Apodex 1.1成功完成120万条攻击日志分析实战测试

劲爆， 我给刚发布的 Apodex 1.1 出了个极其变态的实战难题， 它真的跑通了！ 我直接打包了120万条日志， 里面包含真实的提权攻击的 Web Server 日志(用的是 Zenodo Dataset). 然后让他帮我把黑客的攻击方式抓出来， 还要给我写防火墙规则拦截攻击。 结果它真的做到了， 从分析到写规则一气呵成， 具体过程在这里： #Apodex #AgentOS #网络安全 #SystemScaling #大模型实战

这个任务最难的点就是， 如果是最传统的Agent系统， 就只能单线思考， 120万条日志(约260MB), 绝对会导致各种注意力丢失或者产生幻觉， 最后整个任务就直接报错。 这次 Apodex 1.1 版本就针对这个场景做了升级。

这里必须要给大家介绍一个概念： Harness Scaling 简单来讲， 光堆模型参数量只能提升模型的“智力”, 而堆模型的脚手架(framework), 工具箱(Agent Tools)和团队(Agent Team/Swarm), 就能提升模型干活的能力。 Apodex 1.1 在两个地方发力了：

首先是 Agentic Coordination Scaling（智能体协同扩展）： 它的 Agent Team 像一个真正的 SOC 安全团队一样把任务拆了， 情报 Agent 去清洗几十万条日志提取恶意 IP 和特征， 规则 Agent 根据特征去写 ModSecurity 拦截规则。 注意这些是异步并行的， 速度非常快， 甚至情报 Agent 刚吐出第一批探测到的攻击日志， 规则 Agent 就已经开始写防火墙规则了。 而且如果要改需求， 可以随时在这个过程中添加， 不用担心影响正在跑的任务。

紧接着是 Environment Scaling（环境扩展）： 如果这120万条日志全都让AI去读取， token量肯定直接炸了， 所以有针对性的编写脚本去抽取攻击日志就是工作的主要内容了， 而这些日志全都是运行在 AgentOS 上的， 它是整个 Apodex 系统的运行时承载， 在这个上面模型可以运行各种风险代码而不用担心影响宿主系统。

最后， 在这个架构加持下， 它仅用了10分钟左右就给我交付了针对攻击的防火墙配置。 这真的是 Agentic 系统工程的胜利了。

未来的 AI 竞争， 不仅是卷模型参数量， 能把环境试错反馈和多 Agent 协同做成统一的系统 (System Scaling), 才是真正让AI在各种工程中落地的关键。

另外， 这个框架还开源了！ 这里： 配套的 DeepResearch 模型也在这里： (模型之前也给大家测过， 是针对 DeepResearch 特调的， 性能相当不错)