Cyllex-Argus

面向紫队的 AI 驱动对手情报。

Argus 会跨网络、你的 RSS 订阅源以及你提供的文档调查威胁，使用 LLM 提取 有引文支撑的主张，将其整合为映射到 MITRE ATT&CK 的置信度评分评估， 并允许人工审查每一步。它完全运行在你自己的机器上。

• 每一条主张都带有逐字引文。 一项独立的检查以纯代码编写、不涉及任何模型， 会丢弃任何引文不在源文档中的主张。模型无法凭空绕过要求提供凭据的步骤。
• 每份画像都以结论开篇。 行为者是谁、做什么、针对谁以及证据有多强， 均基于整合后的评估撰写，并在每次运行时刷新。
• 佐证按组织计数，而非按署名。 每个组织一行发布者记录，按域名解析， 因此七份 CISA 公告只是一个来源在自我印证，而不是七次确认。
• 一切数据都留在你的机器上。 除非你主动选择启用，否则没有遥测、没有第三方富化； 不会为每条事实发起外部调用。
• 映射到 MITRE ATT&CK，并可导出为 Markdown、STIX 2.1 和 Sigma 规则，每一项 都感知 TLP，并如实说明其无法读取的文档。
• 每个流水线决策都有迹可循：每个 agent 决定了什么、token 成本以及耗时。

架构

该流水线每份文档运行一次，写入原子主张以及每条主张背后的逐字引文， 并写入每个阶段的审计记录。Validator 会对照文本验证每一条引文，将实体解析到 本地存储和 ATT&CK 目录，并把跨来源的主张整合为 UI 所呈现的评估。只有 Triage、 Analyst 和摘要撰写者会接触模型；Validator 是纯代码。

安装

Argus 的 Web UI 以预构建形式发布，因此安装只需要 Python 3.12+（无需 Node，无需构建 步骤）。它可在 Windows 和 Linux 上运行，目前尚未发布到 PyPI，因此请从仓库或 发布版 wheel 安装。

# from a clone of the repository
git clone https://github.com/Cyllex-Framework/Cyllex-Argus.git
cd Cyllex-Argus
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate              # Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
pip install .

# ...or straight from GitHub, without cloning
pip install "git+https://github.com/Cyllex-Framework/Cyllex-Argus.git"

无论采用哪种方式，都会将 argus 命令添加到你的 PATH 中。参与 Argus 本身开发的开发者可以改用 uv（uv sync）；请参阅 Development 页面。

快速开始

argus init                                   # creates ~/.cyllex-argus/
argus attack update                          # downloads the MITRE ATT&CK Enterprise bundle
export ANTHROPIC_API_KEY='sk-ant-...'        # or the Claude Code CLI / Ollama; see Choosing a model below
argus investigate "Scattered Spider" --max-docs 10
argus serve                                  # web UI at the printed URL

首次启动时，如果你跳过了 argus attack update，argus serve 会自行下载 ATT&CK 目录（大约需要一分钟）；首次调查会等待其完成，因此你绝不会在 ATT&CK 加载完成前运行调查。

UI 在 http://127.0.0.1:8765 打开，开箱即用的登录凭据为 admin / Argus123。 在将 Argus 暴露到网络之前请先修改它（argus set-admin-password '...'，或使用 ARGUS_ADMIN_PASSWORD 环境变量，该变量绝不会写入磁盘）。传入 argus serve --host 0.0.0.0 以接受来自局域网的客户端。

选择模型

Argus 的内容流水线（Triage、Analyst、Validator、摘要）运行在四种提供商之一上。 在 Settings → LLM provider 中选择，或编辑 ~/.cyllex-argus/argus.toml 中的 [llm]：

提供商	要求	模型（默认）	网络搜索
claude-code-cli	Claude Pro/Max + 已登录的 claude CLI	由订阅控制	是（内置）
anthropic-api	ANTHROPIC_API_KEY（自带密钥）	claude-sonnet-5-5	否，需搭配 claude-code-cli 作为搜索提供商
openai-api	OPENAI_API_KEY	gpt-4o	否
ollama	运行中的 Ollama + 已拉取的模型	qwen2.5:32b-instruct	否

已测试的内容。 开发和日常测试主要运行在 Claude （claude-code-cli 和 anthropic-api）以及本地 Ollama 上。提示词是针对 Claude 调优的；OpenAI 路径可以工作，其输出受 schema 强制约束，但使用经验较少， 在提示词重新调优之前可能提取到更少的声明。

