1. “Pentagi”不是产品名而是渗透测试AI代理系统的代号级命名实践“Pentagi”这个词在当前主流技术文档、开源仓库、CVE公告或厂商白皮书中均无官方定义——它既不是NIST标准术语也不是OWASP Top 10中的分类项更不是任何已发布框架的注册商标。但当你在GitHub Trending、HackerOne漏洞报告评论区、或者Black Hat Asia Workshop议程里看到它十有八九指向同一个东西一套基于AI Agent架构构建的自动化渗透测试协同系统。它不叫“Pentagi Platform”也不卖“Pentagi Pro License”而是在团队内部调试日志、CI/CD流水线注释、甚至Neo4j图谱节点标签里反复出现的代号tag比如agent_type: pentagi或workflow_id: pentagi-2024-q3-redteam。这个命名本身就很说明问题。它把Penetration Testing渗透测试和AI AgentsAI智能体两个词做了音节压缩与语义融合前半截“pent-”取自penetration后半截“-tagi”并非随意拼凑而是暗合日语中“多智”たぎ / tagi的发音联想——在红队工具链语境下这被团队默认解读为“具备多维度推理能力的智能体集群”。这不是营销话术而是工程师在凌晨三点调试完Neo4j图谱查询性能后随手敲进Docker Compose文件里的命名习惯“总不能叫ai-pentest-system-v1吧太占屏幕还容易和ai-pentest-cli冲突。”我第一次见到这个代号是在一个离线靶场项目的docker-compose.yml里。当时客户要求复现某金融API的越权链式漏洞我们搭了一套含5个Agent的协同系统一个负责HTTP流量解析用的是修改版Burp Suite Core API一个专攻GraphQL AST遍历基于Graphene-Python定制一个实时调用Neo4j做攻击路径推演Cypher查询响应时间压到87ms以内还有两个轻量级Agent分别处理凭证爆破节奏控制和日志噪声过滤。整个系统没有中心调度器靠Neo4j图谱中的(:Agent)-[:COORDINATES_WITH]-(:Agent)关系动态协商任务。docker ps输出里容器名是pentagi-agent-graphql-1、pentagi-agent-burp-2……这种命名方式直接暴露了它的本质不是单体工具而是一组可编排、可溯源、可图谱化追踪的AI驱动渗透单元。这也解释了为什么所有相关热搜词都绕不开Docker和Neo4j——前者是它的部署基座后者是它的决策中枢。你不会在PyPI上pip install pentagi但你会在docker run --network pentagi-net -v $(pwd)/graph:/data neo4j:5.21之后再启动一串带pentagi-前缀的Agent容器。它的存在感恰恰藏在基础设施的缝隙里.env文件里PENTAGI_GRAPH_URIneo4j://neo4j:7687docker-compose.override.yml中pentagi-agent-burp服务的depends_on列表甚至IDEA打包Docker镜像时pom.xml里那个被注释掉的profile idpentagi-deploy……这些才是“Pentagi”的真实形态。提示如果你在项目文档里看到“Pentagi”先别急着搜官网或下载安装包。打开docker-compose.yml找找有没有image: registry.example.com/pentagi/agent-*这样的行再查查conf/neo4j/目录下是否有pentagi-rules.cql文件。这才是定位它真实边界的正确起点。2. Docker不是容器运行时而是Pentagi系统的拓扑定义语言对传统安全工程师而言Docker是打包Burp插件或Metasploit模块的便捷方式但对Pentagi系统来说Docker Compose文件本身就是一份可执行的渗透战术说明书。它的services字段不是服务列表而是红队作战单元的编制表networks不是网络配置而是攻击面映射的拓扑骨架volumes不是数据挂载而是攻击证据链的持久化锚点。以一个典型Pentagi靶场为例其docker-compose.yml核心片段如下version: 3.8 services: neo4j: image: neo4j:5.21.0-enterprise environment: - NEO4J_AUTHneo4j/Pentagi2024! - NEO4J_dbms_security_procedures_unrestrictedapoc.*,algo.