// agents · vxcontrol/pentagi

pentagi

pentagi — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от vxcontrol (vxcontrol/pentagi на GitHub). У него 25 342 звезды на GitHub и 3 253 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 5 октября 2026.

Autonomous AI agents for penetration testing — self-hosted, multi-agent, with a full web UI

★ 25,3 тыс. звёзд⑂ 3,3 тыс. форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
vxcontrol/pentagi
Звёзды GitHub
25 342
Форки
3 253
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
5 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide what you want to achieve with pentagi and check the README on GitHub for requirements before installing.

  2. Get the code

    Clone the repository from GitHub (or take the packaged install route in step 3 if the README offers one).

  3. Install and configure

    Follow the project's documented install commands — the Run section below lists the exact ones — and add any required API keys or models.

  4. Run your first task

    Work through the README's quickstart example end to end, then adapt it to your own project or data.

// возможности

Почему его любят

Autonomous multi-agent testing

Specialized agents plan, execute and reflect on penetration-testing tasks end to end.

Intelligent task planning

Task decomposition and planning features (some marked Beta in the docs) structure long engagements.

Rich tooling environment

Agents run security tools inside the provided Docker environment rather than on your host.

Execution monitoring

A monitoring view (Beta) follows agent actions as a test unfolds.

Optional observability and memory

Compose overlays add Langfuse tracing and a Graphiti/Neo4j knowledge graph for long-term memory.

Self-hosted by design

Runs on your infrastructure with your own model keys — OpenAI, Anthropic and open models are configurable.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the PentAGI source and compose files.

    git clone https://github.com/vxcontrol/pentagi.git
    cd pentagi
  2. Run the installer

    The README recommends the official installer (download, extract, run interactively) or a manual Docker Compose setup; add your user to the docker group as directed.

    # download and run the PentAGI installer per the README 'Quick Start', then:
    docker compose up -d
  3. Configure models and start a task

    Add your LLM provider keys in the UI, define an authorized target scope, and launch a supervised test.

    # configure provider keys in the PentAGI web UI after docker compose up -d
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains pentagi?

pentagi is maintained by the vxcontrol organization/account on GitHub, together with open-source contributors, in the public repository vxcontrol/pentagi.

Is pentagi free to use?

Yes — the code is open source under the MIT license. You can use, modify and redistribute it under that license's terms.

Does pentagi need a paid API key?

PentAGI is free and MIT-licensed, but the agents need LLM access — your own OpenAI/Anthropic keys or local models — and you must only use it on systems you are authorized to test.

How does pentagi compare to manual pentest toolkits (Kali + scripts)?

Manual tooling gives total control; PentAGI adds autonomous planning and execution on top of similar tools, which demands closer supervision and clear authorization.

How do I get started with pentagi?

Clone the repository from GitHub, follow the install commands in the Run section (taken from the project's README), and complete the documented quickstart example before adapting it to your own use case.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

open-multi-agent

Open Multi Agent — a self-hosted TypeScript agent runtime with durable approvals and verifiable run records.

★ 7,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Rakazo

Rakazo — an open-source, self-hosted AI agent for persistent teammates: bring your own model and computer, run it on web, desktop, iPhone and Android

★ 4,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

CoreCoder

Self-hosted ai agents: minimal ai coding agent (~1,000 lines of python) inspir.

★ 1,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

AutoGPT

The open-source platform for building and running autonomous AI agents, hosted or self-hosted

★ 187,5 тыс. звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

nanobot

Ultra-lightweight, open-source, self-hosted personal AI agent framework in Python with WebUI, tools, memory, MCP, multi-agent workflows, automation, and chat…

★ 48,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

redamon

Self-hosted AI pentesting agent that finds flaws and opens PRs to fix them.

★ 2,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если pentagi вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к pentagi — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить pentagi

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.