diff --git a/backend/app/services/llm/adapters/litellm_adapter.py b/backend/app/services/llm/adapters/litellm_adapter.py index b42cdca..3562d39 100644 --- a/backend/app/services/llm/adapters/litellm_adapter.py +++ b/backend/app/services/llm/adapters/litellm_adapter.py @@ -229,6 +229,9 @@ class LiteLLMAdapter(BaseLLMAdapter): messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in request.messages] + # 🔥 估算输入 token 数量（用于在无法获取真实 usage 时进行估算） + input_tokens_estimate = sum(estimate_tokens(msg["content"]) for msg in messages) + kwargs = { "model": self._litellm_model, "messages": messages, @@ -238,6 +241,11 @@ class LiteLLMAdapter(BaseLLMAdapter): "stream": True, # 启用流式输出 } + # 🔥 对于支持的模型，请求在流式输出中包含 usage 信息 + # OpenAI API 支持 stream_options + if self.config.provider in [LLMProvider.OPENAI, LLMProvider.DEEPSEEK]: + kwargs["stream_options"] = {"include_usage": True} + if self.config.api_key and self.config.api_key != "ollama": kwargs["api_key"] = self.config.api_key @@ -247,11 +255,21 @@ class LiteLLMAdapter(BaseLLMAdapter): kwargs["timeout"] = self.config.timeout accumulated_content = "" + final_usage = None # 🔥 存储最终的 usage 信息 try: response = await litellm.acompletion(**kwargs) async for chunk in response: + # 🔥 检查是否有 usage 信息（某些 API 会在最后的 chunk 中包含） + if hasattr(chunk, "usage") and chunk.usage: + final_usage = { + "prompt_tokens": chunk.usage.prompt_tokens or 0, + "completion_tokens": chunk.usage.completion_tokens or 0, + "total_tokens": chunk.usage.total_tokens or 0, + } + logger.debug(f"Got usage from chunk: {final_usage}") + if not chunk.choices: continue @@ -269,27 +287,36 @@ class LiteLLMAdapter(BaseLLMAdapter): if finish_reason: # 流式完成 - usage = None - if hasattr(chunk, "usage") and chunk.usage: - usage = { - "prompt_tokens": chunk.usage.prompt_tokens or 0, - "completion_tokens": chunk.usage.completion_tokens or 0, - "total_tokens": chunk.usage.total_tokens or 0, + # 🔥 如果没有从 chunk 获取到 usage，进行估算 + if not final_usage: + output_tokens_estimate = estimate_tokens(accumulated_content) + final_usage = { + "prompt_tokens": input_tokens_estimate, + "completion_tokens": output_tokens_estimate, + "total_tokens": input_tokens_estimate + output_tokens_estimate, } + logger.debug(f"Estimated usage: {final_usage}") yield { "type": "done", "content": accumulated_content, - "usage": usage, + "usage": final_usage, "finish_reason": finish_reason, } break except Exception as e: + # 🔥 即使出错，也尝试返回估算的 usage + output_tokens_estimate = estimate_tokens(accumulated_content) if accumulated_content else 0 yield { "type": "error", "error": str(e), "accumulated": accumulated_content, + "usage": { + "prompt_tokens": input_tokens_estimate, + "completion_tokens": output_tokens_estimate, + "total_tokens": input_tokens_estimate + output_tokens_estimate, + } if accumulated_content else None, } async def validate_config(self) -> bool: diff --git a/backend/test_msg.md b/backend/test_msg.md index 50f4b83..b93b71e 100644 --- a/backend/test_msg.md +++ b/backend/test_msg.md @@ -1,809 +1,297 @@ -14:22:48 +前端页面情况： + +16:18:28 🔗 Connected to audit stream -14:23:04 +16:18:43 Orchestrator -Thought: 我需要对这个复杂的多组件项目进行安全审计。项目包含多个引擎（MediaEngine, MindSpider, QueryEngine, ReportEngine, InsightEngine, ForumEngine）和相关的 Streamlit 报告应用，使用 Python 和 JavaScript 开发。首先，我需要全面了解项目的结构、技术栈和入口点，以便确定审计的重点区域。我将从 recon Agent 开始，收集项目的基本信息。 -14:23:08 -📤 调度 recon Agent: 分析项目结构、技术栈、入口点和主要组件... +Thought: 我需要首先了解这个项目的整体结构和功能，以便确定审计的重点。从目录结构来看，这是一个复杂的多模块系统，包含多个引擎（MediaEngine, MindSpider, QueryEngine等）和相关的报告系统。我应该先使用recon Agent来分析项目结构、技术栈和入口点，以便后续有针对性地进行安全审计。 +16:18:49 +📤 调度 recon Agent: 分析项目整体结构、技术栈、入口点和主要功能模块... Orchestrator -14:23:18 +16:18:57 Recon -Thought: 我需要开始收集项目信息。首先，我应该了解项目的整体结构，包括目录布局和文件组织。这将帮助我识别项目的基本架构和组件。我将从根目录开始，使用list_files工具查看项目结构。 -14:23:22 -Completed: list_files -Recon -4ms -14:23:26 -Recon -Thought: 从项目结构来看，这是一个包含多个组件的复杂项目，主要包括： -1. MediaEngine - 一个Python模块，似乎处理媒体相关功能 -2. MindSpider - 包含爬虫功能，特别是DeepSentimentCrawling -3. 根目录有一些Python应用文件，如app.py、config.py等 -4. 有Docker相关文件，表明这是一个容器化项目 - -我需要进一步了解技术栈和项目配置。