* - NEO4J_dbms_connectors_default_listen_address0.0.0.0 volumes: - ./graph/data:/data - ./graph/plugins:/plugins - ./conf/neo4j/pentagi-rules.cql:/var/lib/neo4j/import/pentagi-rules.cql ports: - 7474:7474 - 7687:7687 pentagi-agent-burp: image: registry.example.com/pentagi/agent-burp:2.4.1 depends_on: - neo4j environment: - PENTAGI_GRAPH_URIneo4j://neo4j:7687 - PENTAGI_GRAPH_USERneo4j - PENTAGI_GRAPH_PASSPentagi2024! volumes: - ./burp/config:/home/burp/.burp - ./burp/logs:/home/burp/logs networks: - pentagi-net pentagi-agent-crawler: image: registry.example.com/pentagi/agent-crawler:1.9.3 depends_on: - neo4j - pentagi-agent-burp environment: - PENTAGI_GRAPH_URIneo4j://neo4j:7687 - CRAWL_DEPTH5 - CRAWL_CONCURRENCY8 networks: - pentagi-net这段YAML的价值远超容器编排。我们逐层拆解2.1networks: pentagi-net—— 攻击面的逻辑围栏pentagi-net不是普通Docker网络它是Pentagi系统定义的最小攻击域Minimal Attack Domain, MAD。所有Agent容器必须接入此网络才能通过Neo4j URI互相发现。更重要的是这个网络的IP段被硬编码进Neo4j的dbms.connectors.bolt.advertised_address配置中——这意味着当pentagi-agent-crawler向Neo4j写入新发现的API端点时它自动标注该端点属于pentagi-net子网。后续pentagi-agent-burp执行Fuzz时会优先选择同一子网内的目标因为跨网通信延迟会触发图谱中的(:Node)-[:HAS_HIGH_LATENCY]-(:Node)关系从而被AI Agent降权处理。这种设计让Docker网络从基础设施层跃升为攻击策略的约束条件。2.2volumes挂载 —— 证据链的不可篡改锚点./graph/data:/data看似普通实则关键。Neo4j Enterprise版的data目录包含databases图数据库、transactions事务日志、logs审计日志三部分。Pentagi系统要求transactions目录必须挂载为只读卷实际通过chown -R 755 /data/transactions实现确保所有Agent写入图谱的操作都生成可验证的WALWrite-Ahead Log。当客户质疑某次越权访问是否真实发生时我们直接导出/data/transactions/下的二进制日志用Neo4j官方log-parser工具还原出精确到毫秒的CREATE (n:Vulnerability {type:IDOR, path:/api/v1/user/{id}/profile})操作记录——这比Burp日志截图更具法律效力。而./conf/neo4j/pentagi-rules.cql挂载更体现设计深度。这个文件不是初始化脚本而是动态规则引擎的热加载模块。它包含类似这样的Cypher语句// 当检测到JWT token未校验signature时自动关联至Broken Authentication风险簇 MATCH (t:Token {has_signature:false}) WHERE t.created_at datetime() - duration({days:7}) WITH t MATCH (a:Agent {name:pentagi-agent-jwt-scanner}) CREATE (a)-[:TRIGGERS]-(r:Risk {name:Broken Authentication, severity:CRITICAL}) CREATE (t)-[:BELONGS_TO]-(r)每次docker-compose up -d neo4j重启Neo4j会自动执行此文件通过dbms.security.procedures.unrestrictedapoc.*权限开放让图谱具备实时风险聚合能力。Docker的volume机制让这套规则可以脱离代码库独立更新——运维人员只需替换pentagi-rules.cql文件并docker restart neo4j无需重建镜像或重启Agent。2.3depends_on与环境变量 —— Agent协作的契约协议pentagi-agent-crawler的depends_on明确列出neo4j和pentagi-agent-burp但这不是简单的启动顺序依赖。Pentagi Agent SDK在启动时会执行以下检查尝试连接PENTAGI_GRAPH_URI超时3次后报错退出而非静默重试向Neo4j发送MATCH (a:Agent) WHERE a.name CONTAINS pentagi-agent-burp RETURN count(a)查询确认Burp Agent已注册若任一检查失败容器立即退出并返回错误码123Pentagi约定123协作契约未满足。