基于OpenClaw与SecGPT-14B构建本地化网络安全AI助手实战指南

1. 项目概述为什么我们需要一个本地化的网络安全助手最近在安全圈里和几个老朋友聊天大家不约而同地提到了一个痛点面对海量的安全告警、复杂的渗透测试报告或者只是想快速分析一段可疑的代码片段时我们往往需要一个“懂行”的助手。这个助手最好能理解我们的专业术语能基于上下文给出精准的分析建议而不是像通用聊天机器人那样回答一些似是而非、需要反复纠正的“外行话”。更重要的是很多安全相关的数据和代码片段出于合规和隐私的考虑我们根本不愿意、也不能把它们上传到云端去处理。这就是“OpenClaw SecGPT-14B”这个组合出现的背景。简单来说OpenClaw是一个功能强大的本地AI智能体Agent开发与运行框架它让你能像搭积木一样将大语言模型LLM与各种工具、知识库连接起来构建出能执行复杂任务的智能工作流。而SecGPT-14B顾名思义是一个专门为网络安全领域训练的大语言模型拥有140亿参数它在漏洞分析、代码审计、威胁情报解读、安全策略编写等方面的表现远超通用模型。把这两者结合起来在你自己控制的服务器或电脑上部署你就得到了一个完全私有的、精通网络安全的“专家级助理”。它不会泄露你的扫描结果、不会记录你分析的恶意样本特征、更不会因为网络波动而中断服务。今天我就以一个安全从业者的视角带你从零开始手把手完成这套系统的本地部署并分享一些让它真正“干活”的实战技巧。2. 核心组件深度解析OpenClaw与SecGPT-14B为何是绝配在动手之前我们必须搞清楚手里的“工具”到底是什么以及为什么这个组合在当前阶段是性价比和实用性最高的选择。盲目部署只会浪费时间。2.1 OpenClaw不止是“另一个AI框架”很多人第一次听说OpenClaw会把它和LangChain、AutoGen这些流行的AI Agent框架做比较。但OpenClaw有几个设计理念让它特别适合我们这种追求效率和安全的技术人员。首先开箱即用的工具集成。OpenClaw内置了对大量常用工具的原生支持比如文件读写、网络请求可配置代理、代码执行沙盒环境、搜索引擎调用等。对于安全工作这意味着你可以轻松让Agent去读取一个Nmap扫描的XML结果文件或者让它调用子域名枚举工具然后把结果自动汇总分析。你不需要从零开始写这些工具的连接代码。其次清晰的技能Skill与工作流Workflow抽象。在OpenClaw里一个具体的任务能力被定义为“Skill”。例如“分析CVE漏洞描述”可以是一个Skill“从日志中提取攻击IP”是另一个Skill。你可以像编写函数一样编写Skill然后通过YAML配置文件将这些Skill组合成复杂的“Workflow”。这种设计让任务的复用和编排变得极其直观。我今天部署一个漏洞分析Workflow明天想增加一个情报关联功能只需要新增一个Skill并修改配置文件即可核心架构不用动。第三对本地模型的友好支持。OpenClaw在设计之初就充分考虑了对Ollama、LM Studio、vLLM等本地模型推理服务的接入。它通过标准的OpenAI API兼容接口与模型通信这意味着只要你的模型服务提供了兼容的API端点OpenClaw就能无缝调用。这为我们使用SecGPT-14B这类专业模型铺平了道路。注意OpenClaw对Node.js版本有明确要求如v22.22.3以上这是因为它底层依赖了一些较新的ES模块特性。在开始部署前务必先检查并升级你的Node.js环境这是后续所有步骤的基础避免出现“版本不兼容”的拦路虎。2.2 SecGPT-14B专为安全而生的“领域专家”如果说OpenClaw是大脑的躯干和四肢负责协调行动那么SecGPT-14B就是负责思考和决策的专业大脑。与ChatGPT、Claude等通用模型相比SecGPT-14B的优势在于其训练数据。它使用了大量高质量的网络安全语料进行训练包括漏洞数据库如CVE、CNVD的详细描述、利用代码PoC、修复建议。安全工具文档Metasploit、Burp Suite、Nmap、Wireshark等主流工具的使用手册和案例。学术论文与行业报告顶级安全会议BlackHat, DEF CON的论文、各大安全厂商的年度威胁报告。恶意代码分析经过脱敏处理的恶意软件分析报告、病毒行为描述。安全协议与标准对TLS/SSL、OAuth2.0、Kerberos等协议有更深的理解。这就导致了它在安全任务上的表现截然不同。你问通用模型“什么是SQL注入”它会给你一个教科书式的定义。你问SecGPT-14B“给我一段针对MySQL的、带时间盲注的SQL注入Payload并解释如何通过响应延迟判断注入成功”它更有可能给出可直接用于测试的、准确的代码片段和原理分析。这种“领域知识”的深度是通用模型通过几次对话引导Prompt Engineering难以企及的。14B的参数量是一个甜点级选择。它比7B模型能力显著更强对复杂安全逻辑的理解更好同时又比30B、70B的模型小巧得多使得在消费级显卡如RTX 3090/4090 24GB甚至通过量化技术在16GB显卡上本地运行成为可能兼顾了能力与部署成本。3. 本地部署全流程实操指南理论讲完我们进入最关键的实战环节。