提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

无意间在GitHub上发现的这个有着将近7K星星的网络安全人工智能（CAI），人工智能安全框架。里面的功能挺完全的，支持世面上大部分的API，同时也支持本地部署。主要的模式可以分成三个：Red Team Agent、Bug Bounty Hunter、Blue Team Agent
CAI的地址：https://github.com/aliasrobotics/cai

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一、CAI介绍

在论文里面都有介绍，并且也有相关数据
CAI: An Open, Bug Bounty-Ready Cybersecurity AI

二、部署

1.我是在Ubuntu24.03中部署，也可以部署在kali中。建议是可以部署在kali中，可以免去下载工具的麻烦

下载相关软件：

sudo apt-get update && \
    sudo apt-get install -y git python3.12-pip python3.12-venv

注意：在kali中python3.12得改为python3

2.创建虚拟环境

python3.12 -m venv cai_env

3.创建完后会在桌面创建一个新文件夹cai_env

4. 激活cai_env中python的activate下的虚拟环境

这一步十分耗时，确保源都是国内源、或是有节点

source cai_env/bin/activate && pip install cai-framework

5. 创建一个包含环境变量配置的 .env 文件

.env这里面会存放着API密钥等

echo -e 'OPENAI_API_KEY="sk-1234"\nANTHROPIC_API_KEY=""\nOLLAMA=""\nPROMPT_TOOLKIT_NO_CPR=1\nCAI_STREAM=false' > .env

1. OPENAI_API_KEY=“sk-1234”
   OpenAI API密钥
   示例值为 sk-1234（这是一个示例，实际使用时需要替换为真实的API密钥）
2. ANTHROPIC_API_KEY=“”
   Anthropic（Claude）API密钥
   目前为空字符串，表示未配置
3. OLLAMA=“”
   Ollama本地大模型服务的配置
   目前为空字符串，表示未配置
4. PROMPT_TOOLKIT_NO_CPR=1
   禁用Python Prompt Toolkit库的光标位置报告（Cursor Position Report）
   通常用于解决某些终端兼容性问题
5. CAI_STREAM=false
   控制AI框架的流式输出
   false 表示禁用流式输出，响应会一次性返回
6. 注：如果要使用qwen的API的话，得使用cai的openai的请求
   可以这样写

CAI_MODEL=openai/qwen-max-latest(可以根据自己有的模型改变)
OPENAI_API_KEY=sk-输入你的密钥
OPENAI_API_BASE=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
OPENAI_API_TYPE=openai
CAI_STREAM=false

6. 运行，输入cai

7. 测试下能不能连接上API

8. 在kali中部署，出来的结果如下

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