CyberStrikeAI 新增人机协同（HITL）：工具调用可审批、可配置白名单

CyberStrikeAI 人机协同（HITL）上线：在自动化与可控之间，留一扇人类能推开的门

一、效率与责任，从来不是单选题

安全测试正在经历一场静默的重构：模型读得懂自然语言，编排得了上百种工具，一条指令就能串起信息收集、验证、利用的链条。效率被拉满的同时，一个老问题反而更尖锐了——当执行链的末端是真实资产、真实流量、真实后果时，「全自动」是否还等于「可托付」？

不是反对自动化。恰恰相反，没有自动化，复杂攻击面根本测不完。我们警惕的是无人签字的自动化：在关键节点上，既没有减速带，也没有退出通道，更没有把「谁拍板」写进流程里。人机协同（Human-in-the-Loop，HITL）想解决的，正是这层张力：让机器跑得够快，又让人在必须出现的地方，一定出现。

二、人机协同在 CyberStrikeAI 里，具体是什么

在 CyberStrikeAI 中，人机协同不是一句口号，而是一套可配置、可落盘、可延续工作习惯的机制：

• 协同模式：可在对话侧栏选择关闭、审批、审查编辑等模式，按任务敏感度决定是否由人工介入工具调用。
• 免审批白名单：将只读、低风险或你充分信任的工具放入白名单，其余调用仍可走审批——在「卡死流程」与「全盘放手」之间，取一条可调的中间路线。
• 全局与会话的结合：全局白名单可写在 config.yaml 的 hitl.tool_whitelist 中；侧栏中的增量可在应用后合并进配置，无需重启服务即可与运行中的实例对齐。新开会话时，侧栏会尽量记住你上一次的偏好，减少重复配置的心智负担。
• 独立审批入口：导航中的「人机协同」页面承接待处理中断，把「排队等你点头」的事项从聊天流里拎清，避免淹没在日志与流式输出里。

这些能力指向同一件事：把「是否执行」从模型的瞬时冲动，还原成可审计、可复盘的人类决策。

三、再深一层：HITL 本质是「治理接口」

若只把 HITL 理解成「多弹一个确认框」，会低估它的位置。

在组织里，安全测试往往要同时满足几类约束：授权边界（测什么、不测什么）、操作留痕（谁在何时批准了什么）、风险分级（哪些动作必须双人或必须审批）。传统做法靠制度与工单；AI 时代若仍只靠事后审计，成本会指数级上升。HITL 把一部分治理前置到执行路径上：模型可以提议，工具可以待命，但高后果动作默认不自动越过人类设定的阈值。

这不是拖慢 AI，而是给 AI 装转向与刹车——尤其在渗透、应急、红队等场景中，「快」必须与「可解释、可撤回、可担责」绑在一起，专业团队才敢把平台交给一线长期使用。

四、会持续迭代

当前CyberStrikeAI的人机协同我还不是很满意。接下来我会继续打磨交互、策略粒度、与多代理/批量场景的配合，以及与企业内真实流程（角色、分级、留痕）的衔接。当前版本是起点，不是终点；欢迎通过 Issue 与讨论区反馈真实场景里的痛点，它们会优先进入迭代队列。

五、开源与共建

CyberStrikeAI 持续开源迭代，人机协同相关逻辑与配置约定均可在仓库中查阅与扩展。

项目地址：
https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI

若你也在思考「如何让 AI 安全工具既强大又可治理」，不妨 Star、Fork，或直接参与进来。自动化负责规模，人类负责边界——我们一起把那条边界画清楚。