Pensar Apex

自律型エージェントを活用したAI駆動のペネトレーションテスト — ターミナルから直接実行できます。探索・推論を行い、実際の脆弱性を明らかにするブラックボックスおよびホワイトボックスのペネトレーションテストを実行します。

クラウドから実行したい場合やCI/CDと統合したい場合は、Pensar Consoleをご覧ください。

ユースケース

開発者

• PRをマージする前に /pentest を実行 — テストを実行するのと同じ感覚で脆弱性を検出
• 重大度スコア、証拠、推奨される修正を含む実用的な検出結果を取得 — セキュリティの知識は不要
• ヘッドレスCLIコマンドまたはPensar Console経由でCI/CDに統合

セキュリティエンジニア

• 大規模な攻撃対象領域に対してエージェント駆動のスウォームテストを展開
• 手動調査、エクスプロイトチェーン、検証には /operator モードを使用
• エンゲージメントをまたいで蓄積される永続メモリにより、反復的なテストワークフローを自動化
• Pensar Consoleを通じてチームやプロジェクトを横断してスケール

インストール

方法	コマンド
クイックインストール (macOS/Linux)	curl -fsSL https://pensarai.com/install.sh | bash
Homebrew	brew tap pensarai/tap && brew install apex
npm	npm install -g @pensar/apex
Windows (PowerShell)	irm https://www.pensarai.com/apex.ps1 | iex

使用方法

Apex TUIを開きます:

pensar

Herdr

Apex は Herdr 内で起動されると、自身の状態を自動的に報告します。サイドバーには、ターン中は working、承認・プランレビュー・回答が必要な場合は blocked、Apex が入力可能な状態では idle と表示されます。ターミナルに接続された CLI エージェントのコマンドも自身のアクティビティを報告します。プラグインや追加の Apex 設定は不要です。

Herdr 0.9.2 以降では、サーバー再起動後に現在の会話を復元できます。pensar を PATH 上に保持してください。Apex はセッション ID、アクティブなモデル、難読化設定を含む再開コマンドを提供します。保存されたセッションはオペレーターモードと承認設定を復元します。復元されたセッションは次のプロンプトを待機します。

セッションを直接再オープンすることもできます:

pensar --resume <session-id>
pensar --resume <session-id> --model <model-id>

状態レポートとリリースは、古い Herdr バージョンでも動作します。レポートは短いタイムアウトでバックグラウンドで実行され、Herdr の失敗が Apex を中断することはありません。

ヘッドレス CLI

スクリプト、CI、または evalgate 統合のために、TUI なしでペンテストを実行します:

# Basic pentest
pensar pentest --target https://example.com

# With extended thinking and task-driven mode
pensar pentest --target https://example.com --extended-thinking --task-driven

# Whitebox (with source code access)
pensar pentest --target https://example.com --cwd ./my-app

# Targeted pentest with specific objectives
pensar targeted-pentest --target https://example.com --objective "Test authentication bypass"

フラグ	コマンド	説明
--target <url>	pentest, targeted-pentest	ターゲットURL（必須）
--cwd <path>	pentest	ホワイトボックスモード用のソースコードパス
--mode <mode>	pentest	ピボットおよびフラグ抽出用の exfil
--model <model>	pentest, targeted-pentest	AIモデル（デフォルト: 自動選択）
--extended-thinking	pentest	対応モデルで拡張思考を有効化
--task-driven	pentest	タスク駆動型アーキテクチャを有効化（実験的）
--prompt <text|@file>	pentest	エージェントへのカスタムガイダンス
--threat-model <text|@file>	pentest	テストを導く脅威モデル
--objective <text>	targeted-pentest	テスト目標（繰り返し指定可能）

Hoonify 推論

/providers で Hoonify を接続するか、HOONIFY_API_KEY を設定してから、 /models で検出されたモデルを選択します。ヘッドレスコマンドは --model-provider hoonify --model <catalog-model-id> を受け付けます。モデルの検出、トークン予算、ライブチェックについては Hoonify セットアップ を参照してください。

カスタム推論エンドポイント

OpenAI互換のエンドポイントとベアラートークンを customProviders 設定または APEX_CUSTOM_PROVIDERS ワーカー環境変数を介して持ち込みます。 --model-provider <id> --model <model> で選択するか、オペレーターの /models ピッカーで宣言されたモデルを選択します。GLM設定、ヘッドレスジョブ構成、ライブ接続テストについては カスタム推論セットアップ を参照してください。

ログ

Apex は診断/運用ログを集中管理された構造化ロガー （src/core/logger）を介してルーティングします。出力がTTYでない場合、stderr に1行のJSONを書き込み — プログラムのstdoutとは分離され、ログパイプライン（例: CloudWatch）への送信が容易になります — また、対話型ターミナルでは整形された色付き出力を表示します。ユーザー向けのCLI/TUI出力は stdoutに残ります。

レベルを設定します（詳細度の高い順 → 低い順: debug < info < warn < error、デフォルトは info）:

pensar pentest --target https://example.com --log-level debug   # or --verbose / --quiet
PENSAR_LOG_LEVEL=debug pensar ...                                # via environment
PENSAR_DEBUG=1 pensar ...                                        # back-compat alias for debug

解決順序: CLI フラグ → PENSAR_LOG_LEVEL → PENSAR_DEBUG → デフォルト info。 PENSAR_LOG_FORMAT=json|pretty は出力形式を強制します。Apex がマネージドエージェントとして実行される場合、 PENSAR_LOG_LEVEL はホスト環境から提供されます。

W&B Weave トレーシング

分析とファインチューニングのために、ステップレベルのエージェントトレースを Weights & Biases Weave にストリーミングします:

export WANDB_API_KEY=your-key
export WANDB_ENTITY=your-entity
# WANDB_PROJECT defaults to "apex-traces"
pensar pentest --target https://example.com

トレースには推論ステップ、ツール呼び出し、トークン使用量、状態チェックポイントが含まれます。認証情報が設定されていない場合、トレースはサイレントに無効化されます。

OpenTelemetry（可観測性）

Apex は @opentelemetry/api を通じて、エージェント実行、LLM 呼び出し、ツール実行の OpenTelemetry スパンを出力します。プロセスが OpenTelemetry SDK をグローバルトレーサープロバイダーとして登録しない限り、スパンは no-op です。Apex は SDK を同梱していません。

Apex のコードをインポートする前に SDK を登録してください：

• Sentry: @sentry/node ≥ 9.27 をインストールし、Sentry.init の integrations に Sentry.vercelAIIntegration() を追加します。
• 任意の OTel バックエンド（Honeycomb、Tempo、Datadog など）: OTLP エクスポーターを指定して @opentelemetry/sdk-node を登録します。

スパンは OTel GenAI セマンティック規約に従います。デフォルトではスパンの形状（モデル、トークン数、レイテンシ、ツール名）のみがキャプチャされます。プロンプト、ツールの I/O、出力も記録するには AI_TRACE_RECORD_PAYLOADS=true を設定してください。

Kali Linux コンテナ（オプション）

最高のパフォーマンスを得るには、事前設定済みのペネトレーションテストツールを備えた同梱の Kali Linux コンテナ内で Apex を実行してください：

cd container
cp env.example .env  # add your API keys
docker compose up --build -d
docker compose exec kali-apex bash

コンテナ内で、次を実行します:

pensar

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