首先，我应该查看根目录的配置文件，如requirements.txt、config.py和app.py，以了解主要的技术栈和入口点。 -14:23:34 -Completed: read_file -Recon -3ms -Input: -{ - "file_path": "requirements.txt" -} - -Output: -null -14:23:35 -Recon -Thought: 从requirements.txt可以看出这是一个复杂的项目，使用了多种技术栈： -1. Web框架：Flask、Streamlit、FastAPI -2. 实时通信：Flask-SocketIO、python-socketio -3. 数据库：MySQL、PostgreSQL、SQLite、Redis -4. 爬虫工具：Playwright、BeautifulSoup等 -5. 机器学习：PyTorch、Transformers等 -6. 其他工具：OpenAI API、Tavily搜索等 - -现在我需要查看主要的入口点文件，如app.py，了解应用程序的主要结构和功能。 -14:23:38 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:23:39 -Recon -Thought: 从app.py文件的前500行可以看出，这是一个Flask应用，用于统一管理三个Streamlit应用。它包含以下关键信息： - -1. 使用Flask作为主框架，Flask-SocketIO用于实时通信 -2. 配置了多个API密钥和引擎（Insight Engine、Media Engine、Query Engine等） -3. 使用MindSpider模块进行爬虫功能 -4. 尝试导入ReportEngine作为蓝图 -5. 配置了多个数据库连接参数 - -我需要继续查看app.py的其余部分，以了解完整的应用结构和入口点。同时，我也应该查看config.py文件来了解配置结构。 -14:23:44 +Thought: 用户指定了审计范围是1个目标文件：InsightEngine/llms/__init__.py。我需要直接读取和分析这个文件，不要浪费时间遍历其他目录。首先，我应该读取这个文件的内容来了解其结构和功能。 +16:19:00 Completed: read_file Recon 0ms -14:23:44 +16:19:10 Recon -Thought: 从app.py的501-1000行可以看出，这个应用管理多个Streamlit子进程： - -1. 有四个主要进程：insight、media、query和forum -2. 每个进程都有独立的端口（insight: 8501, media: 8502, query: 8503） -3. 使用队列进行进程间通信 -4. 有日志记录功能，将输出写入文件并通过WebSocket发送到前端 -5. 有启动Streamlit应用的函数 - -我需要继续查看app.py的剩余部分，以了解完整的API路由和功能。同时，我也应该查看config.py文件来了解配置结构。 -14:23:48 -Completed: read_file +Thought: 我已经读取了指定的文件 InsightEngine/llms/__init__.py。这是一个简单的Python模块初始化文件，它从.base模块导入了LLMClient类。为了更好地理解这个模块的上下文和依赖关系，我应该搜索项目中是否有其他相关的文件，特别是base.py文件，以及可能使用LLMClient的其他文件。 +16:19:13 +Completed: search_code Recon -2ms -14:23:49 +13ms +16:19:15 Recon -Thought: 从app.py的最后部分可以看出，这个应用提供了多个API端点： - -1. 日志相关API：读取和测试日志 -2. ForumEngine相关API：启动/停止论坛监控，获取论坛日志 -3. 搜索API：统一搜索接口，可以向运行中的不同引擎发送搜索请求 -4. 每个Streamlit应用都有对应的API端口（insight: 8601, media: 8602, query: 8603） - -现在我需要查看config.py文件来了解配置结构，以及查看SingleEngineApp目录来了解各个引擎的实现。 -14:23:55 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:23:56 -Recon -Thought: 从config.py文件可以看出，这是一个使用Pydantic Settings进行配置管理的项目，包含多个API密钥和配置项： - -1. 数据库配置：支持MySQL和PostgreSQL -2. 多个LLM引擎配置：Insight Engine、Media Engine、Query Engine、Report Engine等 -3. 网络工具配置：Tavily API、Bocha API等 -4. 每个引擎都有对应的API密钥、基础URL和模型名称 - -现在我需要查看SingleEngineApp目录，了解各个引擎的实现，以及查看MindSpider目录，了解爬虫功能的实现。 -14:24:02 -Completed: list_files -Recon -0ms -14:24:03 -Recon -Thought: SingleEngineApp目录包含三个Streamlit应用文件，分别对应三个不同的引擎： -1. insight_engine_streamlit_app.py - 洞察引擎 -2. media_engine_streamlit_app.py - 媒体引擎 -3. query_engine_streamlit_app.py - 查询引擎 - -我需要查看这些文件来了解各个引擎的具体实现和功能。首先查看洞察引擎的实现。 -14:24:07 -Completed: read_file -Recon -0ms -14:24:07 -Recon -Thought: 从insight_engine_streamlit_app.py可以看出，这是一个Streamlit应用，为Insight Agent提供Web界面。主要功能包括： - -1. 接收URL参数中的查询内容 -2. 使用DeepSearchAgent执行深度搜索和分析 -3. 生成报告结构并处理段落 -4. 执行反思循环以改进分析结果 -5. 生成最终报告 - -现在我需要查看媒体引擎和查询引擎的实现，以及MindSpider目录，了解爬虫功能的实现。 -14:24:12 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:26:02 -Recon -Thought: 从media_engine_streamlit_app.py可以看出，这是Media Agent的Streamlit界面，主要功能包括： - -1. 支持多模态能力，可以处理视频、图文、直播等内容 -2. 支持多种搜索引擎：BochaAPI和AnspireAPI -3. 使用Gemini模型作为默认LLM -4. 接收URL参数中的查询内容并自动执行搜索 - -现在我需要查看查询引擎的实现，以及MindSpider目录，了解爬虫功能的实现。 -14:26:07 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:26:10 -Recon -Thought: 从query_engine_streamlit_app.py可以看出，这是Query Agent的Streamlit界面，主要功能包括： - -1. 具备强大的网页搜索能力 -2. 注重国内外资源相结合理解舆情 -3. 使用DeepSeek模型作为默认LLM -4. 使用Tavily API进行网络搜索 -5. 与Insight Agent类似，也执行报告结构生成、段落处理和反思循环 - -现在我需要查看MindSpider目录，了解爬虫功能的实现。 -14:26:14 -Completed: list_files -Recon -2ms -14:26:14 -Recon -Thought: MindSpider目录包含一个复杂的爬虫系统，主要结构包括： - -1. DeepSentimentCrawling/MediaCrawler - 媒体爬虫模块 - - 包含缓存系统 - - 数据库模块 - - 代理系统 - - 各种工具函数 - - 主程序入口 - -2. DeepSentimentCrawling - 深度情感爬虫 - - 关键词管理器 - - 平台爬虫 - - 主程序 - -3. 根目录的MindSpider文件 - - 配置文件 - - 主程序 - -我需要查看MindSpider的主程序和配置文件，了解爬虫系统的整体架构和功能。 -14:26:18 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:26:20 -Recon -Thought: 从MindSpider/main.py可以看出，这是一个AI爬虫项目的主程序，集成了两个核心模块： - -1. BroadTopicExtraction - 广泛主题提取 -2. DeepSentimentCrawling - 深度情感爬虫 - -主要功能包括： -- 检查配置和数据库连接 -- 初始化数据库 -- 运行爬虫任务 -- 支持多种数据库（MySQL、PostgreSQL） - -现在我需要查看MindSpider的配置文件，了解具体的配置项。 -14:26:24 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:26:25 -Recon -Thought: 从MindSpider/config.py可以看出，这是一个使用Pydantic Settings进行配置管理的模块，主要包含： - -1. 数据库配置：支持MySQL和PostgreSQL -2. MindSpider API配置：包括API密钥、基础URL和模型名称 -3. 使用.env文件进行环境变量管理 - -现在我需要查看DeepSentimentCrawling模块，了解爬虫的具体实现。 -14:26:29 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:27:09 -Recon -Thought: 从DeepSentimentCrawling/main.py可以看出，这是一个深度情感爬取模块，主要功能包括： - -1. 支持多个平台：小红书(xhs)、抖音(dy)、快手(ks)、哔哩哔哩(bili)、微博(wb)、贴吧(tieba)、知乎(zhihu) -2. 基于关键词进行爬取 -3. 支持每日爬取任务和单个平台爬取 -4. 使用关键词管理器(KeywordManager)和平台爬虫(PlatformCrawler) - -现在我需要查看平台爬虫的实现，了解具体的爬取逻辑。 -14:27:19 -Completed: read_file -Recon -3ms -14:27:19 -✅ recon Agent 完成 -Orchestrator -14:27:39 -Orchestrator -Thought: Recon Agent 的执行结果没有返回任何有用的信息，项目结构、技术栈、入口点等都是空的。这可能是因为 Agent 需要更具体的指导。我将尝试一个更具体的 recon 任务，重点关注配置文件和主要代码文件，因为这些通常包含安全敏感信息。 -14:27:43 -📤 调度 recon Agent: 重点分析配置文件(config.py, .env.example)、主要入口文件(app.py, report_engine_only.py)和依赖文件(requirements.txt)... -Orchestrator -14:28:44 -Recon -Thought: 我需要开始收集项目信息。首先，我应该了解项目的整体结构，包括目录布局和文件组织。这将帮助我识别项目类型、技术栈和关键组件。我将从根目录开始，递归列出所有文件和目录。 -14:28:51 -Completed: list_files -Recon -4ms -14:28:51 -Recon -Thought: 从文件列表中，我可以看到这是一个复杂的项目，包含多个组件： -1. MediaEngine - 一个Python模块，似乎用于媒体处理和报告生成 -2. MindSpider/DeepSentimentCrawling - 一个网络爬虫项目，用于情感分析爬取 -3. 根目录有一些配置文件和主程序 - -我需要进一步了解项目的技术栈和依赖关系。首先，我应该查看根目录的配置文件，如requirements.txt、package.json等，以了解项目使用的依赖和技术栈。 -14:28:56 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:29:05 -Recon -Thought: 从requirements.txt文件中，我可以看到这是一个复杂的项目，使用了多种技术栈： - -1. Web框架：Flask、Streamlit、FastAPI -2. 数据库：MySQL (pymysql, aiomysql)、SQLite (aiosqlite)、Redis、PostgreSQL (asyncpg) -3. 爬虫工具：Playwright、BeautifulSoup、lxml等 -4. 机器学习：PyTorch、Transformers、scikit-learn等 -5. 其他工具：OpenAI API、数据处理、可视化等 - -现在我应该查看MindSpider/DeepSentimentCrawling目录下的package.json文件，以了解前端或Node.js相关的依赖。 -14:29:28 -Completed: read_file -Recon -0ms -14:29:29 -Recon -Thought: package.json文件显示这是一个使用VitePress的文档项目，没有前端应用依赖。现在我应该查看MindSpider/DeepSentimentCrawler目录下的requirements.txt文件，以了解爬虫组件的具体依赖。 -14:29:32 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:29:32 -Recon -Thought: 现在我已经了解了项目的主要依赖。接下来，我应该查看主要的入口点文件，如app.py、main.py等，以了解应用程序的启动点和主要功能。首先查看根目录的app.py文件。 -14:29:35 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:29:35 -Recon -Thought: app.py文件很长，我需要查看更多内容来了解应用程序的主要功能和入口点。让我继续读取文件的剩余部分。 -14:29:38 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:29:39 -Recon -Thought: app.py文件非常长，我需要继续查看剩余部分以了解完整的应用程序结构。让我继续读取文件的最后部分。 -14:29:41 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:29:42 -Recon -Thought: app.py文件很长，我已经看到了大部分内容，但还需要查看最后部分以了解完整的应用程序结构。让我继续读取文件的最后部分。 -14:29:43 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:29:46 -Recon -Thought: 现在我已经了解了app.py文件的主要内容。这是一个Flask应用，用于管理多个Streamlit应用。接下来，我应该查看MindSpider/main.py文件，以了解爬虫组件的主要功能。 -14:29:51 -Completed: read_file -Recon -4ms -14:29:53 -Recon -Thought: MindSpider/main.py文件也很长，我需要查看更多内容来了解爬虫组件的主要功能。让我继续读取文件的剩余部分。 -14:29:55 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:29:56 -Recon -Thought: 我已经了解了MindSpider/main.py文件的主要内容。这是一个爬虫项目的主程序，集成了BroadTopicExtraction和DeepSentimentCrawling两个核心模块。接下来，我应该查看配置文件，以了解项目的配置结构和敏感信息。 -14:29:59 -Completed: read_file +Thought: 搜索结果显示LLMClient只在InsightEngine/llms/__init__.py文件中被引用。为了更全面地了解这个模块，我应该查找base.py文件，因为它是LLMClient的定义所在。同时，我也应该搜索项目中是否有其他使用这个LLMClient的文件，以了解它的使用场景。 +16:19:17 +Completed: search_code Recon 6ms -Input: -{ - "file_path": "config.py" -} - -Output: -null -14:30:03 +16:19:19 Recon -Thought: config.py文件很长，我需要查看更多内容以了解完整的配置结构。让我继续读取文件的剩余部分。 -14:30:04 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:30:05 -Recon -Thought: 现在我已经了解了config.py文件的主要内容。这是一个使用pydantic-settings管理的全局配置文件，包含了数据库配置、LLM API配置、网络工具配置等。接下来，我应该查看.env.example文件，以了解环境变量的配置示例。 -14:30:09 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:30:10 -Recon -Thought: 现在我已经了解了项目的主要配置文件。接下来，我应该查看一些关键的入口点文件，如SingleEngineApp目录下的文件，以了解各个引擎的应用程序结构。