关键字：安全运营，智能体，降本增效

1.1.1 多样化系统带来的复杂性

在现代企业环境中，Windows、Linux、macOS、网络设备、云原生容器等往往同时存在，且每类系统的漏洞修复方式、补丁发布渠道都有所差异。以人工方式“扫遍”所有平台，不仅效率低，还容易出错。

1.1.2 传统大模型方案的局限

早期尝试在安全领域内直接应用通用大语言模型（LLM）时，普遍面临以下问题：

●知识库过于庞大：混合了不同操作系统和安全文档后，检索和推理效率明显下降；

●更新维护难度：安全事件和漏洞信息需要及时更新，大模型一旦离线训练后就难以快速迭代；

●幻觉风险：当模型面对大量专业内容容易出现“编造”式的错误信息，导致修复建议失准。

1.1.3  传统大模型方案的局限

不少安全团队希望通过自动化编排工具、智能化技术实现降本增效，但又担心高昂的硬件与服务成本（如GPU集群、大规模模型训练等）。因此，能够在现有基础上叠加的“轻量”且“可扩展”方案，更易被中小型企业或预算有限的组织所接受。

“多智能体”思路源自人工智能与软件工程领域，强调将复杂任务切割为多个更小的、相对独立的模块（Agent），每个 Agent 针对特定的知识域或功能进行精细化处理。

●独立性：每个智能体拥有自己的知识库或专用算法；

●协同性：在可视化工作流或消息总线的驱动下，各智能体可以共享中间结果或触发后续动作。

“分布式”并不一定指完全去中心化，而是指在架构上允许每个节点独立部署或执行，再通过统一的编排层进行调度。这样做既能提升系统弹性，也能让企业根据自身需求选择在私有云、公共云或混合云中搭建这些节点，从而控制整体成本。

漏洞修复流程包含“分析—排查—修复—验证”多个阶段，不同操作系统的修复方式也各异。多智能体模式有助于在每个子环节切换到最合适的“专精”节点，从而在不大幅改变企业现有安全工具链的前提下，实现高效率与高准确度。

为了将多智能体构想付诸实践，本文选择了以下三类关键组件，通过这些组件并以“分布式”形式灵活组合，从而达成分布式多智能体的实现。

3.1.1  工作流与流程编排

所使用如n8n等可视化工作流工具，将漏洞发现、情报收集、资产排查、修复执行、复测报告等环节串联成有机流水线。每个环节通过不同智能体节点完成。

●优点：降低集成难度，灵活编排，易于条件判断（如当严重度高时通知人工审批）。

●低成本性：n8n可在普通服务器或Docker容器上运行，无需昂贵硬件。

3.1.2  定制各节点AI

使用Dify 平台举例，企业可以灵活地通过dify定制所需的 AI 智能体，使智能体实现各个场景的特殊功能，包括不限于数据库读取、调用外部接口或执行其他特定行为等。这种高度定制化的能力使得每个智能体能够根据具体任务的需求，灵活调整其功能，从而更精准地处理漏洞修复、资产排查等不同环节。与传统的统一模型不同，Dify 允许智能体根据不同的操作环境和需求动态适配，大大提升了修复过程的效率和灵活性。

3.1.3  增强型知识检索RAG（Retrieval-Augmented Generation）

通过RAG（Retrieval-Augmented Generation）来实现各智能体独立的本地增强知识库，知识库中不仅放入贴合公司业务场景的语料外（IP规律，系统架构等）。并且每个智能体仅使用与其节点职责相关的知识，避免了信息的过度扩展。提升任务执行的准确性，并减少智能体的训练难度。因为它允许每个节点在处理任务时，只检索和使用基于这个智能体职责的相关领域知识，确保智能体能够高效且精确地完成任务。