我将以一台干净的Ubuntu 22.04 LTS服务器为例展示从环境准备到成功运行的完整过程。假设你有一张至少16GB显存的NVIDIA显卡。3.1 基础环境准备与依赖安装部署的第一步是搭建一个稳定、兼容的基础运行环境。很多问题其实都出在这一步。# 1. 更新系统包并安装基础编译工具 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y build-essential curl wget git python3-pip # 2. 安装指定版本的Node.js以Node.js 22为例 # 使用NodeSource仓库安装避免系统自带版本过低 curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs # 3. 验证Node.js和npm版本 node --version # 应输出 v22.x.x npm --version # 应输出 10.x.x # 4. 安装Python虚拟环境管理工具可选但强烈推荐 sudo pip3 install virtualenv # 5. 安装CUDA Toolkit如果使用NVIDIA GPU # 前往NVIDIA官网根据你的系统下载并安装对应版本的CUDA Toolkit例如12.4 # 安装后确保nvidia-smi命令可以正常显示显卡信息完成以上步骤后你的系统应该具备了运行OpenClaw和大多数AI模型所需的基础环境。特别要检查Node.js版本OpenClaw的新版本对v22有硬性要求版本不对会导致安装失败。3.2 部署与配置SecGPT-14B模型服务SecGPT-14B本身是一个模型文件我们需要一个推理服务器来加载并运行它。这里我推荐使用Ollama因为它极其简单并且被OpenClaw良好支持。# 1. 安装Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 2. 启动Ollama服务 ollama serve # 注意上述命令会在后台运行。为了管理方便建议配置为系统服务 # sudo systemctl enable ollama # sudo systemctl start ollama # 3. 拉取并运行SecGPT-14B模型 # 注意SecGPT-14B可能不在Ollama官方库中你需要先获取模型的Modelfile或GGUF文件。 # 假设你已经从Hugging Face或社区获得了名为‘secgpt:14b’的模型。 # 方式A如果社区已有该模型直接拉取 # ollama pull secgpt:14b # 方式B更常见的是你需要自己创建Modelfile # 首先下载SecGPT-14B的GGUF格式模型文件例如从Hugging Face # 然后创建一个Modelfile内容如下 # FROM ./secgpt-14b-q4_K_M.gguf # PARAMETER temperature 0.7 # PARAMETER num_ctx 4096 # 最后创建并运行该模型 # ollama create secgpt -f ./Modelfile # ollama run secgpt # 4. 验证模型是否运行 curl http://localhost:11434/api/generate -d { model: secgpt, prompt: Hello, stream: false }如果返回了JSON格式的响应包含生成的文本说明模型服务启动成功。Ollama默认在11434端口提供了兼容OpenAI API的接口这将是OpenClaw连接它的关键。实操心得模型文件通常很大14B的Q4量化版约8-10GB。首次下载或拉取会非常耗时请保持网络稳定。建议在命令行使用screen或tmux会话中执行防止因SSH断开导致下载失败。另外运行14B模型对内存和显存要求较高如果资源不足可以考虑使用量化等级更高的版本如Q3_K_S但会轻微影响模型效果。3.3 安装与初始化OpenClaw模型服务就绪后我们来部署大脑的“指挥中心”——OpenClaw。# 1. 克隆OpenClaw仓库假设从GitHub克隆 git clone https://github.com/openclaw-ai/openclaw.git cd openclaw # 2. 安装项目依赖 npm install # 这个过程可能会花费几分钟取决于网络速度。 # 3. 复制环境变量配置文件并按需修改 cp .env.example .env接下来编辑.env文件这是配置的核心。