首先查看SingleEngineApp目录结构。 -14:30:13 -Completed: list_files -Recon -1ms -14:30:14 -Recon -Thought: SingleEngineApp目录包含三个Streamlit应用程序文件。我应该查看其中一个文件以了解应用程序的结构和功能。让我先查看insight_engine_streamlit_app.py文件。 -14:30:17 -Completed: read_file -Recon -0ms -14:30:17 -✅ recon Agent 完成 -Orchestrator -14:30:17 -Orchestrator -尝试直接分析项目中的关键文件，看看能否获取更多信息。我将尝试使用 analysis Agent 来分析项目中的主要文件，特别是配置文件和入口文件。 -14:30:20 -📤 调度 analysis Agent: 分析项目中的关键文件，包括config.py, app.py, report_engine_only.py等主要入口文件... -Orchestrator -14:30:26 -Analysis -Thought: 我需要首先了解这个项目的结构和内容，以便制定合适的分析策略。由于项目信息有限，我不知道项目的具体语言和框架，所以我应该先探索项目结构，然后根据文件类型选择合适的分析工具。 -14:30:28 -Completed: list_files -Analysis -2ms -14:30:50 -Analysis -Thought: 从项目结构来看，这是一个Python项目，主要包含两个主要部分：MediaEngine和MindSpider。项目中有多个Python文件，包括配置文件、主程序文件和工具文件。我注意到有一些敏感文件如.env.example，可能包含配置信息。接下来我应该先查看主要的入口文件和配置文件，了解项目的基本功能，然后进行安全分析。 -14:30:57 -Completed: read_file -Analysis -4ms -14:30:58 -Analysis -Thought: 我已经看到了app.py文件的部分内容，这是一个Flask应用，用于管理三个Streamlit应用。我注意到一些安全相关信息： -1. Flask应用的SECRET_KEY是硬编码的 -2. 有多个API密钥配置 -3. 使用了subprocess模块 -4. 有socketio通信 - -我需要继续查看app.py的其余部分，然后检查配置文件和其他关键文件。让我先读取app.py的剩余部分。 -14:31:02 -Completed: read_file -Analysis -2ms -14:31:02 -Analysis -Thought: 我已经看到了app.py的部分内容，这是一个Flask应用，用于管理多个Streamlit应用。我注意到一些潜在的安全问题： -1. 硬编码的SECRET_KEY -2. 使用subprocess模块启动子进程 -3. 文件操作可能存在路径遍历风险 - -让我继续查看配置文件，了解项目的配置情况，然后使用semgrep进行静态分析，这样可以更系统地发现潜在的安全问题。 -14:31:05 -Completed: read_file -Analysis -1ms -14:31:18 -Analysis -Thought: 我已经看到了config.py文件的部分内容，这是一个使用pydantic-settings的配置文件，包含多个API密钥和配置项。我注意到配置文件中有很多API密钥字段，这些如果被泄露会很危险。 - -现在我已经对项目有了基本了解，接下来我应该使用semgrep进行静态分析，这样可以系统地发现潜在的安全问题。semgrep可以检测多种漏洞类型，包括SQL注入、XSS、命令注入等。 -14:31:22 -Completed: semgrep_scan -Analysis -2406ms -Input: -{ - "rules": "auto", - "max_results": 50 -} - -Output: -null -14:31:27 -Analysis -Thought: semgrep工具未安装，我需要使用其他工具进行安全分析。我可以使用pattern_match工具来检测常见的危险模式，或者使用bandit_scan（如果项目是Python的）。从项目结构来看，这是一个Python项目，所以我可以尝试使用bandit_scan。 -14:31:29 -Completed: bandit_scan -Analysis -4ms -14:31:31 -Analysis -Thought: 看来bandit工具也未安装。我需要使用其他方法进行安全分析。我可以使用pattern_match工具来检测常见的危险模式，或者使用search_code工具搜索特定的关键字。让我先使用pattern_match来检测一些常见的危险模式。 - -首先，我需要读取一些关键文件的内容，然后使用pattern_match进行分析。让我先读取MindSpider/main.py，因为从项目结构看，这似乎是一个主要组件。 -14:31:35 -Completed: read_file -Analysis -5ms -14:31:57 -Analysis -Thought: 我已经看到了MindSpider/main.py文件的部分内容，这是一个AI爬虫项目的主程序。我注意到一些潜在的安全问题： -1. 使用了subprocess模块 -2. 数据库连接字符串构建 -3. 使用了pymysql和sqlalchemy进行数据库操作 - -让我继续读取这个文件的剩余部分，然后使用pattern_match工具来检测常见的危险模式。 -14:32:01 -Completed: read_file -Analysis -1ms -14:32:03 -Analysis -Thought: 我已经看到了MindSpider/main.py文件的更多内容，这个文件使用了subprocess模块来执行其他Python脚本，这可能是命令注入的风险点。现在让我使用pattern_match工具来检测常见的危险模式，包括SQL注入、命令注入、路径遍历等。 -14:32:41 -Completed: pattern_match -Analysis -4ms -14:32:42 -Analysis -Thought: pattern_match工具没有检测到已知的危险模式，但我注意到代码中使用了subprocess.run来执行命令，这仍然是一个潜在的安全风险。让我继续检查其他关键文件，特别是那些处理用户输入或执行外部命令的文件。 - -让我先检查MindSpider/DeepSentimentCrawling/main.py文件，因为从项目结构看，这似乎是另一个主要组件。 -14:32:46 -Completed: read_file -Analysis -2ms -14:32:47 -Analysis -Thought: 我已经看到了MindSpider/DeepSentimentCrawling/main.py文件的部分内容，这是一个爬虫模块。我注意到它使用了PlatformCrawler来执行爬取任务，这可能涉及网络请求。让我继续查看这个文件的剩余部分，然后检查platform_crawler.py文件，因为它可能包含更多的安全敏感代码。 -14:32:51 -Completed: read_file -Analysis -0ms -14:32:52 -Analysis -Thought: 我已经看到了MindSpider/DeepSentimentCrawling/main.py文件的完整内容，这是一个爬虫模块，它使用了PlatformCrawler来执行爬取任务。现在我需要检查platform_crawler.py文件，因为它可能包含更多的安全敏感代码，特别是网络请求和用户输入处理部分。 -14:32:55 -Completed: read_file -Analysis -1ms -14:32:57 -Analysis -Thought: 我已经看到了platform_crawler.py文件的部分内容，这个文件负责配置和调用MediaCrawler进行多平台爬取。我注意到一些潜在的安全问题： -1. 使用subprocess模块执行外部命令 -2. 文件操作可能存在路径遍历风险 -3. 数据库配置信息被硬编码写入文件 - -让我继续查看这个文件的剩余部分，然后使用search_code工具搜索一些特定的危险模式，如eval、exec、subprocess等。 -14:33:01 -Completed: read_file -Analysis -20ms -14:33:03 -Analysis -Thought: 我已经看到了platform_crawler.py文件的更多内容，这个文件使用了subprocess.run来执行MediaCrawler的main.py脚本，这是一个潜在的安全风险。现在让我使用search_code工具搜索一些特定的危险模式，如eval、exec、subprocess等，以便更全面地发现潜在的安全问题。 -14:33:06 +Thought: 搜索base.py没有找到结果。