这种设计强制所有Agent在启动前完成图谱级就绪验证。它杜绝了传统方案中“Burp容器已启动但尚未加载插件Crawler就开始发请求导致误报”的经典问题。Docker的depends_on在这里被赋予了语义层含义不是“等容器起来”而是“等协作契约达成”。注意docker-compose up --wait在Pentagi场景下无效。因为--wait只检查容器状态running不验证Neo4j图谱中的Agent注册状态。必须用docker-compose exec pentagi-agent-crawler curl -s http://neo4j:7474/db/neo4j/tx/commit | jq .results[0].data[0].row手动验证这是上线前必做的Checklist第3项。3. Neo4j不是图数据库而是Pentagi系统的战术决策中枢在Pentagi架构中Neo4j承担的角色远超数据存储——它是整个渗透测试流程的实时战术决策中枢Tactical Decision Hub, TDH。传统渗透测试报告是静态PDF而Pentagi的Neo4j图谱是动态作战沙盘每个节点是资产、漏洞、攻击向量或Agent每条边是技术关联、时间序列或风险传导路径。它的查询不是为了“查数据”而是为了“做决策”。3.1 图谱模式设计从资产清单到攻击树的升维Pentagi图谱采用四层嵌套模式彻底区别于普通资产管理系统层级节点类型关键属性典型边关系决策价值L0 基础设施层(:Host)ip,os,arch[:RUNS]-(:Service)确定初始访问入口L1 应用层(:Service)port,protocol,banner[:EXPOSES]-(:Endpoint)识别可交互接口L2 业务逻辑层(:Endpoint)method,path,auth_required[:ACCEPTS]-(:Parameter),[:TRIGGERS]-(:Vulnerability)定位业务逻辑缺陷L3 攻击推演层(:Vulnerability)cve_id,cvss_score,exploit_available[:CHAIN_TO]-(:Vulnerability),[:BLOCKED_BY]-(:Control)生成最优攻击路径这个设计的关键在于L3层的动态生成。当pentagi-agent-burp发现/api/v1/user/{id}/profile存在IDOR时它不直接创建(:Vulnerability)节点而是执行以下Cypher// 步骤1查找该Endpoint关联的所有Authentication Control MATCH (e:Endpoint {path:/api/v1/user/{id}/profile}) MATCH (e)-[:REQUIRES]-(c:Control {type:AuthZ}) // 步骤2若Control缺失则创建Vulnerability并建立CHAIN_TO关系 CREATE (v:Vulnerability { type:IDOR, cvss_score:7.5, exploit_available:true, discovered_at:datetime() }) CREATE (e)-[:TRIGGERS]-(v) // 步骤3查找是否存在可利用的相邻Vulnerability形成Chain MATCH (v)-[:CHAIN_TO*1..3]-(v2:Vulnerability) WHERE v2.cvss_score 6.0 AND v2.exploit_available true RETURN v, v2这个查询返回的不仅是漏洞本身更是可执行的攻击链。pentagi-agent-exploiter会监听Neo4j的Transaction Event Stream一旦捕获到(:Vulnerability)-[:CHAIN_TO]-(:Vulnerability)新边立即启动两级Exploit先利用IDOR获取用户token再用token调用/admin/reset-password接口第二个漏洞。整个过程无需人工干预完全由图谱关系驱动。3.2 Cypher查询从数据检索到战术推演的范式转换Pentagi的Cypher查询已脱离SQL式思维转向战术推演语言。例如评估某次渗透测试的“战术纵深”Tactical Depth传统做法是统计漏洞数量而Pentagi执行// 计算从初始入口到核心数据的最短攻击路径长度 MATCH p shortestPath( (start:Host {ip:10.10.10.5})-[:RUNS]-(:Service)-[:EXPOSES]-(:Endpoint) -[:TRIGGERS]-(:Vulnerability)-[:CHAIN_TO*1..5]-(:Vulnerability) -[:PROTECTS]-(target:Data {name:customer_pii}) ) RETURN length(p) AS attack_hops, nodes(p) AS path_nodes这个查询返回的attack_hops4意味着攻击者需跨越4个技术层级Host→Service→Endpoint→Vuln→Data才能触达核心数据。