使用Agentic AI的自動漏洞掃描專案運用大型語言模型，自動規劃、執行並產生安全評估報告。結合Bandit進行靜態分析、Nmap進行網路掃描，以及CVE資料庫進行漏洞比對，建立逐步的掃描流程。分析程式碼庫中的不安全範例、測試開放的服務端口、將結果與已知漏洞比對，並產出帶有風險等級與修復建議的可操作性報告。用戶可自定義掃描流程、設定目標範圍，並將結果整合到現有的CI/CD流程中。此基於LLM的代理框架降低人力成本，並加快應用程序與基礎設施中安全風險的發現與修補。

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