Log4j 是一个广泛使用的 Java 日志库，在 2021 年末，Log4j 2.x 中爆发了一个严重的 RCE（远程代码执行）漏洞，CVE-2021-44228，广泛影响了多个行业和服务。这一漏洞允许攻击者通过特制的日志消息触发远程代码执行，导致严重的安全问题，特别是云服务和应用系统中可能存在易受攻击的组件。

在这一场景中，本文将展示如何利用分布式多智能体模型，以低成本的方式防御这一 0day 漏洞，并实现自动化修复。

3.2.1  资产排查节点

对 Log4j RCE 漏洞进行初步分析后，根据漏洞分析结果，识别和筛选出企业内部可能受影响的资产。

资产排查智能体根据分析的影响版本信息，根据dify配置的相应接口与本地RAG知识库中的企业资产知识与主机资产知识，调用企业 CMDB 或 HIDS，列出所有运行受影响版本 Log4j 的服务器、服务和应用。

3.2.2  资产修复节点

资产排查智能体根据分析的影响版本信息，根据dify配置的相应接口与本地RAG知识库中的企业资产知识与主机资产知识，调用企业 CMDB 或 HIDS，列出所有运行受影响版本 Log4j 的服务器、服务和应用。

以此漏洞为例，可分为Linux 修复节点 或 Windows 服务修复节点 ，针对不同的资产，分别采取特定的修复措施。修复节点将资产按操作系统类型（如 Ubuntu、CentOS、Windows）和应用类型（如 Java Web、API 服务等）进行分组，分别加载对应的修复建议。

以java修复智能体举例，根据RAG库中的修复知识，结合dify的特定编排进行下列操作从而进行自动执行－调用企业内部安全/运维操作统一下发平台自动植入，虚拟补丁（javaagent疫苗热加载/RASP热补丁）

3.2.3  验证与报告节点

验证与报告节点 在修复完成后，负责验证漏洞是否已被有效修复，并生成修复报告。

验证方法：修复节点通过 n8n 调用“验证与报告节点”，对受影响的系统进行漏洞复测。通过执行已知的恶意测试（如构造恶意 JNDI 字符串进行模拟攻击），确认漏洞是否已完全修复。

若验证成功，说明漏洞已经修复，系统可以安全运行。

若复测失败，验证节点会要求回滚到上一智能体并重新执行修复步骤。

报告生成：当验证通过后，报告节点会根据修复过程中的信息自动生成报告。

4.1.1  更高精度

专用的知识库结合相应的 AI 节点，减少“杂乱”知识引发的混淆。

4.1.2  灵活扩展

企业可根据需求增设节点或知识库（如容器修复、网络设备修复），无需推翻全部架构。

4.1.3  成本可控

无需大型 GPU 集群训练统一模型，分布式节点可利用普通服务器部署或云端服务，部署门槛相对较低。 

4.2.1  知识库维护

由于架构问题，导致节点对于知识库有着强依赖性，需持续更新各个智能体节点知识信息，内部接口变动必须及时更新，否则 AI 节点的准确度会随时间下降甚至出现执行失败

4.2.2  分布式节点的流程设计与节点设计

多节点协同需良好的工作流编排与异常处理机制，过度复杂可能增加人工对系统额外的维护负担。同时如果节点设计存在问题，可能会引发误报甚至误操作问题。

在目前降本增效的大环境背景下，通过将漏洞修复流程拆分为多个子任务，并在每个子任务中配置专用的智能节点协同，企业得以以较低成本实现安全运营效能的显著提升。与传统“大一统”模型相比，“分布式多智能体”在精度、灵活度与可扩展性上都有明显优势，尤其适合多操作系统并存、缺乏大规模训练资源与降本增效的甲方公司。 未来，随着云原生、边缘计算与物联网（IoT）的兴起，安全运营将更加去中心化、实时化。多智能体的理念在威胁情报共享、跨环境安全策略协同、自动化应急响应等方面，都有更广阔的应用空间。通过进一步探索节点之间的自学习与共享机制，或采用更完善的知识图谱来提升检索与推理效率，从而构建真正的“下一代智能化安全运营体系”。