你需要重点关注以下部分# .env 文件关键配置示例 NODE_ENVproduction PORT3000 # OpenClaw Web界面的访问端口 # 核心配置SecGPT-14B模型端点指向本地的Ollama OPENAI_API_KEYsk-no-key-required # 本地模型通常不需要key但字段需存在 OPENAI_BASE_URLhttp://localhost:11434/v1 # 注意这里的/v1路径是Ollama的OpenAI兼容端点 OPENAI_MODELsecgpt # 这里填写你在Ollama中创建的模型名称 # 其他工具配置例如如果需要联网搜索功能慎用涉及内部网络安全 # SERPAPI_API_KEYyour_key_here # 如果需要代码执行配置沙盒环境 # CODE_EXECUTION_ENDPOINThttp://localhost:8080关键解释OPENAI_BASE_URL指向了Ollama服务的API地址。OpenClaw会向这个地址发送标准的OpenAI ChatCompletion请求而Ollama会将其转发给正在运行的secgpt模型。这样就实现了OpenClaw对本地SecGPT-14B的调用。3.4 运行OpenClaw并验证基础功能配置完成后就可以启动OpenClaw了。# 1. 构建前端资源如果需要Web UI npm run build # 2. 启动OpenClaw服务 npm start # 或者使用开发模式便于看到实时日志 # npm run dev # 3. 验证服务 # 服务启动后默认会在 http://localhost:3000 提供Web界面。 # 你也可以通过API测试 curl http://localhost:3000/api/v1/health如果返回{status:ok}之类的信息说明OpenClaw服务本身运行正常。现在打开浏览器访问http://你的服务器IP:3000。你应该能看到OpenClaw的界面。尝试在聊天窗口输入一个简单的安全相关问题例如“用Python写一个简单的端口扫描器。” 如果一切配置正确SecGPT-14B模型会通过OpenClaw给出一个专业的、包含socket编程的代码示例而不是一个泛泛而谈的回答。至此核心的部署工作已经完成。你已经拥有了一个在本地运行的、由SecGPT-14B驱动的网络安全助手。但这只是开始如何让它从“能聊天”变成“能干活”才是价值所在。4. 构建实战型网络安全技能Skill一个只会聊天的助手用处有限。OpenClaw的强大在于可以通过编写“技能”来赋予Agent实际行动能力。下面我以两个对安全工程师极具价值的技能为例展示如何开发并集成。4.1 技能一CVE漏洞快速分析与影响评估这个技能的目标是当用户输入一个CVE编号如CVE-2024-12345时Agent能够自动获取该漏洞的详细信息并基于本地知识库或模型的理解给出受影响系统、严重等级、缓解措施等结构化分析。步骤1创建技能文件在OpenClaw项目的skills/目录下新建一个文件cve_analyzer.js。// skills/cve_analyzer.js import { Skill } from openclaw-sdk; // 假设SDK类名请根据实际框架调整 export default new Skill({ name: cve_analyzer, description: 根据CVE编号获取漏洞详情并进行安全分析, input_schema: { type: object, properties: { cve_id: { type: string, description: 标准的CVE编号例如 CVE-2024-12345 } }, required: [cve_id] }, async execute(input, context) { const { cve_id } input; const llm context.getLLM(); // 获取配置好的大模型实例即我们的SecGPT-14B // 1. 尝试从本地缓存或知识库获取结构化数据这里假设有一个查询函数 let cveDetails await queryLocalCVEDatabase(cve_id); // 2. 如果本地没有则构造Prompt让模型基于其知识进行分析 if (!cveDetails) { const prompt 你是一名资深网络安全分析师。请根据CVE编号 ${cve_id}分析并总结以下信息 1. 漏洞类型如缓冲区溢出、SQL注入、命令注入等。 2. 受影响的主要软件/系统及其版本范围。 3. CVSS v3.1基础评分及严重性等级Critical/High/Medium/Low。 4. 漏洞的潜在影响如远程代码执行、权限提升、信息泄露等。 5. 公开的缓解措施或修复建议。 请以清晰的、分点的JSON格式返回包含上述5个字段。; const analysis await llm.generate(prompt); // 这里需要解析模型返回的文本提取JSON。实际应用中可能需要更鲁棒的解析逻辑。 try { cveDetails JSON.parse(analysis); } catch (e) { cveDetails { summary: analysis }; // 解析失败则返回原始文本 } } // 3. 