尊敬的各位专家、同事，大家好！ 今天，我将和大家深入探讨一个前沿且极具挑战性的话题：如何构建一个“自主网络安全 Agent”，并利用 LangGraph 这一强大的编排框架，实现漏洞发现、Payload 测试与自动化修复的全生命周期流程。在这个充满动态威胁的网络环境中，传统的、基于人工干预的安全流程已难以应对日益增长的攻击速度和复杂性。我们迫切需要一种更智能、更高效、更自主的解决方案。而大型语言模型（LLMs）与图式编排的结合，为我们描绘了这样一幅未来图景。 序章：网络安全领域的自动化与自主化浪潮 在过去的几十年里，网络安全领域经历了从被动防御到主动防御的转变。然而，即使是主动防御，也往往依赖于安全分析师的经验、工具的使用以及复杂的协调。一个典型的漏洞管理流程可能包括： 资产发现与清点： 识别网络中的所有设备和服务。 漏洞扫描： 使用工具（如Nmap, Nessus, OpenVAS）查找已知漏洞。 漏洞分析与优先级排序： 人工审查扫描结果，判断风险等级。 渗透测试： 尝试利用漏洞，验证其真实性和潜在影响。 修复方案制定： 根据漏洞性质，提出补丁、配置更改等建议。 实施修复： 应用补丁 …
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