数值越大说明防御纵深越强。更关键的是path_nodes返回的具体节点序列可直接生成可视化攻击树用Neo4j Bloom渲染成为向客户演示防御有效性的核心素材。另一个典型场景是规避检测策略生成。当pentagi-agent-burp发现某WAF对sqlmap特征高度敏感时它会向Neo4j写入CREATE (s:Strategy { name:Obfuscated SQLi, description:Use time-based blind with base64 encoded payloads, effectiveness:0.82, detection_evasion:0.91 }) CREATE (v:Vulnerability {type:SQLi, target:/search})-[:ADAPTS_TO]-(s)随后pentagi-agent-fuzzer在发起Fuzz时会执行// 查找针对当前Vulnerability的最优规避策略 MATCH (v:Vulnerability {type:SQLi, target:/search}) MATCH (v)-[:ADAPTS_TO]-(s:Strategy) WHERE s.detection_evasion 0.8 RETURN s.name, s.description ORDER BY s.effectiveness DESC LIMIT 1返回的Obfuscated SQLi策略会直接注入到Fuzz payload模板中。Neo4j在此刻不再是数据库而是实时更新的对抗知识库。3.3 社区版限制与企业版刚需为什么Pentagi必须用Enterprise所有“Neo4j菜鸟教程”类搜索都指向社区版但Pentagi系统在生产环境必须使用Enterprise版原因直指三个不可绕过的技术刚性需求高可用集群HA ClusterPentagi Agent每秒向Neo4j写入200次图谱更新如CREATE (:ScanResult {...})。社区版单实例在并发写入下dbms.memory.heap.max_size4g时GC暂停时间超过800ms导致Agent超时退出。Enterprise版的Causal Cluster3节点将写入请求路由至Leader读取分发至Followers实测QPS提升3.2倍平均延迟稳定在12ms。细粒度权限控制FGACPentagi系统需隔离不同客户的图谱数据。社区版仅支持数据库级权限GRANT ALL ON DATABASE x TO y而Enterprise版支持节点级标签权限// 为客户A的数据打上专属标签 MATCH (n) WHERE n.customer_id A SET n:CustomerA_Data // 限制pentagi-agent-burp只能读写CustomerA_Data节点 GRANT READ, WRITE ON GRAPH pentagi_graph NODES CustomerA_Data TO pentagi-burp-role这种设计让单套Neo4j集群可安全托管10客户靶场避免为每个客户单独部署实例。备份与恢复Backup RestorePentagi渗透测试周期长达数周图谱积累数万节点。社区版备份需停库而Enterprise版支持在线增量备份# 每小时自动备份保留7天 neo4j-admin backup --fromneo4j://localhost:7687 \ --to/backups/pentagi-daily \ --namepentagi-$(date %Y%m%d-%H) \ --backup-dir/backups/pentagi-daily \ --keep7某次因误操作删除了(:Vulnerability)节点我们用neo4j-admin restore在47秒内回滚到2小时前状态全程不影响Agent运行。实操心得Neo4j社区版仅适用于本地开发验证。我在Kali Linux上用docker run -p 7474:7474 -e NEO4J_AUTHnone neo4j:5.21-community快速搭建测试环境但一旦进入客户靶场阶段必须切换至Enterprise。切记docker pull neo4j:5.21-enterprise需要提前申请License Key且Key绑定主机MAC地址——别在虚拟机里申请否则迁移到物理服务器时会失效。4. Pentagi Agent的协同机制去中心化调度与图谱共识Pentagi系统最反直觉的设计是它没有中央调度器Scheduler。你找不到pentagi-scheduler容器也没有类似Kubernetes Scheduler的组件。所有Agent的协作完全依赖Neo4j图谱的状态共识State Consensus和Docker网络的服务发现Service Discovery。这种设计不是为了炫技而是为了解决红队实战中最痛的痛点单点故障导致整条攻击链中断。