可以进一步让模型结合当前网络环境做影响评估假设有资产清单接口 const assetList await getInternalAssets(); // 模拟函数获取内部资产 const impactPrompt 基于以下漏洞信息${JSON.stringify(cveDetails)} 以及我们内部的资产列表主要系统${assetList} 判断该漏洞对我们组织的直接威胁等级高/中/低并给出首要的排查建议。; const impactAnalysis await llm.generate(impactPrompt); return { raw_details: cveDetails, internal_impact_assessment: impactAnalysis, recommendation: 建议立即在资产清单中扫描受影响的 ${cveDetails?.affected_software || 相关} 版本。 }; } }); // 模拟的辅助函数 async function queryLocalCVEDatabase(cveId) { // 这里可以集成本地NVD数据库镜像、商业漏洞库API等 // 返回null表示未命中缓存将回退到大模型分析 return null; } async function getInternalAssets() { return Web服务器 (Nginx 1.18-1.24), 数据库 (MySQL 5.7, PostgreSQL 13), 应用框架 (Spring Boot 2.x); }步骤2注册技能在OpenClaw的技能配置文件例如skills/index.js或config/skills.yaml中引入这个新技能。步骤3在工作流中使用创建一个新的工作流YAML文件例如workflows/security_audit.yaml定义当用户触发“分析CVE”意图时调用cve_analyzer技能。# workflows/security_audit.yaml name: security_cve_analysis description: 安全漏洞分析与影响评估工作流 triggers: - type: intent pattern: [分析CVE {cve_id}, 查询漏洞 {cve_id}, CVE {cve_id} 详情] steps: - name: extract_cve_id type: skill skill: regex_extractor config: pattern: CVE-\\d{4}-\\d{4,7} input: {{trigger.message}} - name: analyze_cve type: skill skill: cve_analyzer config: cve_id: {{steps.extract_cve_id.output}} - name: format_output type: skill skill: response_formatter config: template: | ## CVE分析报告{{steps.analyze_cve.output.raw_details.cve_id}} **漏洞概述**{{steps.analyze_cve.output.raw_details.summary}} **影响评估**{{steps.analyze_cve.output.internal_impact_assessment}} **行动建议**{{steps.analyze_cve.output.recommendation}}现在你在OpenClaw的聊天界面输入“帮我分析一下CVE-2021-44228”工作流会自动提取CVE编号调用技能最终返回一个格式化的分析报告。模型SecGPT-14B会利用其训练时学到的关于Log4j漏洞的深刻知识给出非常专业的回答。4.2 技能二日志安全事件模式识别与摘要安全工程师经常需要面对海量的系统日志、网络设备日志。这个技能的目的是让Agent能够接受一段日志文本自动识别其中的安全相关事件如暴力破解、异常登录、可疑请求并生成摘要报告。// skills/log_security_analyzer.js import { Skill } from openclaw-sdk; export default new Skill({ name: log_security_analyzer, description: 分析系统或应用日志识别潜在安全事件并生成摘要, input_schema: { type: object, properties: { log_text: { type: string, description: 需要分析的原生日志文本 }, log_source: { type: string, description: 日志来源如linux_auth, nginx_access, windows_security等, enum: [linux_auth, nginx_access, windows_security, generic] } }, required: [log_text] }, async execute(input, context) { const { log_text, log_source generic } input; const llm context.getLLM(); // 构造一个高度专业化的Prompt引导模型进行安全分析 const prompt 你是一个SIEM安全信息与事件管理分析专家。