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      从0到1：：：构建一个AI自动化未授权会见误差挖掘 Agent
      宣布时间：：：2026-05-25 阅读次数：：： 1014 次
      01
      前言

      在上篇文章中，，，我们使用 openai-agents-python + Chrome DevTools MCP 开发了一个网页侦查 agent，，，使得 AI 具备了操作网页的眼睛和手脚，，，并乐成天生了图文并茂的网页侦查报告。。本文将进一步基于网页侦查 agent 举行扩展，，，构建并接入一个未授权会见误差挖掘 Agent，，，目的是让 AI 在对网页举行侦查之后，，，能够自动举行未授权会见误差的挖掘，，，并输出高可信度的未授权会见误差报告。。


      02
      AI 自动化未授权会见误差挖掘 Agent 架构

      在古板的手工 + 插件辅助的未授权误差挖掘要领中，，，通；；峋傩腥缦 3 项事情：：：

      ● 使用 dirsearch 等自动式扫描工具连系字典举行扫描，，，可以发明如 swagger 未授权、eureka 未授权等常见未授权误差。。


      ●对网站 js 文件中的 api 接口举行提取，，，再放到 burpsuite 的爆破模？？榛蛘弑嘈淳绫揪傩信坎馐，，，凭证返回包状态码、返回包长度和内容判断是否保存有用的未授权会见误差。。


      ●使用一些被动式插件，，，如 burpsuite 的 Autorize 插件，，，设置好请求头替换战略后手工逐个会见网站功效，，，凭证插件提醒人工确认是否保存未授权会见误差。。

      上述 3 项事情可以通过多个剧本/插件配合，，，再加上人工确认即可。。

      因此，，，在构建未授权会见误差挖掘 Agent 时，，，我们可以将上面 3 项事情中涉及到的一些剧本/插件酿成 tool 供 agent 挪用，，，连系 Chrome DevTools MCP 就可以让 AI 完成未授权会见误差从挖掘到输出报告的所有事情，，，架构流程图如下所示：：：

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      在上述架构中，，，我们只要编写好对应的 tool，，，就可以在 agent 中让 AI 举行决议挪用，，，而不是举行类似于 workflow 的挪用流限制。。



      03
      AI 自动化未授权会见误差挖掘 Agent 实现

      js 接口提取 tool：：：使用正则从 js 文件中提取出 api 接口，，，供 agent 挪用。。在设计这个 tool 时，，，需要加入一些接口要害字黑名单，，，好比 /ｄｅｌｅｔｅ、/remove 这样的接口，，，防止未授权操作给系统带来破损性影响；；同时需要过滤一些静态资源，，，优化效率。。

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      js 敏感信息提取 tool：：：使用正则从 js 文件中提取出敏感信息，，，供 agent 挪用。；；谝延械囊恍 js 信息 hunter 工具的正则，，，加入到 tool 中，，，使其具备一定的敏感信息挖掘能力，，，阻止让 AI 直接剖析 js 代码，，，节约 token。。

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      请求发包 tool：：：通过 httpx 等库实现发送请求包能力，，，供 agent 挪用。。

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      agent 焦点提醒词。。

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      04
      AI 自动化未授权会见误差挖掘 Agent 实测

      使用真实营业系统地点举行测试。。

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      在测试效果中可以看到，，，agent 可以自动发明并确认未授权接口，，，并剖析返回数据类型，，，还能使用前一个未授权接口返回的数据测试下一个接口；；同时还可以对 js 中泄露的硬编码口令举行有用性测试。。



      05
      总结

      从实战来看，，，上述 AI 自动化未授权会见误差挖掘 Agent 基本可用，，，其能力界线在于 tool 的种类和数目。。人工过往的挖掘履历转化为提醒词后，，，AI 已经可以自动挖掘一些相对较深入的未授权会见误差。。可是从工程化的角度来说，，，后续还需要在交互界面、影象、鲁棒性等方面进一步提升。。





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