ThreatHunter v3.0 — 六 Agent 架構設計說明
文件目的：說明哪些設計應升級為 Agent、哪些應保留為基礎設施，以及為什麼 版本：2026-04-09 讀者：領頭人、Hackathon 評審
第一性原理：什麼東西應該是 Agent？
判斷標準（來自 OpenAI Agentic System 設計原則）：
| 判斷標準 | 是 Agent | 不是 Agent（基礎設施） |
|---|---|---|
| 需要 LLM 推理？ | ✅ | ❌ |
| 需要自主判斷 / 條件決策？ | ✅ | ❌ |
| 需要記憶與上下文？ | ✅ | ❌ |
| 是否有固定確定性邏輯？ | ❌（程式碼就夠了） | ✅ |
| 是否在 LLM 進入前執行？ | ❌（不能信任 LLM 守衛 LLM） | ✅ |
三個新設計的架構分析
一、六維情報融合 → 應升級為 Intel Fusion Agent
原本設計：5 個 Tool 函式 → Scout Agent 的 SOP 寫死呼叫順序
問題：
- Scout 需要「懂得」根據情境選擇查哪幾個維度（例：老 CVE 的 EPSS 數據少，應降權）
- 寫死順序 = 工具包裝器，不是 Agentic
- OTX 可信度參差不齊，應該有自主過濾邏輯
升級後：Intel Fusion Agent
職責：根據漏洞特徵，自主選擇情報維度組合，並融合評分
SOP 核心決策邏輯：
IF cve_year < 2020: EPSS 數據較少 → 降低 EPSS 權重，提高 CVSS 權重
IF package_ecosystem == 'python': GHSA 優先 → 先查 GHSA
IF in_cisa_kev == true: 跳過 EPSS（已確認在野，概率已無意義）
IF otx_signal < threshold: 降低 OTX 權重 → 避免誤報
記憶：記錄哪個 API 這次失敗 → 下次 fallback 更快
輸出：six_dim_score + source_weights + confidence
Skill 檔案：skills/intel_fusion.md（待建立）
對 Hackathon 的展示價值：
「我們的情報融合 Agent 會根據 CVE 類型自主調整查詢策略，而不是寫死的順序調用。」
二、防禦四層縱深 → 部分升級，部分保留基礎設施
四層的本質不同，不能一刀切：
| 層 | 能否做成 Agent | 原因 | 結論 |
|---|---|---|---|
| L1 輸入層（input_sanitizer） | ❌ | 在 LLM 之前執行，不能用 LLM 守衛 LLM | 保留基礎設施 |
| L2 Dual LLM（隔離 LLM） | ✅ | 是個 LLM，可賦予 SOP | 升級為 Security Guard Agent |
| L3 Schema 驗證 | ❌ | 確定性程式碼（jsonschema.validate），不需要 LLM 推理 | 保留基礎設施 |
| L4 執行沙盒 | ❌ | 作業系統層（Rate Limit / Audit Log） | 保留基礎設施 |
升級後：Security Guard Agent（即原 Quarantined LLM）
職責：從不可信的用戶輸入中提取結構化資訊，不做任何推理
SOP：
Step 1: 接受原始程式碼（不可信輸入）
Step 2: 只執行結構化提取（函式清單、import 清單、字串模式）
Step 3: 輸出只能是預定義 JSON 格式
Step 4: 任何輸出不符合格式 → 拋出 SecurityExtractionError
禁止：呼叫任何外部 Tool、讀取記憶、做任何推理
WHY：即使 Security Guard Agent 被完全劫持，
它也只能讓 JSON 格式錯誤，無法影響後續分析。
Skill 檔案：skills/security_guard.md（待建立）
L1/L3/L4 保留為基礎設施的理由：
「讓 AI Agent 去執行 Schema 驗證」是反模式——確定性邏輯比 LLM 更可靠、更快、更省費用。
三、七層防幻覺 → 大部分已是 Agent，其餘是基礎設施
| 層 | 目前狀態 | 應該是什麼 |
|---|---|---|
| 層1 Tool-First 原則 | 所有 Agent SOP 的第一步 | ✅ 已是 Agent 行為（All Agents） |
| 層2 CVE 憲法 CI-1~4 | 所有 Agent 的 System Prompt | ✅ 已是 Agent 行為（All Agents） |
| 層3 Schema 驗證 | 確定性程式碼 | ❌ 保留基礎設施（更可靠） |
| 層4 信心度標記 | 輸出格式規範 | ✅ 已是 Agent 輸出格式（All Agents） |