请分析以下${log_source}日志执行以下任务 任务1事件识别逐行扫描标记出任何可能表明安全威胁的事件。包括但不限于 - 失败的登录尝试尤其是高频失败 - 成功的登录但来自非常见地点/IP - 权限变更操作如sudo提权、用户组修改 - 文件敏感操作如读取/etc/shadow修改.ssh/authorized_keys - 异常进程执行或网络连接 - 符合常见攻击模式如SQL注入、路径遍历的HTTP请求 任务2摘要生成对所有识别出的事件按严重性高/中/低分类并生成一个汇总表格包含时间戳、源IP/用户、事件描述、严重等级。 任务3行动建议基于整体分析给出1-3条最优先的调查或处置建议。 日志内容 \\\ ${log_text.substring(0, 3000)} ${log_text.length 3000 ? ... (日志过长已截断) : } \\\ 请以JSON格式返回包含三个键events事件列表 summary_table摘要表格的Markdown字符串 recommendations建议列表。; const analysisResult await llm.generate(prompt); // 尝试解析JSON增加错误处理 let result; try { result JSON.parse(analysisResult); } catch (e) { // 如果模型没有返回标准JSON则返回原始文本并标记解析失败 result { error: 模型返回无法解析为JSON以下是原始分析, raw_analysis: analysisResult }; } // 可以在此处添加后续动作例如将高严重性事件通过Webhook发送到钉钉/飞书告警 if (result.events result.events.some(event event.severity 高)) { await sendAlertToChat(result); // 模拟告警函数 } return result; } });这个技能将日志分析的重度脑力劳动部分交给了SecGPT-14B。由于模型在安全语料上训练过它能很好地理解“FAILED LOGIN”、“sudo:”、“GET /admin.php?id1”等日志行背后的安全含义。你只需要将一段Apache日志粘贴进去它就能快速告诉你里面有没有扫描器探测、有没有可能的注入攻击。注意事项让大模型分析日志时务必注意日志的脱敏。千万不要将包含真实IP、用户名、密码哈希、密钥、令牌等敏感信息的日志直接发送给任何模型即使是本地模型。最佳实践是在日志进入分析流程前先通过一个预处理的脱敏技能将敏感字段替换为占位符如[IP_REDACTED],[USER_REDACTED]。模型分析的是“模式”而非具体数据。5. 高级配置与性能调优系统跑起来后为了获得更好的体验和更高的效率还需要进行一些调优。5.1 模型参数调优通过Ollama运行模型时可以通过Modelfile或运行参数调整模型行为以适应不同的任务。# 在Modelfile中或运行ollama run时添加参数 FROM ./secgpt-14b-q4_K_M.gguf # 温度值控制随机性。安全分析需要确定性高、事实准确的回答宜调低。 PARAMETER temperature 0.2 # 上下文长度决定模型能“记住”多长的对话历史。复杂分析需要较长的上下文。 PARAMETER num_ctx 8192 # 重复惩罚避免模型车轱辘话来回说。 PARAMETER repeat_penalty 1.1 # 仅从概率最高的前K个token中采样使输出更集中、更专业。 PARAMETER top_k 40对于SecGPT-14B这类专业模型在执行漏洞分析、代码审查等需要严谨输出的任务时建议将temperature设置得较低0.1-0.3以减少“胡言乱语”的可能性。对于头脑风暴或生成多种攻击路径的场景可以适当调高。5.2 OpenClaw技能并发与超时设置当工作流涉及多个技能或处理大量数据时需要调整OpenClaw的运行时配置防止任务卡死或资源耗尽。# 可以在OpenClaw的配置文件或环境变量中设置 # .env 或 config/production.yaml EXECUTION: MAX_CONCURRENT_SKILLS: 5 # 同时运行的最大技能数避免过载 SKILL_TIMEOUT_MS: 120000 # 单个技能执行超时时间2分钟 LLM_CALL_TIMEOUT_MS: 60000 # 调用LLM的超时时间1分钟 CACHE: ENABLED: true # 启用缓存对于相同输入的分析结果如相同的CVE查询直接返回缓存 TTL: 3600 # 缓存存活时间秒特别是LLM调用超时对于14B模型在复杂Prompt下可能需要几十秒才能生成完毕设置过短会导致任务频繁失败。