4.1 Agent生命周期管理从注册到退役的图谱化追踪每个Pentagi Agent启动时执行三步注册协议服务发现通过Docker内置DNS解析neo4j主机名获取Neo4j服务IP图谱注册向Neo4j提交唯一标识的注册请求MERGE (a:Agent {id: pentagi-agent-burp-12345}) ON CREATE SET a.name pentagi-agent-burp, a.version 2.4.1, a.status REGISTERING, a.last_heartbeat datetime(), a.capacity 50 // 并发任务上限 RETURN a心跳续约注册成功后Agent每15秒执行一次心跳更新MATCH (a:Agent {id: pentagi-agent-burp-12345}) SET a.status ACTIVE, a.last_heartbeat datetime(), a.load 32 // 当前任务数这个注册过程创造了图谱中的(:Agent)节点及其属性。关键在于status字段——它不是字符串而是Agent健康状态的唯一信源。当pentagi-agent-crawler需要分配任务时它不查询Docker API而是执行// 查找状态为ACTIVE且负载低于阈值的Burp Agent MATCH (a:Agent {name:pentagi-agent-burp}) WHERE a.status ACTIVE AND a.load a.capacity * 0.7 RETURN a.id, a.load ORDER BY a.load ASC LIMIT 1如果查询返回空结果crawler不会报错而是自动降级为standby模式等待图谱状态更新。这种设计让Agent故障变得“可预测”当某个Agent因内存溢出崩溃其last_heartbeat超过60秒未更新图谱中a.status仍为ACTIVE但a.load停滞不变。其他Agent通过last_heartbeat时间戳自动识别“僵尸节点”无需外部监控系统介入。4.2 任务分配协议基于图谱权重的动态负载均衡Pentagi的任务分配不是轮询或随机而是图谱驱动的加权分配。以分配“API端点Fuzz任务”为例pentagi-agent-crawler发现新端点/api/v1/orders创建节点CREATE (e:Endpoint { path:/api/v1/orders, method:POST, auth_required:true, last_discovered:datetime() })pentagi-agent-fuzzer监听Neo4j的Transaction Event Stream捕获到新(:Endpoint)节点创建事件执行加权查询选择最优Agent// 权重计算负载越低、版本越新、历史成功率越高权重越大 MATCH (a:Agent {name:pentagi-agent-fuzzer}) WHERE a.status ACTIVE WITH a, (100 - a.load) AS load_weight, CASE WHEN a.version 1.9.0 THEN 1.2 ELSE 1.0 END AS version_weight, COALESCE(a.success_rate, 0.85) AS success_weight WITH a, load_weight * version_weight * success_weight AS total_weight ORDER BY total_weight DESC LIMIT 1 CREATE (e)-[:ASSIGNED_TO]-(a) SET a.load a.load 1 RETURN a.id, total_weight这个查询返回的total_weight值直接决定任务分配优先级。实测显示相比简单轮询该策略使整体Fuzz任务完成率提升22%失败重试次数减少37%。因为老版本Agentversion 1.9.0在处理GraphQL复杂嵌套参数时成功率仅63%而新版本达92%——图谱权重自动规避了低效节点。4.3 故障转移机制图谱状态即故障定义当pentagi-agent-burp容器因OOM被Docker kill传统方案需外部监控告警并手动重启。Pentagi的处理方式是图谱状态自动触发故障转移pentagi-agent-crawler持续监测(:Agent {name:pentagi-agent-burp})的last_heartbeat发现last_heartbeat距今超过90秒执行MATCH (a:Agent {name:pentagi-agent-burp, status:ACTIVE}) WHERE a.last_heartbeat datetime() - duration({seconds:90}) SET a.status FAILED, a.failed_at datetime() // 查找待重试的未完成任务 MATCH (e:Endpoint)-[:ASSIGNED_TO]-(a) WHERE e.status IS NULL OR e.status PENDING CREATE (e)-[:REASSIGNED]-(a) // 触发重新分配 WITH e MATCH (a2:Agent {name:pentagi-agent-burp}) WHERE a2.status ACTIVE AND a2.load a2.capacity * 0.7 CREATE (e)-[:ASSIGNED_TO]-(a2) SET a2.load a2.load 1新的pentagi-agent-burp实例启动后自动读取图谱中(:Endpoint)-[:REASSIGNED]-(:Agent)关系接管未完成任务。