| 層5 三方辯論 | Critic Agent 的 Skill | ✅ 已是 Agent（Critic） |
| 層6 記憶比對 | 所有 Agent SOP 的 read_memory → write_memory | ✅ 已是 Agent 行為 |
| 層7 DVWA 測試 | 外部驗證流程（非執行時） | 可升級為 Evaluation Agent（選擇性） |
結論：七層防幻覺大部分已是 Agent 行為，不需要重構。
升級後的完整六 Agent 架構
輸入層（基礎設施，L1） 輸出層（基礎設施，L3/L4）
input_sanitizer.py jsonschema.validate
│ ▲
▼ │
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 六 Agent 管線 │
│ │
│ [AG1] Security Guard Agent │
│ 隔離 LLM，從不可信輸入提取結構化 JSON │
│ Skill: skills/security_guard.md（待建） │
│ │ │
│ ▼ 結構化 JSON（已清潔） │
│ [AG2] Intel Fusion Agent │
│ 自主選擇六維情報查詢策略，融合評分 │
│ Skill: skills/intel_fusion.md（待建） │
│ │ │
│ ▼ six_dim_results + composite_score │
│ [AG3] Scout Agent │
│ 六維評分 + CVE 格式驗證 + is_new 標記 │
│ Skill: skills/threat_intel.md（已有） │
│ │ │
│ ▼ standardized_vuln_objects[] │
│ [AG4] Analyst Agent │
│ 連鎖攻擊路徑推理 + Map-Reduce 跨函式追蹤 │
│ Skill: skills/chain_analysis.md（已有） │
│ │ │
│ ▼ attack_chain_graph │
│ [AG5] Critic Agent（三角色辯論） │
│ Analyst + Skeptic + ThreatHunter 三方辯論 │
│ Skill: skills/debate_sop.md（已有） │
│ │ │
│ ▼ debate_record + weighted_verdict │
│ [AG6] Advisor Agent │
│ 最終裁決 + 業務語言翻譯 + 行動計畫 │
│ Skill: skills/action_report.md（已有） │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
四個 Skill 文件的建立優先序
| 優先 | Skill 文件 | 狀態 | 工時 |
|---|---|---|---|
| P0 | skills/threat_intel.md |
✅ 已有 | — |
| P0 | skills/chain_analysis.md |
✅ 已有 | — |
| P0 | skills/debate_sop.md |
✅ 已有 | — |
| P0 | skills/action_report.md |
✅ 已有 | — |
| P1 | skills/intel_fusion.md |
❌ 待建立 | ~2 小時 |
| P1 | skills/security_guard.md |
❌ 待建立 | ~1 小時 |
為什麼不把所有東西都做成 Agent？
反模式警告（AMD Hackathon 評審會注意到這個）：
❌ 把 Schema 驗證做成 Agent：
"讓 AI 驗證 AI 的輸出" → 可靠性低於 jsonschema.validate
→ 評審會問：「為什麼不直接用 Python？」
❌ 把 Rate Limiting 做成 Agent：
Rate Limiting 需要毫秒級響應，LLM 需要秒級
→ 本末倒置
✅ 正確原則：
「需要推理和判斷的 → Agent」
「有確定性答案的 → 確定性程式碼」
這才是成熟的 Agentic Architecture 設計。
給評審的說詞（示範）
"ThreatHunter 採用六 Agent 管線，每個 Agent 有明確的職責邊界和 Skill SOP。 我們刻意讓 Schema 驗證和 Rate Limiting 保留為確定性基礎設施， 因為「Agent 應該做需要推理的事，而不是用 LLM 做確定性邏輯」。 這個設計決策體現了我們對 Agentic Architecture 的理解： 不是所有東西都要用 AI，而是在正確的地方用 AI。"
版本：2026-04-09 | 決策依據：OpenAI Agentic System 設計原則 + HARNESS_ENGINEERING.md