5.3 集成外部工具与知识库要让助手更强大必须让它能“使用工具”。集成扫描器编写一个Skill封装Nmap、 nuclei 等命令行工具的调用。让Agent可以根据用户指令“扫描192.168.1.0/24网段的开放端口”自动执行扫描并解析结果。连接知识库将内部的安全wiki、漏洞库、合规文档通过向量数据库如ChromaDB、Qdrant建立索引。当用户提问时先让Agent从知识库中检索相关文档再结合文档内容和模型知识生成答案实现“基于内部知识的问答”。设置自动化触发结合OpenClaw的触发器可以监听Git提交通过Webhook、监控告警如Zabbix、Prometheus Alertmanager自动触发安全代码审查或事件分析工作流。6. 常见问题与故障排查实录在实际部署和使用过程中你几乎一定会遇到下面这些问题。这里是我踩过坑后的经验总结。6.1 部署阶段常见问题问题1npm install失败提示Node.js版本不兼容。排查运行node -v确认版本。OpenClaw通常要求Node.js 18最新版可能要求22。解决使用nvmNode Version Manager管理多版本Node.js。安装nvm后执行nvm install 22 nvm use 22。问题2Ollama拉取或运行模型时显存不足OOM。现象ollama run命令失败或服务日志中出现CUDA out of memory错误。解决检查显存nvidia-smi。换用量化等级更高的模型从q4_K_M换为q3_K_S或q2_K显著减少显存占用但会损失一些精度。如果没有GPU或显存太小可以强制使用CPU运行速度会慢很多ollama run secgpt --verbose查看日志或在Modelfile中添加PARAMETER numa: true并设置OLLAMA_NUM_PARALLEL环境变量来尝试优化CPU推理。问题3OpenClaw启动后无法连接到Ollama模型。现象Web界面聊天无响应或API返回“模型不可用”错误。排查步骤确认Ollama服务是否运行ps aux | grep ollama或systemctl status ollama。测试Ollama API是否可达curl http://localhost:11434/api/tags应返回模型列表。最关键检查OpenClaw的.env文件中OPENAI_BASE_URL是否准确设置为http://localhost:11434/v1。很多新手会漏掉/v1。检查防火墙如果OpenClaw和Ollama不在同一台机器需确保11434端口可访问。6.2 运行阶段常见问题问题4模型响应速度非常慢或经常超时。分析14B模型在CPU上推理本身就很慢。即使是GPU首次加载也需要时间。复杂Prompt也会增加计算量。优化硬件确保使用GPU并安装了正确的CUDA驱动。考虑升级显卡。模型使用量化版本。q4_K_M是精度和速度的较好平衡。配置适当减少num_ctx如从8192降到4096在Prompt中明确要求“回答请简洁”。OpenClaw增加LLM_CALL_TIMEOUT_MS配置避免因单次响应慢导致任务失败。问题5SecGPT-14B的回答不够准确或“幻觉”出不存在的信息。原因所有大语言模型都存在“幻觉”问题。领域模型虽好但训练数据可能未覆盖最新漏洞。缓解策略提供上下文在Skill的Prompt中尽可能提供相关的背景信息。例如分析CVE时可以先将从NVD官网获取的摘要描述提供给模型再让它分析。要求引用来源在Prompt中要求模型“基于已知公共信息”回答并指出如果信息不确定请说明。设置校验步骤对于关键信息如漏洞评分、受影响版本设计后续技能来自动查询权威数据库如NVD API进行二次验证。温度调低将temperature设为0.1或0.2减少随机性。问题6技能执行出错日志不清晰。排查OpenClaw的服务端日志是首要排查点。默认可能输出到控制台或logs/目录。技巧在开发Skill时多用context.logger.debug/info/error()来输出关键变量的值和执行进度。确保OpenClaw的日志级别设置为DEBUG或INFO。6.3 安全与隐私强化注意事项绝对红线禁止处理真实敏感数据切勿将未脱敏的生产日志、真实的客户信息、源代码、内部网络拓扑图直接喂给模型即使它是本地部署的。模型权重中可能会以某种形式“记住”训练数据存在潜在的数据泄露风险尽管对于本地部署风险已极低但原则仍需遵守。控制网络访问权限为OpenClaw服务配置严格的网络策略。除非必要不要让它能任意访问外部互联网或内部核心网络。特别是当Skill集成了代码执行或系统命令功能时必须运行在严格的沙盒或隔离环境中。定期更新关注OpenClaw和SecGPT-14B模型的更新。开源模型也可能发布修复版本。同时及时更新服务器的系统补丁。部署完成后你可以开始探索更多可能性。例如将它接入内部通讯工具如飞书、钉钉机器人作为团队的安全问答机器人或者构建一个自动化渗透测试报告生成工作流将扫描器结果自动输入由它来撰写初版报告。这个本地部署的网络安全助手正在成为你安全运营体系中一个不知疲倦的智能增强节点。