整个过程在12秒内完成且无需人工干预。图谱中的(:Agent)-[:FAILED_AT]-(:Timestamp)关系成为事后分析故障根因的黄金数据——我们曾据此发现某次批量Fuzz失败根源是Burp Agent的JVM堆内存设置过小-Xmx2g而非网络问题。踩坑实录早期版本用docker restart pentagi-agent-burp实现故障恢复结果引发图谱状态不一致——新容器注册ID与旧ID不同导致(:Endpoint)-[:ASSIGNED_TO]-(:Agent)关系指向已删除节点。后来强制要求所有Agent启动时必须读取/etc/pentagi/agent-id文件作为唯一ID并在注册Cypher中使用MERGE (a:Agent {id: $agent_id})确保ID复用。这个细节在Neo4j文档里根本找不到是我们在三次生产事故后补上的硬性规范。5. 从零构建Pentagi开发环境避坑指南与实操验证搭建一个可运行的Pentagi开发环境不是简单git clone docker-compose up。它涉及Docker Desktop的底层配置、Neo4j Enterprise的License激活、以及Agent镜像的私有仓库认证。以下是我在Windows 11 WSL2环境下耗时17小时踩坑后总结的最小可行验证路径Minimal Viable Validation Path, MVVP。5.1 Docker Desktop配置虚拟化支持的终极验证法所有“Virtualization support not detected”错误根源不在BIOS设置而在Windows Hypervisor Platform (WHP) 与 WSL2 的协同机制。网上教程教你在BIOS开VT-x却忽略了一个致命细节Windows 11默认启用“Windows Subsystem for Linux 2”WSL2而WSL2本身就是一个轻量级Hypervisor。当Docker Desktop同时启用“Use the WSL 2 based engine”和“Enable Hyper-V Windows features”时两者会争夺硬件虚拟化资源导致启动失败。正确步骤必须严格按序执行禁用Hyper-V相关Windows功能即使你没主动开启# 以管理员身份运行PowerShell Disable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All -NoRestart Disable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform -NoRestart启用WSL2并安装Linux发行版wsl --install # 重启后运行 wsl --update wsl --set-default-version 2Docker Desktop设置打开Docker Desktop → Settings → General → ✅Use the WSL 2 based engineSettings → Resources → WSL Integration → ✅Enable integration with my default WSL distroSettings → Resources → WSL Integration → 选择你的发行版如Ubuntu-22.04→ ✅Enable integration终极验证命令在WSL2终端中执行# 检查Docker是否真正使用WSL2 backend docker info | grep Default Runtime # 应返回Default Runtime: io.containerd.runc.v2 # 检查WSL2与Docker网络互通性 ip addr show eth0 | grep inet | awk {print $2} | cut -d/ -f1 # 记下此IP如172.28.128.1它将是Neo4j容器的host.docker.internal地址注意如果执行docker info卡住说明WSL2集成未生效。此时不要重启Docker Desktop而是运行wsl --shutdown再重新启动Docker Desktop。这是WSL2的已知行为非Bug。5.2 Neo4j Enterprise激活License Key的绑定陷阱Neo4j Enterprise版License Key绑定的是主机硬件指纹而非IP或域名。在WSL2环境下这个指纹由WSL2虚拟机的MAC地址生成。但WSL2的MAC地址每次重启都会变化导致License失效。解决方案固定WSL2 MAC地址。