让我尝试搜索"from .base"或"import base"来找到base模块的定义位置。同时，我也应该搜索整个项目中是否有其他文件引用了InsightEngine.llms或LLMClient，以了解这个模块的使用范围。 +16:19:21 Completed: search_code -Analysis -287ms -14:33:07 -Analysis -Thought: 我发现了多个使用subprocess的地方，这些是潜在的安全风险点。现在让我搜索其他危险模式，如eval、exec、query等，以便更全面地发现潜在的安全问题。 -14:33:10 -Completed: search_code -Analysis -200ms -14:33:11 -Analysis -Thought: 我发现了一些使用eval的地方，大多数是Playwright的page.evaluate方法，用于在浏览器中执行JavaScript代码。这些通常是安全的，因为它们是在浏览器上下文中执行的。现在让我搜索exec和其他潜在的危险模式。 -14:33:14 -Completed: search_code -Analysis -157ms -14:33:16 -Analysis -Thought: 我发现了一些使用exec的地方，大多数是数据库操作或执行外部命令。现在让我搜索query和其他潜在的危险模式，特别是SQL查询相关的代码。 -14:33:18 -Completed: search_code -Analysis -5ms -14:33:20 -Analysis -Thought: 我已经搜索了subprocess、eval、exec和query等关键字，发现了一些潜在的安全风险点。现在让我使用dataflow_analysis工具来分析一些关键的数据流，特别是用户输入如何流向可能危险的函数。 -14:33:27 -Completed: dataflow_analysis -Analysis -65427ms -14:34:34 -Analysis -让我继续分析其他潜在的安全风险点。我将检查一些关键的Python文件，看看是否有明显的安全问题。 -14:34:36 -Completed: read_file -Analysis +Recon 6ms -14:34:38 -Analysis -Thought: 我已经看到了keyword_manager.py文件的部分内容，这个文件负责管理关键词和数据库操作。我注意到它使用了SQLAlchemy进行数据库操作，并且使用了参数化查询，这有助于防止SQL注入。让我继续查看这个文件的剩余部分，然后检查其他可能存在安全问题的文件。 -14:34:42 -Completed: read_file -Analysis -2ms -14:35:04 -Analysis -Thought: 我已经看到了keyword_manager.py文件的完整内容，这个文件使用了SQLAlchemy进行数据库操作，并且使用了参数化查询，这有助于防止SQL注入。现在让我检查.env.example文件，看看是否有敏感信息泄露的风险。 -14:35:07 -Completed: read_file -Analysis -5ms -14:35:09 -Analysis -Thought: 我已经看到了.env.example文件，这是一个环境变量配置示例文件，包含了各种API密钥和配置项。这个文件本身不包含敏感信息，因为它只是示例，但需要注意在实际使用时，.env文件可能包含敏感信息。 - -现在让我使用gitleaks_scan工具来检查代码中是否有密钥泄露或其他敏感信息。 -14:35:12 -Completed: gitleaks_scan -Analysis -73ms -14:35:18 -Analysis -Thought: 由于gitleaks工具未安装，我无法使用它来检测密钥泄露。让我使用search_code工具搜索一些常见的敏感信息模式，如API密钥、密码等。 -14:35:20 +16:19:23 +Recon +Thought: 看来base.py文件可能不在审计范围内，或者它可能是一个不存在的文件。让我尝试搜索"InsightEngine"来了解这个模块在整个项目中的使用情况，以及是否有其他相关的LLM或大语言模型相关的文件。 +16:19:25 Completed: search_code -Analysis -31ms -14:35:22 -Analysis -Thought: 我已经搜索了api_key关键字，发现了很多API密钥的配置。这些API密钥是通过环境变量或配置文件管理的，这是好的做法。现在让我搜索一些其他可能的敏感信息，如密码、密钥等。 -14:35:25 -Completed: search_code -Analysis -460ms -14:35:27 -Analysis -Thought: 我已经搜索了password关键字，发现了很多数据库密码的配置。这些密码是通过环境变量或配置文件管理的，这是好的做法。现在让我总结一下我的分析结果，并提供一个安全漏洞报告。 - -基于我的分析，我发现了以下潜在的安全问题： - -1. 使用subprocess执行外部命令 - 在多个文件中发现 -2. 硬编码的SECRET_KEY - 在app.py中 -3. 数据库配置信息被硬编码写入文件 - 在platform_crawler.py中 -4. 使用Playwright的page.evaluate执行JavaScript代码 - 在多个爬虫客户端中 - -让我使用think工具来总结我的分析结果。 -14:35:44 -Completed: think -Analysis -0ms -14:35:54 -Analysis -Thought: 基于我的分析，我现在可以提供一个完整的安全漏洞报告。我将使用Final Answer格式来总结我的发现。 -14:36:51 -Analysis -Thought: 我需要使用正确的工具格式来输出我的分析结果。让我使用think工具来总结我的分析，然后提供最终的安全漏洞报告。 -14:37:02 -Completed: think -Analysis -0ms -14:37:05 -Analysis -Thought: 我已经完成了对项目的安全分析，并记录了我的评估结果。现在我将使用reflect工具来总结我的分析进展和发现。 -14:37:26 -Completed: reflect -Analysis -165ms -14:37:35 -Analysis -Thought: 我已经完成了对项目的安全分析，并记录了我的发现和评估。现在我将总结我的分析结果，并提供一个完整的安全漏洞报告。 - -基于我的分析，我发现了以下潜在的安全问题： - -1. **命令注入风险**：在多个文件中使用subprocess.run执行外部命令，包括app.py、MindSpider/main.py和platform_crawler.py。虽然当前命令参数是硬编码的，但如果未来修改为接受用户输入，可能存在命令注入风险。 - -2. **硬编码的SECRET_KEY**：在app.py第36行，Flask应用的SECRET_KEY是硬编码的，这降低了密钥的安全性。 - -3. **数据库配置信息硬编码写入文件**：在platform_crawler.py中，数据库配置信息被硬编码写入MediaCrawler的配置文件中，这可能导致敏感信息泄露。 - -4. **JavaScript代码执行**：在多个爬虫客户端中使用Playwright的page.evaluate方法执行JavaScript代码，虽然这些通常是在浏览器上下文中执行的，但如果用户输入被不当处理，可能存在XSS风险。 - -总体而言，项目在敏感信息管理方面做得较好，使用了参数化查询防止SQL注入，但需要注意subprocess使用和硬编码密钥的问题。 -14:37:51 -Analysis -Action -14:37:59 -Completed: think -Analysis -19ms -14:37:59 -✅ analysis Agent 完成 -Orchestrator -14:38:00 -Orchestrator -Thought: analysis Agent 也没有返回任何有用的信息。这可能是因为项目文件结构复杂，或者 Agent 需要更具体的指导。我将尝试一个更直接的方法，先查看项目的根目录文件，特别是配置文件和主要入口文件，然后再进行深入分析。 -14:38:05 -📤 调度 recon Agent: 查看项目根目录下的所有文件，特别关注config.py, app.py, report_engine_only.py, requirements.txt等关键文件... -Orchestrator -14:38:15 -Recon -Thought: 我需要开始收集项目信息。首先，我应该了解项目的整体结构，包括目录布局和主要文件。这将帮助我识别项目类型、技术栈和可能的入口点。我将从列出根目录开始。 -14:38:38 -Completed: list_files -Recon -15ms -14:38:39 -Recon -Thought: 从文件列表中，我可以看到这是一个包含多个组件的项目，主要有： -1. MediaEngine - 一个Python模块，包含LLM相关功能 -2. MindSpider - 一个爬虫项目，包含DeepSentimentCrawling组件 -3. 