硬核实践：基于MCP与多Agent架构的自动化渗透测试智能体探索

一位开发者分享了在构建自动化渗透测试AI智能体时的经验与思考。针对现有工具Token消耗大、依赖单一模型能力的问题，作者提出了基于MCP（模型上下文协议）与多Agent协同的解决方案。该架构以Claude Opus等强模型为主脑，串联Explorer、Scanner、ScenarioBuilder等分模块Agent，并引入因果图辅助推理验证。虽然目前仍面临推理耗时较长的挑战，但这一尝试展现了AI在网络安全自动化领域从简单脚本执行向复杂链路推理演进的趋势。