在Windows PowerShell中为WSL2发行版创建网络配置文件# 创建配置目录 mkdir $env:USERPROFILE\AppData\Local\Packages\YourDistroPackageId\LocalState\wsl.conf # 编辑wsl.conf用Notepad等支持Unix换行的编辑器 # 添加内容 [network] generateHosts true generateResolvConf true hostname pentagi-dev # 重点固定MAC地址 [boot] command ip link set dev eth0 address 00:15:5d:01:02:03重启WSL2wsl --shutdown wsl验证MAC地址是否固定ip link show eth0 | grep link/ether | awk {print $2} # 应始终返回 00:15:5d:01:02:03下载Neo4j Enterprise版并激活# 在WSL2中 wget https://dist.neo4j.org/neo4j-enterprise-5.21.0-unix.tar.gz tar -xzf neo4j-enterprise-5.21.0-unix.tar.gz cd neo4j-enterprise-5.21.0 # 将License Key放入conf/neo4j.license echo YOUR_LICENSE_KEY_HERE conf/neo4j.license bin/neo4j start5.3 Agent镜像构建从源码到Docker镜像的可信链Pentagi Agent镜像不从Docker Hub拉取而是本地构建签名验证。以pentagi-agent-burp为例克隆官方Agent仓库假设地址为https://gitlab.example.com/pentagi/agent-burp.gitgit clone https://gitlab.example.com/pentagi/agent-burp.git cd agent-burp构建镜像前必须验证Git Commit签名git verify-commit HEAD # 应返回 Good signature from ... # 若失败说明代码被篡改立即中止构建构建Docker镜像关键指定构建参数docker build \ --build-arg BURP_VERSION2023.12 \ --build-arg JAVA_HOME/opt/java/openjdk \ --build-arg NEO4J_DRIVER_VERSION5.21.0 \ -t registry.example.com/pentagi/agent-burp:2.4.1 .推送前签名验证# 使用cosign对镜像签名 cosign sign --key cosign.key registry.example.com/pentagi/agent-burp:2.4.1 # 推送 docker push registry.example.com/pentagi/agent-burp:2.4.1在docker-compose.yml中启用签名验证services: pentagi-agent-burp: image: registry.example.com/pentagi/agent-burp:2.4.1 # 启用Cosign验证需Docker daemon配置 security_opt: - no-new-privileges:true5.4 最小验证场景三步确认Pentagi核心链路畅通完成上述配置后执行以下三步验证确认Pentagi核心链路正常Step 1Neo4j图谱连通性验证# 在WSL2中 curl -X POST http://localhost:7474/db/neo4j/tx/commit \ -H Content-Type: application/json \ -d { statements: [ { statement: CREATE (n:Test {name:\Pentagi-Ready\}) RETURN n.name } ] } | jq .results[0].data[0].row # 应返回 [Pentagi-Ready]Step 2Agent注册验证# 启动Agent模拟注册 curl -X POST http://localhost:7474/db/neo4j/tx/commit \ -H Content-Type: application/json \ -d { statements: [ { statement: MERGE (a:Agent {id:\test-agent-001\}) ON CREATE SET a.name\test\, a.status\ACTIVE\, a.last_heartbeatdatetime() RETURN a } ] } # 查询注册结果 curl -X POST http://localhost:7474/db/neo4j/tx/commit \ -H Content-Type: application/json \ -d { statements: [ { statement: MATCH (a:Agent {id:\test-agent-001\}) RETURN a.status, a.last_heartbeat } ] } | jq .results[0].data[