Tutorial: AutoSafeCoder

这个项目 AutoSafeCoder 是一个自动化安全编码助手。它使用一个多智能体协作框架 (像项目经理) 来协调不同的 AI 智能体工作。
首先，程序员智能体 会根据需求生成 Python 代码。
然后，静态安全分析器 会检查代码中是否有已知的安全漏洞模式。
接着，模糊测试部分（包括输入生成器和执行器）会在一个安全的代码执行环境中，用各种自动生成的奇怪输入来运行代码，以发现潜在的运行时错误或崩溃。
如果发现了问题，框架会把反馈给程序员智能体，让它尝试修复代码。
整个过程利用大语言模型接口与底层 AI 模型进行交互，以生成代码、分析代码和生成测试数据。

Source Repository: https://github.com/SecureAIAutonomyLab/AutoSafeCoder

flowchart TD
    A0["多智能体协作框架 (Multi-Agent Collaboration Framework)
"]
    A1["程序员智能体 (Programmer Agent)
"]
    A2["静态安全分析器 (Static Security Analyzer)
"]
    A3["模糊测试执行器 (Fuzzing Executor)
"]
    A4["模糊测试输入生成器 (Fuzzing Input Generator)
"]
    A5["大语言模型交互接口 (Large Language Model Interaction Interface)
"]
    A6["安全代码执行环境 (Secure Code Execution Environment)
"]
    A0 -- "协调编程与修复" --> A1
    A0 -- "请求静态分析" --> A2
    A0 -- "请求执行模糊测试" --> A3
    A0 -- "请求生成/变异输入" --> A4
    A1 -- "调用大模型生成/修改代码" --> A5
    A2 -- "调用大模型进行分析" --> A5
    A3 -- "使用安全环境执行代码" --> A6
    A4 -- "调用大模型生成初始输入" --> A5
    A2 -- "提供静态分析结果" --> A0
    A3 -- "提供模糊测试结果" --> A0

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