r2ai al shell de radare2, que puede usarse de forma interactiva en un REPL, en modo por lotes o desde scripts mediante r2pipe. Los usuarios pueden ejecutar modelos locales o remotos de proveedores como Ollama, OpenAI, Anthropic y Grok, y personalizar roles y prompts.
¿r2ai es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
r2ai es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿r2ai sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de r2ai fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar r2ai?
Explicar funciones o variables desconocidas al analizar un binario con radare2. Proponer mejores nombres y firmas de funciones para código sin símbolos. Crear scripts para realizar análisis asistidos por LLM mediante r2pipe. Analizar muestras de malware con ayuda de modelos durante la fase de triaje.
¿Cómo se instala r2ai?
Instala el complemento r2ai con r2pm: r2pm -Uci r2ai Configura una clave de API en el entorno (por ejemplo, de OpenAI o Anthropic): export OPENAI_API_KEY=<your-key> Inicia radare2 con el comando r2ai disponible: r2 -qc r2ai
¿Dónde consigo r2ai?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/radareorg/r2ai

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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