一些根级别的Python文件如app.py, config.py等 - -我需要进一步了解项目的技术栈和结构。首先，我应该查看根目录下的配置文件，如requirements.txt、package.json等，以了解项目依赖和使用的框架。 -14:38:44 -Completed: read_file -Recon -0ms -14:38:45 -Recon -Thought: 从requirements.txt文件中，我可以看到这是一个舆情分析系统，使用了多种技术栈： -1. Web框架：Flask, FastAPI, Streamlit -2. 数据库：MySQL, PostgreSQL, SQLite, Redis -3. 爬虫技术：Playwright, BeautifulSoup等 -4. LLM集成：OpenAI API -5. 数据处理：pandas, numpy等 - -现在我需要查看MindSpider/DeepSentimentCrawling/MediaCrawler目录下的package.json文件，以了解前端依赖。 -14:38:51 -Completed: read_file Recon 8ms -14:38:52 +16:19:48 Recon -Thought: package.json文件显示这是一个使用VitePress的文档项目，没有前端应用依赖。现在我需要查看主要的入口点文件，如app.py、MindSpider/main.py等，以了解应用程序的入口点和主要功能。 -14:38:55 -Completed: read_file -Recon -3ms -14:38:57 -Recon -Thought: app.py文件很长，我需要继续查看更多内容来了解应用程序的主要功能和入口点。让我继续读取文件的剩余部分。 -14:39:20 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:39:21 -Recon -Thought: 我需要继续查看app.py文件的更多内容，特别是路由定义部分，以了解应用程序的API端点。让我继续读取文件的后续部分。 -14:39:24 -Completed: read_file -Recon -2ms -14:39:45 -Recon -Thought: 我需要继续查看app.py文件，特别是路由定义部分，以了解应用程序的API端点。让我继续读取文件的后续部分。 -14:39:50 -Completed: read_file -Recon -6ms -14:40:57 -Recon -Thought: 我需要继续查看app.py文件的最后部分，以了解所有的API路由。让我读取文件的剩余部分。 -14:41:04 -Completed: read_file -Recon -23ms -14:41:37 -Recon -Thought: 我需要查看app.py文件的最后部分，以了解所有的API路由。让我读取文件的最后部分。 -14:41:40 -Completed: read_file -Recon -5ms -14:42:03 -Recon -Thought: 现在我已经查看了app.py文件，了解了主要的API路由和应用程序结构。接下来，我需要查看MindSpider/main.py文件，以了解爬虫组件的主要功能。 -14:42:08 -Completed: read_file -Recon -3ms -14:42:16 -Recon -Thought: 我需要继续查看MindSpider/main.py文件的剩余部分，以了解爬虫组件的主要功能。 -14:42:18 -Completed: read_file -Recon -1ms -14:43:42 -Recon -Thought: 我需要继续查看MindSpider/main.py文件的剩余部分，以了解爬虫组件的主要功能。 -14:43:45 -Completed: read_file -Recon -4ms -14:43:48 -Recon -Thought: 现在我已经查看了MindSpider/main.py文件，了解了爬虫组件的主要功能。接下来，我需要查看配置文件，以了解项目的配置结构和敏感信息。 -14:43:51 -Completed: read_file -Recon -5ms -14:43:53 -Recon -Thought: 我需要继续查看config.py文件的剩余部分，以了解项目的完整配置结构。 -14:43:55 -Completed: read_file +Thought: 看起来搜索范围仅限于用户指定的单个文件。根据用户的要求，审计范围限定为1个目标文件：InsightEngine/llms/__init__.py。这意味着我只能分析这个文件，而不能访问项目中的其他文件。 + +让我总结一下从这个文件中收集到的信息： +1. 这是一个名为LLM的模块，为Insight Engine提供统一的OpenAI兼容客户端 +2. 它从.base模块导入了LLMClient类 +3. 它通过__all__列表暴露了LLMClient类 + +由于base.py文件不在审计范围内，我无法获取LLMClient的具体实现。但根据文件描述，这个模块似乎是一个大语言模型(LLM)客户端，可能与OpenAI API兼容。 +16:19:58 +Completed: reflect Recon 0ms -14:43:57 +16:19:59 Recon -Thought: 现在我已经查看了config.py文件，了解了项目的配置结构。接下来，我需要查看.env.example文件，以了解环境变量的配置示例。 -14:44:00 -Completed: read_file -Recon -14ms -14:44:00 +Thought: 我已经完成了对指定文件的分析。由于审计范围被限定为单个文件，我无法获取更多关于项目结构、技术栈、入口点等信息。我现在可以总结收集到的信息并输出最终结果。 + +Final Answer: +```json +{ + "project_structure": { + "directories": [], + "config_files": [], + "total_files": 1 + }, + "tech_stack": { + "languages": ["Python"], + "frameworks": [], + "databases": [] + }, + "entry_points": [ + {"type": "module_init", "file": "InsightEngine/llms/__init__.py", "line": 6} + ], + "high_risk_areas": [], + "dependencies": { + "internal": ["base.LLMClient"], + "external": [] + }, + "initial_findings": [] +} +``` +16:20:05 ✅ recon Agent 完成 Orchestrator -14:44:00 +16:20:07 Orchestrator -Thought: 多次尝试使用 recon 和 analysis Agent 都没有返回任何有用的信息。这可能是因为项目结构复杂或者 Agent 无法正确访问文件。我将尝试一个更直接的方法，先查看项目的根目录文件，特别关注配置文件和主要入口文件，然后再进行深入分析。 -14:44:04 -📤 调度 recon Agent: 查看项目根目录下的所有文件，特别关注config.py, app.py, report_engine_only.py, requirements.txt等关键文件... +Thought: Recon Agent的结果显示只分析了1个文件，这与项目目录结构中显示的多个目录和文件不符。这可能是因为Recon Agent没有正确扫描整个项目结构。我需要重新调度Recon Agent，或者直接转向Analysis Agent进行更深入的分析。考虑到项目结构复杂，包含多个引擎模块，我应该尝试让Analysis Agent直接对整个项目进行安全审计，重点关注用户指定的漏洞类型：SQL注入、XSS、命令注入、路径遍历和SSRF。 +16:20:15 +📤 调度 analysis Agent: 对整个项目进行安全审计，重点关注SQL注入、XSS、命令注入、路径遍历和SSRF漏洞... Orchestrator -14:45:23 -Recon -Thought: 我需要开始收集项目信息。首先，我应该了解项目的整体结构，包括目录布局和主要文件。这将帮助我识别项目类型、技术栈和关键组件。我将从列出根目录的内容开始。 -14:45:26 -Completed: list_files -Recon -2ms -14:46:04 -Recon -Thought: 我已经看到了项目的根目录结构。这是一个多引擎的项目，包含多个子模块如ForumEngine、InsightEngine、MediaEngine等。我注意到根目录下有app.py和config.py，这表明这可能是一个Python项目。接下来，我应该查看requirements.txt文件来了解项目的依赖和技术栈，同时也要查看config.py来了解项目配置。 -14:46:07 +16:20:18 +Analysis +Thought: 我需要分析指定的文件 InsightEngine/llms/__init__.py。首先，我应该读取这个文件的内容，了解其结构和功能，然后根据代码内容选择合适的分析工具来检测潜在的安全漏洞。 +16:20:21 Completed: read_file -Recon +Analysis +1ms +16:20:23 +Analysis +Thought: 这个文件是一个简单的Python模块初始化文件，它只导入了`LLMClient`类并定义了`__all__`列表。文件本身非常短，没有明显的安全漏洞。但是，为了全面分析，我需要查看被导入的`base.py`文件，因为实际的实现逻辑可能在那里。我应该继续读取`base.py`文件来进行更深入的安全分析。 +16:20:25 +Completed: read_file +Analysis 0ms -14:46:08 -Recon -Thought: 从requirements.txt文件可以看出，这是一个基于Python的舆情分析系统，使用了多种技术栈： -1. Web框架：Flask、Streamlit、FastAPI -2. 数据库：MySQL (pymysql, aiomysql)、SQLite (aiosqlite)、Redis、PostgreSQL (asyncpg) -3. 数据处理：pandas, numpy, jieba (中文分词) -4. 机器学习：torch, transformers, sentence-transformers等 -5. 爬虫：playwright, beautifulsoup4等 -6. 可视化：plotly, matplotlib, wordcloud +16:20:43 +Analysis +Thought: 我只能分析用户指定的文件，即 InsightEngine/llms/__init__.py。这个文件本身非常简单，只包含导入语句和模块定义，没有明显的安全漏洞。由于文件内容非常有限，我可以使用 pattern_match 工具来进一步确认是否存在任何潜在的安全模式，尽管从目前来看，这个文件几乎不可能包含安全漏洞。 +16:20:49 +Completed: pattern_match +Analysis +5ms +16:21:41 +Analysis +Thought: 我已经完成了对 InsightEngine/llms/__init__.py 文件的分析。这个文件是一个简单的Python模块初始化文件，只包含导入语句和模块定义，没有包含任何可能存在安全漏洞的代码。pattern_match 工具也没有检测到任何已知的危险模式。由于这个文件非常简单且只包含导入语句，它本身不会构成安全风险。我应该总结分析结果。 +16:21:48 +Completed: reflect +Analysis +0ms +16:21:50 +Analysis +Thought: 我已经完成了对 InsightEngine/llms/__init__.py 文件的全面安全分析。这个文件非常简单，只包含导入语句和模块定义，没有包含任何可能存在安全漏洞的代码。pattern_match 工具也没有检测到任何已知的危险模式。由于这个文件本身不包含任何业务逻辑或敏感操作，它不会构成安全风险。现在我可以提供最终的分析结果。 -接下来，我应该查看config.py文件来了解项目的配置信息，然后查看app.py作为主入口点。 -14:46:14 +Final Answer: { + "findings": [], + "summary": "已完成对 InsightEngine/llms/__init__.py 文件的安全分析。该文件是一个简单的Python模块初始化文件，只包含导入语句和模块定义，没有包含任何可能存在安全漏洞的代码。pattern_match 工具也没有检测到任何已知的危险模式。由于这个文件本身不包含任何业务逻辑或敏感操作，它不会构成安全风险。" +} +16:22:00 +Analysis +```json +{ + "findings": [], + "summary": "已完成对 InsightEngine/llms/__init__.py 文件的安全分析。该文件是一个简单的Python模块初始化文件，只包含导入语句和模块定义，没有包含任何可能存在安全漏洞的代码。pattern_match 工具也没有检测到任何已知的危险模式。由于这个文件本身不包含任何业务逻辑或敏感操作，它不会构成安全风险。" +} +``` +16:22:04 +✅ analysis Agent 完成 +Orchestrator +16:22:05 +Orchestrator +Thought: Analysis Agent也没有发现任何漏洞，这很奇怪，因为项目结构复杂且包含多个模块。可能是因为Agent没有正确访问到所有文件。让我尝试直接查看一些关键文件，特别是入口点文件如app.py和report_engine_only.py，这些通常是用户交互的主要入口点，可能包含安全漏洞。 +16:22:11 +📤 调度 recon Agent: 重新分析项目，重点关注入口点文件和主要模块... +Orchestrator +16:22:18 +Recon +Thought: 我需要收集项目信息，但审计范围限定为1个目标文件：InsightEngine/llms/__init__.py。用户还提到之前的分析可能没有正确访问到所有文件，需要关注app.py、report_engine_only.py等入口点文件。我应该先读取指定的目标文件，然后探索项目结构以获取更全面的信息。 +16:22:22 Completed: read_file Recon 1ms -14:46:15 +16:22:23 Recon -Thought: 从config.py文件可以看出，这是一个复杂的舆情分析系统，包含多个AI代理引擎（Insight Engine、Media Engine、Query Engine、Report Engine、MindSpider等）。系统使用Flask作为Web框架，支持多种数据库（MySQL、PostgreSQL），并集成了多个LLM API（如Kimi、Gemini、DeepSeek等）。 +Thought: 我已经读取了指定的目标文件 InsightEngine/llms/__init__.py，这是一个简单的模块初始化文件，它从 .base 导入了 LLMClient 类。现在我需要探索项目结构，了解整个项目的组织方式，特别是用户提到的 app.py、report_engine_only.py 等入口点文件。我将列出根目录的内容来获取项目结构。 +16:22:28 +Completed: list_files +Recon +18ms +16:23:05 +Recon +Thought: 系统显示审计范围限定为1个指定文件，但我注意到用户在任务上下文中特别提到了需要关注app.py、report_engine_only.py等入口点文件。我应该尝试搜索这些关键文件，看看它们是否存在于项目中。我将先搜索app.py文件。 +16:23:08 +Completed: search_code +Recon +17ms +16:23:11 +Recon +Thought: 没有找到app.py文件。让我尝试搜索report_engine_only.py文件，看看它是否存在。 +16:23:12 +Completed: search_code +Recon +9ms +16:23:43 +Recon +Thought: 看来系统中确实只有指定的1个文件。让我尝试搜索其他可能的入口点文件，比如main.py或index.py，看看是否有其他入口点。 +16:23:46 +Completed: search_code +Recon +19ms +16:23:47 +Recon +Thought: 系统中似乎只有指定的1个文件。让我尝试搜索Python文件中常见的入口点模式，比如"if __name__ == '__main__'"，看看是否有其他入口点代码。 +16:23:50 +Completed: search_code +Recon +9ms +16:23:54 +Recon +Thought: 系统中确实只有指定的1个文件。让我尝试搜索其他可能的关键词，比如"Flask"、"Django"等框架相关的关键词，看看是否能推断出技术栈。 +16:23:57 +Completed: search_code +Recon +9ms +16:23:58 +Recon +Thought: 让我尝试搜索其他常见的技术栈关键词，比如"import"语句，看看能收集到什么信息。 +16:24:00 +Completed: search_code +Recon +9ms +16:24:01 +Recon +Thought: 我找到了一个import语句，它从.base模块导入了LLMClient。让我尝试搜索其他可能的技术栈关键词，比如"from"语句，看看是否有其他导入。 +16:24:03 +Completed: search_code +Recon +8ms +16:24:19 +Recon +Thought: 我已经收集了足够的信息。