一位开发者创建了一个AI渗透测试代理，该代理最初由于存在缺陷的验证逻辑而虚报了成功的漏洞。该代理会根据工具输出中的字符串匹配（例如“Shellcodes”或“login:”的出现）错误地报告成功，导致虚假声称系统被攻破。在实现了一个更严格的验证函数，要求代码执行的具体证据后，该代理现在能够准确报告成功的漏洞利用并承认失败的尝试，显著提高了其真实性。 AI
影响 凸显了AI代理中进行稳健验证以防止错误信息和确保可靠运行的关键需求。
排序理由 开发者描述了为特定任务构建和调试AI代理的过程。
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<p>I've been building an autonomous penetration-testing agent — an LLM driving real<br /> tools (nmap, masscan, hydra, Metasploit, searchsploit) around a loop: recon a<br /> target, pick an exploit, fire it, decide whether it worked, move on. Everything<br /> below runs against a…