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Testes de segurança ofensiva alimentados por IA usando agentes autônomos, diretamente no seu terminal.

Ver RepositórioSite

Pensar Apex

Testes de penetração com IA usando agentes autônomos — diretamente no seu terminal. Execute pentests blackbox e whitebox que exploram, raciocinam e revelam vulnerabilidades reais.

Quer executar a partir da nuvem ou integrá-lo ao seu CI/CD? Consulte Pensar Console.

npm version npm prerelease version Apache 2.0 License Documentation Discord

Casos de Uso

Desenvolvedores

  • Execute /pentest antes de mesclar um PR — detecte vulnerabilidades com a mesma naturalidade com que você executa testes
  • Obtenha descobertas acionáveis com pontuações de severidade, evidências e correções sugeridas — sem necessidade de conhecimento em segurança
  • Integre ao CI/CD por meio de comandos CLI headless ou do Pensar Console

Engenheiros de Segurança

  • Implante testes de swarm orientados por agentes em grandes superfícies de ataque
  • Use o modo /operator para investigação manual, encadeamento de exploits e validação
  • Automatize fluxos de trabalho de teste repetitivos com memória persistente que se acumula entre engajamentos
  • Escale entre equipes e projetos por meio do Pensar Console

Instalação

Uso

Abra a TUI do Apex:

root@kitploit:~
pensar

CLI Headless

Execute pentests sem a TUI para scripts, CI ou integração com evalgate:

root@kitploit:~
# Pentest básico
pensar pentest --target https://example.com

# Com pensamento estendido e modo orientado a tarefas
pensar pentest --target https://example.com --extended-thinking --task-driven

# Whitebox (com acesso ao código-fonte)
pensar pentest --target https://example.com --cwd ./my-app

# Pentest direcionado com objetivos específicos
pensar targeted-pentest --target https://example.com --objective "Test authentication bypass"

Registro de Logs

O Apex direciona o registro de logs diagnóstico/operacional por meio de um logger estruturado centralizado (src/core/logger). Ele escreve JSON de uma linha para o stderr quando a saída não é um TTY — mantendo-o separado do stdout do programa e fácil de enviar para um pipeline de logs (por exemplo, CloudWatch) — e saída colorida e formatada em um terminal interativo. A saída de CLI/TUI voltada ao usuário permanece no stdout.

Defina o nível (mais → menos detalhado: debug < info < warn < error, padrão info):

root@kitploit:~
pensar pentest --target https://example.com --log-level debug   # ou --verbose / --quiet
PENSAR_LOG_LEVEL=debug pensar ...                                # via variável de ambiente
PENSAR_DEBUG=1 pensar ...                                        # alias de compatibilidade reversa para debug

Ordem de resolução: flag da CLI → PENSAR_LOG_LEVEL → PENSAR_DEBUG → padrão info. PENSAR_LOG_FORMAT=json|pretty força o formato da saída. Quando o Apex é executado como um agente gerenciado, PENSAR_LOG_LEVEL é fornecido pelo ambiente host.

Rastreamento com W&B Weave

Transmita rastreamentos do agente em nível de etapa para o Weights & Biases Weave para análise e ajuste fino:

root@kitploit:~
export WANDB_API_KEY=your-key
export WANDB_ENTITY=your-entity
# WANDB_PROJECT tem como padrão "apex-traces"
pensar pentest --target https://example.com

Os rastreamentos incluem etapas de raciocínio, chamadas de ferramentas, uso de tokens e checkpoints de estado. Quando as credenciais não estão definidas, o rastreamento é desativado silenciosamente.

OpenTelemetry (Observabilidade)

O Apex emite spans OpenTelemetry para execuções de agentes, chamadas de LLM e execuções de ferramentas por meio de @opentelemetry/api. Os spans são no-ops a menos que seu processo registre um SDK OpenTelemetry como o provedor global de tracer; o Apex não acompanha nenhum SDK.

Registre um SDK antes de importar o código do Apex:

  • Sentry: instale @sentry/node ≥ 9.27 e adicione Sentry.vercelAIIntegration() às suas integrações Sentry.init.
  • Qualquer backend OTel (Honeycomb, Tempo, Datadog, etc.): registre @opentelemetry/sdk-node com um exportador OTLP.

Os spans seguem as convenções semânticas GenAI do OTel. Apenas a forma do span (modelo, contagens de tokens, latência, nomes de ferramentas) é capturada por padrão; defina AI_TRACE_RECORD_PAYLOADS=true para também registrar prompts, E/S de ferramentas e saídas.

Contêiner Kali Linux (Opcional)

Para melhor desempenho, execute o Apex no contêiner Kali Linux incluído, com ferramentas de pentest pré-configuradas:

root@kitploit:~
cd container
cp env.example .env  # adicione suas chaves de API
docker compose up --build -d
docker compose exec kali-apex bash

Dentro do contêiner, execute:

root@kitploit:~
pensar

⚠️ Uso Responsável

Este repositório contém ferramentas apenas para testes de segurança autorizados. Antes de usar, leia e concorde com a Divulgação de Uso Responsável.

Baixar ferramenta
MétodoCommand
Instalação Rápida (macOS/Linux)curl -fsSL https://pensarai.com/install.sh | bash
Homebrewbrew tap pensarai/tap && brew install apex
npmnpm install -g @pensar/apex
Windows (PowerShell)irm https://www.pensarai.com/apex.ps1 | iex
FlagCommandDescrição
--target <url>pentest, targeted-pentestURL alvo (obrigatória)
--cwd <path>pentestCaminho do código-fonte para o modo whitebox
--mode <mode>pentestexfil para pivoting e extração de flags
--model <model>pentest, targeted-pentestModelo de IA (padrão: selecionado automaticamente)
--extended-thinkingpentestAtive o pensamento estendido para modelos compatíveis
--task-drivenpentestAtive a arquitetura orientada a tarefas (experimental)
--prompt <text|@file>pentestOrientação personalizada para o agente
--threat-model <text|@file>pentestModelo de ameaças para orientar os testes
--objective <text>targeted-pentestObjetivo de teste (repetível)