文章总结： 本文推荐LeoAI后渗透协同管理平台，该平台集成双AI协同架构、100余种AI工具及Java/PHP双运行时，支持主机资产管理、代理隧道、流量伪装等功能，面向合法授权的红队与安全研究场景。文章末尾附公众号引流获取下载地址，属于工具推广软文，需注意合规使用。
综合评分： 35
文章分类： 红队,内网渗透,AI安全,软文广告
工具推荐 | LeoAI：LLM Agent深度集成的后渗透与主机协同管理平台——平台AI与节点AI任务委派架构
原创
迷人安全
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2026年9月20日 10:54
浙江
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🤖 LeoAI 后渗透协同管理平台
双 AI 协同 · 100+ AI Tools · Java/PHP 双运行时 · 流量伪装
2026年09月20日
红队实战里最耗时的往往不是拿下第一台机器，而是拿下来之后的事：资产管理、终端交互、文件传输、数据库操作、内网代理、凭据收集……工具散落在各个窗口，命令历史和侦察记录还要靠手工整理。AI 出现后，多数人的用法仍停留在”问一句答一句”，与实际操作脱节。
今天要推荐的 LeoAI 把这条链路做成了平台：主机资产、操作控制台、平台级 AI 与节点级 AI 副驾、团队协作整合在同一套 Web 工作台中——AI 不再是聊天窗口，而是能直接调用 100+ 工具执行后渗透动作的执行体。
一、工具介绍
LeoAI 面向获得合法授权的红队与安全研究场景，v1.0.0 起采用 Java/PHP 双运行时架构：平台根据节点能力动态装配控制台与 AI 工具，上层服务按能力契约工作，而非绑定具体运行时。
⭐ GitHub Star：304（v1.0.0 首个正式开源版）
📜 开源协议：GPL-3.0
☕ 技术栈：Spring Boot 3.5 + LangChain4j 1.16 + MyBatis
💾 数据库：SQLite 内置（无需额外部署）
🔌 Puppet：Java Component + PHP 5.6+ 单文件入口
二、核心特性
🤖 双 AI 协同：平台 AI 统一分析与任务分发，节点 AI 副驾在目标会话内执行并实时回传过程
🧰 100+ AI Tools：命令执行、文件、网络、凭据、扫描、HTTP 发包、数据库、脚本、插件全场景原子能力
🎯 场景化 Skills：预置侦察、凭据收集、提权、持久化、横向移动等内置技能，支持 ATT&CK 映射与可视化能力库管理
🖥️ 模块化控制台：虚拟终端、文件管理、数据库、端口扫描、指纹识别、HTTP 发包器、代理隧道、Docker 管理等
🧬 Shell 构建器：内存马覆盖 24 种中间件、49 种注入 Packer；WebShell 支持 JSP/JSPX/Groovy；产物含 SHA-256 校验
🛰️ 代理与隧道：SOCKS5/HTTP 代理、本地端口转发（ssh -L）、反向隧道（ssh -R），带流量统计面板
🎭 流量伪装：TLS 指纹伪装、Header 噪声注入、URL 随机化、自定义编解码模板（伪装即通信密钥）
👥 团队与审计：用户/团队边界、节点共享、操作审计与 AI 对话审计、成果归档
▲ 主工作台：主机目录、在线会话与流量策略集中管理
三、双 AI 工作机制
LeoAI 的 AI 分为两层，各司其职：
平台 AI：适合跨主机分析、任务编排、流量伪装与指纹规则开发、结果汇总。
Puppet AI（节点副驾）：在指定目标会话的上下文中执行侦察、文件、命令、数据库、网络操作。
两者的协作流程：
平台 AI：分析主机 / 规则 / 插件与成果
▼
将目标相关任务分发给指定 Puppet AI
▼
节点 AI 在会话上下文中调用工具
▼
实时回传思考 / 工具调用 / 子任务状态
▼
执行结果交付回平台 AI 会话
内置 AI Skills 覆盖典型后渗透场景：
recon-basic-info（基础信息侦察）、hunt-credentials（凭据收集）、escalate-linux-privilege（Linux 提权）、lateral-move-ssh（SSH 横向移动）等，均为标准 Markdown + YAML frontmatter 格式，可在能力库中编辑、打标签、启停（禁用后 AI 完全无感知，节省 token）、批量导入导出。
▲ 平台 AI：多会话、模型切换、推理强度调整与文件输入
四、快速上手
方式 A：JAR 直跑（需 Java 17+，内置 SQLite 免装数据库）：
java --add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED \
-jar LeoAi-2.2.0.jar
方式 B：Docker 一键启动（无需本机装 JDK）：
git clone https://github.com/cha0upup/LeoAI.git
cd LeoAI
docker compose up -d --build
启动后浏览器访问 http://localhost:8082，初始账号 admin，首次登录强制改密。接入 AI 模型（支持运行时热切换）：
管理后台 -> AI配置 -> 添加通道
通道名称 / API Key / Base URL / 模型名称
-> 测试连接 -> 保存
支持: OpenAI / 通义千问 / DeepSeek /
Ollama本地 / 任意OpenAI兼容接口
随后在「主工作台 → 主机资产」新增主机（选择 Java/PHP 运行时类型、目标入口 URL、通信协议 HTTP / HTTP Chunked / WebSocket、访问密钥），即可进入节点控制台开始操作。
五、操作控制台与代理隧道
节点控制台按模块组织工具：虚拟终端（多会话实时流输出）、文件管理器（树形浏览/分块传输/在线编辑）、数据库控制台（MySQL / PostgreSQL / Oracle / SQLite / SQL Server）、端口扫描与指纹识别、HTTP 发包器（Repeater/Fuzzer）、截屏、进程/服务/计划任务/Docker 管理、凭据提取、SUID 检查、类字节码反编译等。
代理隧道支持四种模式，均带连接数与流量统计：
• SOCKS5 / HTTP 代理：在节点上开启监听，供 Proxychains / Burp 上游使用
• 本地端口转发：ssh -L 风格，直连内网单个服务（RDP、数据库等）
• 反向隧道：ssh -R 风格，内网机器主动回连 payload 服务器
脚本构建器可生成内存马（Filter / Servlet / Listener / Controller / WebSocket 等 11 类形态，覆盖 Tomcat、WebLogic、JBoss、TongWeb 等 24 种中间件，49 种注入 Packer）与 JSP/JSPX/Groovy WebShell，通信协议、请求响应伪装与混淆流水线均可配置，构建产物附带 SHA-256 摘要校验。
▲ Puppet 控制台：模块化工具页签与当前会话上下文的 AI 副驾
六、适用场景
🛡️ 红队攻防：多目标主机统一管理、AI 辅助侦察提权与横向移动
🏢 安全团队：节点团队共享、权限边界、操作与 AI 双审计
🔬 安全研究：内存马样本快速构建、流量伪装模板开发
📊 报告输出：AI 自动生成操作总结与风险分析报告
七、写在最后
LeoAI 的看点不在单个功能，而在「AI 直接长在操作台上」：工具调用、会话上下文、任务委派、过程回传、审计归档形成闭环，AI 的每一步都有据可查。304 星的首个正式开源版，Java/PHP 双运行时降低了接入门槛，值得红队同学本地起一套体验。
📦 项目获取方式
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⚠️ 免责声明：本文所涉及的工具仅用于取得明确书面授权的安全测试、红队攻防演练与安全研究，切勿用于非法入侵或攻击他人系统，一切后果由使用者自行承担，与本公众号无关。
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