Robin：AI 驱动的暗网 OSINT 工具

Robin 是一款用于开展暗网 OSINT 调查的 AI 驱动工具。它利用 LLM 来优化查询、过滤暗网搜索引擎的搜索结果，并提供调查摘要。

安装 • 贡献 • 致谢

架构

功能特性

• ⚙️ 模块化架构 – 搜索、抓取和 LLM 工作流之间清晰分离。
• 🤖 多模型支持 – 轻松在 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 或任何兼容 OpenAI 的 API（LM Studio、llama.cpp、Groq 等）之间切换。
• 🌐 Web 界面 – 基于 Streamlit 的交互式调查界面。
• 💬 对话式追问 – 针对调查提出有依据的后续问题，无需重新运行搜索——答案来自该调查自身的数据。
• 🔀 一键跳转 – 从调查结果中自动生成建议的后续查询；点击即可启动全新调查。
• 🐳 Docker 就绪 – 推荐使用 Docker 部署，以获得干净、隔离的使用体验。
• 📝 自定义报告 – 将调查输出保存到文件，用于报告或进一步分析。
• 🧩 可扩展 – 易于接入新的搜索引擎、模型或输出格式。

⚠️ 免责声明

本工具仅用于教育和合法调查目的。根据您所在司法管辖区的法律，访问或与某些暗网内容交互可能属于违法行为。作者不对任何滥用本工具或使用本工具收集数据的行为负责。

请负责任地使用，风险自负。在进行 OSINT 调查之前，请确保您遵守所有相关法律和机构政策。

此外，Robin 依赖第三方 API（包括 LLM）。发送可能敏感的查询时请务必谨慎，并审查您所使用的任何 API 或模型提供商的服务条款。

安装

[!NOTE] 该工具需要 Tor 来执行搜索。您可以在 Linux/Windows(WSL) 上使用 apt install tor 安装 Tor，或在 Mac 上使用 brew install tor 安装。安装完成后，请确认 Tor 正在后台运行。

[!TIP] 您可以通过创建 .env 文件（参考仓库中的示例 env 文件）或在 PATH 中设置环境变量来提供您所选择的 LLM API 密钥。

对于 Ollama，如果使用 Docker 方式运行，请在环境中将 OLLAMA_BASE_URL 设置为 http://host.docker.internal:11434；其他方式则设置为 http://127.0.0.1:11434。根据您的操作系统，您可能需要将 Ollama 服务绑定到 0.0.0.0。您可以在终端中运行 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve & 来实现。

对于任何其他兼容 OpenAI 的提供商（LM Studio、llama.cpp、Groq 等），请使用侧边栏中的 🔌 自定义 API 提供商 展开面板——无需修改 .env 文件。输入基础 URL、可选的 API 密钥，如果提供商未暴露 /v1/models 用于自动发现，还可选择输入模型名称。

Docker [推荐]

• 拉取最新的 Robin Docker 镜像

docker pull apurvsg/robin:latest

• 按如下方式运行 Docker 镜像：

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

[!TIP] 要在 Docker 重启后保留已保存的调查，请挂载本地目录：

root@kitploit:~

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   -v "$(pwd)/investigations:/app/investigations" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

调查将保存到您工作目录中的 investigations/ 文件夹，并可从侧边栏的 历史调查 面板加载。

• 打开浏览器并访问 http://localhost:8501

使用 Python（开发版本）

• 安装 Python 3.10+ 和 Tor 后，运行以下命令：

pip install -r requirements.txt
streamlit run ui.py

• 打开浏览器并访问 http://localhost:8501

贡献

欢迎贡献！如果您有重大功能更新，请随时提交 Pull Request。

• Fork 该仓库
• 创建您的功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
• 提交您的更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
• 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
• 打开 Pull Request

在以下任何情况下请提交 Issue：

• 如果您发现 bug 或不良代码
• 如果您有功能需求想法
• 如果您对使用有疑问或疑虑
• 如果您有小的代码更改

致谢

• 创意灵感来自 Thomas Roccia 及其 暗网版 Perplexity 的演示。
• 工具灵感来自我的 暗网 OSINT 工具 仓库。
• LLM 提示词灵感来自 OSINT-Assistant 仓库。
• Logo 设计由我的朋友 Tanishq Rupaal 完成。