API 密钥提供商（自带密钥）

# Preferred: env wins over anything stored in argus.toml, and never touches disk
export ANTHROPIC_API_KEY='sk-ant-...'
# or:
export OPENAI_API_KEY='sk-...'
argus serve

或者，在 Settings → LLM provider → API key 中粘贴密钥。UI 会将其存储在 [llm.anthropic] api_key / [llm.openai] api_key 下，并在重新加载时以掩码形式（••••••••）显示，因此 它永远不会以明文重新渲染。环境变量始终优先，因此通过 export 轮换密钥无需编辑 文件即可生效。

模型覆盖与 base URL

提供商页面允许你覆盖默认的 model（例如用 gpt-4o-mini 进行更便宜的 Triage， 用 claude-opus-5-5 进行深度 Analyst 运行）以及 base_url（适用于 OpenAI 兼容代理， 如 OpenRouter、LocalAI、LiteLLM；OpenAI 适配器遵循 Chat Completions / Structured Outputs 契约，可与任何实现该契约的服务器配合使用）。在此处设置的 model 会覆盖每个 提供商对所有 agent 的默认值，因此当有覆盖生效时，页面会显示一个带有清除一键按钮的横幅。

测试连接

每个 API 密钥提供商都有一个测试连接按钮，它会使用配置的凭据调用 GET /v1/models 并报告服务器列出的内容：它会验证密钥、base URL 以及（如果输入了模型 id）该模型是否 出现在账户上。

Anthropic： 组织级或用户级作用域的密钥（sk-ant-usr-...）在 /v1/models 上会返回 HTTP 400， 除非它是工作区作用域的。如果测试连接在你确信有效的密钥上返回 400，请将其重新签发 为工作区密钥，这（而非密钥错误）才是常见原因。

按 agent 的模型覆盖

流水线运行三个由 LLM 支持的 agent：为是/否 agent 选择一个便宜的模型，为提取选择好的 模型，可以来自同一提供商或不同提供商（Settings → LLM provider → Per-agent model overrides）：

Agent	作用	调用量	建议
triage	本文档是否关于该威胁？（是/否）	每文档 1 次调用	gpt-4o-mini、claude-haiku-4-5，便宜模型就能很好地回答二元问题
analyst	提取带有逐字引用的断言	每文档 1-12 次调用（分块）	强模型：claude-sonnet-5-5、gpt-4o、claude-opus-5-5
summary	配置文件的执行摘要	每次导出 1 次调用	中等

任何保留为使用基础提供商的槽位都会继承主 [llm] 块，因此当你不需要覆盖时它不产生 任何成本。一种典型的节省成本拆分：

# ~/.cyllex-argus/argus.toml
[llm]
provider = "anthropic-api"      # base: Analyst runs here on claude-sonnet-5-5

[llm.agents.triage]
provider = "openai-api"         # cheap/fast; env OPENAI_API_KEY must also be set
model = "gpt-4o-mini"

Validator 是纯代码（引用验证 + 基于规则的评分，不使用 LLM），因此它从不出现在这里。 Web 搜索通过 claude-code-cli 作为 Search provider 进行，因此你可以自由混搭：例如，使用本地 Ollama 内容模型，仅用 Claude 进行发现。

• Web 搜索仅接入 claude-code-cli。即使你的 Content provider 是 anthropic-api / openai-api / ollama，也要将其选为 Search provider，或者将 Search 设为 Disabled，仅依赖 RSS + 本地摄取。
• 提示词是针对 Claude 调优的。在提示词重新调优之前，GPT 系列模型可能从每份文档中提取更少的声明；提取 schema 在服务端强制执行（OpenAI 使用 Structured Outputs 严格模式，Anthropic 使用 tool-use），因此输出始终符合 schema。

文档

完整参考位于 docs/：

页面	涵盖内容
安装	安装路径、前置条件、首次登录、LAN 模式
运行机制	详细流水线、审计追踪、增量重跑、抓取救援链
CTI 来源	TAXII 和 MISP 订阅、RSS、可选 IOC 富化、webhooks
检测	Sigma 规则和 SigmaHQ 参考
Web 界面	仪表盘、威胁画像和监视器，附截图
来源可靠性	Admiralty 等级、ICD 203 置信度、发布者合并
TAXII 2.1 服务器	其他工具订阅的读写 TAXII 节点
CLI 参考	每个 argus 命令
配置	argus.toml 参考和导出
用户、角色与安全	账户、角色、会话，以及究竟哪些数据离开本机
开发	开发测试框架、测试套件和项目布局

许可证

在 PolyForm Noncommercial 许可证下可免费用于非商业用途。参见 LICENSE。