KyleMayotte/agentcypher

# AgentCypher — Agentic 网络威胁情报 **案例研究。源码暂不公开（专利申请中）。** 本仓库记录了 AgentCypher 的架构与产品，这是我专为安全负责人构建的一款 Agentic CTI 平台。此仓库旨在展示系统设计与我的角色，而非用于分发代码。 🔗 **在线演示：** https://agentcypher.ai ## 功能简介 CISO 常常淹没在海量的威胁情报中：每周数千篇文章、数十个情报源，根本没时间从噪音中分辨出哪些对*他们*的组织真正重要。AgentCypher 是一款 AI 分析师，可以代为完成这种筛选工作。 它将 **40,000 多篇网络安全新闻文章和 30 多个威胁情报源**整合为针对特定组织量身定制的情报——涵盖其所属行业、地区、规模、合规要求以及安全栈——不仅解释威胁*是什么*，还说明*为何与你息息相关*。 **已签约 3 家企业级设计合作伙伴：Magnetar、AutoZone 和 Dykema。** ## 产品概览  *该 Agent 正在针对具名的、有时限的威胁活动（APT28、UNC3886 等）进行深度研究——结合精选的威胁情报源、每日网络安全新闻和实时网络搜索，随后对结果进行推理，以发掘与 CISO 相关的内容。* ## 运作机制 **是 Agentic 分析师，而非搜索框。** 系统会运行一个研究循环：分解问题，并行从多个情报源提取信息，深入阅读最具价值的信号结果，并最终综合生成简报。上面的截图展示了这一动态过程——深度研究、实时网络搜索和推理步骤，全程透明可见。 **通过 MCP 实现情报工具化。** Agent 的各项能力以 Model Context Protocol 工具的形式提供： - **Deep Research** — 在精选的 CTI 语料库上进行向量搜索 - **PulseDive** — 结构化的威胁指标查询（域名、IP、攻击者） **组织感知。** 每个租户都会配置一份档案（行业、地区、规模、合规要求、安全栈），以便情报的评分和表述能针对*其自身*风险进行，而非提供通用信息源。 **定时情报。** 周期性查询会按计划运行并生成定期简报，使平台能够主动提供情报，而不仅限于按需获取。 **经济高效的 Token 消耗。** 冗长的分析师对话往往成本高昂。智能摘要服务可将消息历史的 Token 使用量降低 **85–90%**，从而确保 10 万字的长对话依然连贯且经济。 ## 架构 **当前阶段——已投入生产，并供设计合作伙伴在线使用：** 一套微服务系统：包含具备会话管理功能的 Agent API、两个 MCP 情报工具、用于降低 Token 消耗的摘要服务，以及一个测试 UI。已完成部署并运行，供合作伙伴进行在线评估。 **企业级 SaaS 建设（进行中）：** - **Frontend：** Next.js、TypeScript、React、CopilotKit - **Streaming：** 一个 AG-UI 层，用于实时流式传输 Agent 的推理与工具调用过程 - **Orchestration：** 一个 facade 层，用于隔离和协调后端服务 - **Data：** Supabase，配备专为长对话构建的消息历史系统 - **Enterprise auth：** 采用 Frontegg 提供托管登录、SAML SSO 和 SCIM 用户生命周期管理；通过 Supabase RLS 在数据库层面实施授权，该授权基于 Frontegg JWT 声明（租户 + 用户）进行密钥验证，且 SCIM 的离职撤销机制可立即回收访问权限 ## 我的角色 创始工程师兼构建者。我设计了个性化 Agent、CTI 工具集、微服务架构、Token 优化层以及企业级认证/多租户模型，并负责其在设计合作伙伴环境中的生产环境运营。 ## 技术栈 Python · PydanticAI · MCP · FastAPI · Next.js · TypeScript · Supabase · Frontegg · AWS *源代码未公开发布——核心系统为专有技术且专利申请中。本案例研究仅描述了架构与产品；如需更深入的技术探讨，请通过 mayottekyle@gmail.com 与我联系。*

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