系统中只有指定的1个文件：InsightEngine/llms/__init__.py。这是一个简单的模块初始化文件，它从.base模块导入了LLMClient类。由于系统中只有这一个文件，我无法收集到更多的项目结构、技术栈、入口点等信息。现在我将整理收集到的信息并输出结果。 -接下来，我应该查看app.py文件，这是主入口点，可以了解系统的路由和主要功能。 -14:46:18 -Completed: read_file -Recon \ No newline at end of file +Final Answer: +```json +{ + "project_structure": { + "directories": ["InsightEngine/llms"], + "config_files": [], + "total_files": 1 + }, + "tech_stack": { + "languages": ["Python"], + "frameworks": [], + "databases": [] + }, + "entry_points": [ + {"type": "module_init", "file": "InsightEngine/llms/__init__.py", "line": 6} + ], + "high_risk_areas": [], + "dependencies": {}, + "initial_findings": [] +} +``` +16:24:52 +✅ recon Agent 完成 +Orchestrator +16:24:54 +Orchestrator +Thought: Recon Agent仍然只找到了1个文件，这与项目目录结构严重不符。看起来Agent可能无法正确访问项目中的所有文件。考虑到这种情况，我应该尝试直接查看一些关键文件的内容，特别是app.py和report_engine_only.py，这些是项目的主要入口点。我将尝试使用Verification Agent来直接检查这些文件。 +16:24:58 +📤 调度 verification Agent: 直接检查项目入口点文件app.py和report_engine_only.py的安全问题... +Orchestrator +16:24:58 +✅ verification Agent 完成 +Orchestrator +16:24:58 +Orchestrator +Thought: 所有Agent似乎都无法正确访问项目中的文件，这可能是由于项目访问权限或路径问题导致的。根据用户提供的信息，我们知道项目包含多个目录和文件，但所有Agent都只返回了很少的信息。在这种情况下，我应该基于用户提供的信息和目录结构进行推理分析，并尝试总结可能的安全风险点。 +16:25:11 +Orchestrator +Thought: 虽然所有Agent都无法直接访问项目文件进行详细分析，但我已经基于项目目录结构进行了推理分析。由于系统限制无法获取更多详细信息，我应该结束审计并总结我的发现和建议。 + + +后端日志： +lintsinghua@lintsinghuadeMacBook-Pro backend % uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload +INFO: Will watch for changes in these directories: ['/Users/lintsinghua/XCodeReviewer/backend'] +INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) +INFO: Started reloader process [94873] using WatchFiles +INFO: Started server process [94875] +INFO: Waiting for application startup. +INFO:app.main:DeepAudit 后端服务启动中... +INFO:app.db.init_db:开始初始化数据库... +INFO:app.db.init_db:演示账户已存在: demo@example.com +INFO:app.db.init_db:演示数据已存在，跳过创建 +INFO:app.services.init_templates:开始初始化系统模板和规则... +INFO:app.services.init_templates:✓ 系统模板和规则初始化完成 +INFO:app.db.init_db:数据库初始化完成 +INFO:app.main:✓ 数据库初始化完成 +INFO:app.main:================================================== +INFO:app.main:DeepAudit 后端服务已启动 +INFO:app.main:API 文档: http://localhost:8000/docs +INFO:app.main:================================================== +INFO:app.main:演示账户: demo@example.com / demo123 +INFO:app.main:================================================== +INFO: Application startup complete. +[Branch] 项目: d, 类型: github, URL: https://github.com/666ghj/BettaFish +[Branch] GitHub Token: 未配置, GitLab Token: 未配置 +[Branch] 警告: GitHub Token 未配置，可能会遇到 API 限制 +INFO:httpx:HTTP Request: GET https://api.github.com/repos/666ghj/BettaFish/branches?per_page=100 "HTTP/1.1 200 OK" +[Branch] 成功获取 7 个分支 +INFO:httpx:HTTP Request: GET https://api.github.com/repos/666ghj/BettaFish/git/trees/main?recursive=1 "HTTP/1.1 200 OK" +INFO:app.api.v1.endpoints.agent_tasks:Created agent task 8717c2de-fedc-4d39-bb19-6b186da9e610 for project d +INFO:app.api.v1.endpoints.agent_tasks:✅ Cloned repository https://github.com/666ghj/BettaFish (branch: main) to /tmp/deepaudit/8717c2de-fedc-4d39-bb19-6b186da9e610 +INFO:app.api.v1.endpoints.agent_tasks:🚀 Task 8717c2de-fedc-4d39-bb19-6b186da9e610 started with Dynamic Agent Tree architecture +WARNING:app.services.agent.agents.recon:[Recon] Empty LLM response in iteration 1 +WARNING:app.services.agent.agents.analysis:[Analysis] Empty LLM response in iteration 4 +ERROR:app.api.v1.endpoints.agent_tasks:Task 8717c2de-fedc-4d39-bb19-6b186da9e610 failed: property 'progress_percentage' of 'AgentTask' object has no setter +Traceback (most recent call last): + File "/Users/lintsinghua/XCodeReviewer/backend/app/api/v1/endpoints/agent_tasks.py", line 392, in _execute_agent_task + task.progress_percentage = 100.0 + ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ +AttributeError: property 'progress_percentage' of 'AgentTask' object has no setter +WARNING: WatchFiles detected changes in 'app/services/llm/adapters/litellm_adapter.py'. 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