Eagle C2框架集成AI助手实践：基于Go Gin与MCP协议的后渗透智能交互

在攻防对抗的实战场景中，渗透测试人员常常面临一个痛点：发现漏洞后，需要一个能够高效交互的终端来维持访问、执行命令和管理会话。传统的命令行界面虽然强大，但学习成本高，操作流程繁琐。为了提升效率，我将AI助手与自研的C2框架相结合，打造了一个能够通过自然语言进行交互的“智能指挥官”。

我自研的这套C2框架（代号 Eagle C2）支持HTTP/ICMP协议，实现了诸如BOF执行、动态数据包构造等Cobalt Strike中的核心功能，它也是我的毕业设计作品。框架的内置目标是：让渗透测试人员可以更专注于漏洞发掘与利用逻辑，而将复杂的会话管理、任务下发等操作交给AI。于是，我通过集成MCP（Model Context Protocol）协议和内置大语言模型，为框架装上了“智能大脑”。

Eagle AI助手自我介绍及功能说明

通过自然语言创建并查询HTTP/ICMP监听器

实现AI长期记忆的设计思路

要让AI助手真正像一个“搭档”而非一次性的问答机器，长期记忆是关键。当前业内实现大模型记忆的主流模式大致有六种，每种都有其适用场景：

1. 缓冲记忆

这是最基础的模式，像一个“全文复读机”，将所有历史对话原封不动地拼接进每次的Prompt。

• 优点：语境还原精准，不丢失细节。
• 缺点：Token消耗随对话长度爆炸式增长，极易超出模型上下文窗口。

2. 缓冲窗口记忆

为解决长度问题，引入了“滑动窗口”概念，只保留最近的K轮对话。

• 优点：Token消耗稳定，避免模型因历史过长而混乱。
• 缺点：缺乏“长时记忆”，对话久了会忘记早期主题。

3. 令牌缓冲记忆

按Token数量而非对话轮数进行截断，实时监控并删除最早的内容以维持总量在阈值内。

• 优点：能更精准地控制成本，最大化利用上下文空间。

4. 摘要总结记忆

不再存储原始对话，而是定期调用LLM对历史进行浓缩摘要，新对话时只提供“梗概”。

• 优点：极大节省空间，保留长期核心要点。
• 缺点：摘要过程会损失细节，且需额外消耗计算资源。

5. 摘要缓冲混合记忆

这是目前最均衡的方案，结合了“总结”与“缓冲”。

• 原理：对近期对话保留原始内容以保证细节；对较早对话进行摘要压缩以保留背景。
• 优点：兼顾近期连贯性与长期背景信息。

6. 向量存储库记忆

本质上是RAG在对话记忆中的应用，将每轮对话向量化存储，提问时进行语义检索。

• 优点：拥有“海量记忆”，能关联跨长时间的相关信息。
• 缺点：检索结果可能是碎片化的，可能缺乏连续性。

在我的实现中，我选择了摘要缓冲混合记忆。这种模式能确保在长对话中，助手依然能记住用户的操作习惯和偏好。基础实现是将用户与大模型的问答内容嵌入下一次对话，实现一个滑动窗口式的短期记忆。

相关核心代码如下，它负责构建系统提示词，并按顺序拼接内置提示词、历史记忆和用户自定义指令：

// buildSystemPrompt 构建完整的系统提示词
// 组装顺序：内置提示词 → 长期记忆 → 用户自定义提示词
func buildSystemPrompt(memory string, customPrompt string) string {
    prompt := defaultSystemPrompt
    if memory != "" {
        prompt += "\n\n# 历史记忆\n以下是之前对话的关键摘要，帮助你保持上下文连续性：\n" + memory
    }

    if customPrompt != "" {
        prompt += "\n\n# 用户自定义指令\n" + customPrompt
    }

    return prompt
}

然而，单纯的缓冲记忆在长期对话后会导致上下文窗口急剧膨胀。因此，我设置了阈值（例如100次对话后），触发自动摘要压缩，将冗长的历史提炼为精华，再与近期消息拼接使用。

// compressMemoryIfNeeded 当记忆条目达到阈值时，调用 LLM 压缩合并
func (a *Agent) CompressMemoryIfNeeded(cfg AIConfig) {
    count := a.memory.CountEntries()
    if count < compressThreshold {
        return
    }

    Log.Printf("[Agent] 记忆条目达到 %d，开始 LLM 压缩...", count)

    fullMemory := a.memory.ReadFull()
    if fullMemory == "" {
        return
    }

    messages := []ChatMessage{
        {
            Role: "system",
            Content: `你是一个记忆压缩助手。下面是一个 AI 助手的长期记忆，包含多条时间标记的条目。请将这些记忆压缩合并为 20-30 条最重要的条目，规则：
1. 保留最重要的事实、用户偏好、关键操作记录
2. 合并相似或重复的条目
3. 删除已过时或无关紧要的内容
4. 保持 Markdown 格式，每条用 ` + "`## 日期`" + ` 开头
5. 最近的条目优先保留，较早的可以合并摘要
6. 只输出压缩后的记忆内容，不要其他解释`,
        },
        {
            Role: "user",
            Content: fullMemory,
        },
    }
    // ... 调用LLM进行压缩，并更新记忆存储
}

但这仍有一个问题：程序重启后，内存中的记忆会丢失。为了解决这个问题，我引入了一个Markdown文件作为整个AI助手记忆的“物理白板”，所有压缩后的长期记忆和关键摘要都持久化存储在其中。

持久化存储记忆的Markdown文件

Markdown文件中记录的历史交互摘要

通过“内存混合记忆 + 磁盘持久化存储”的组合，我们最终实现了一个拥有长期记忆、能够熟悉系统操作并指导后渗透流程的智能“贾维斯”。

通过MCP实现AI与C2的无缝交互

接下来要解决的是AI如何与C2框架的实际功能进行交互。最直接的想法是在Agent代码里硬编码一堆工具函数，但这种方法有两个致命缺点：

1. 扩展性差：工具与特定Agent强绑定，无法被其他AI模型或客户端复用。
2. 维护性差：大量工具代码会侵入核心框架，导致代码臃肿，耦合度高。

我选择了MCP（Model Context Protocol）方案。MCP允许我将C2框架的所有功能（如创建监听器、管理会话、下发任务）以标准工具的形式暴露出来，任何支持MCP的客户端（如Claude Desktop、Cursor、Windsurf）都可以直接调用这些工具，实现了框架与AI的松耦合。

开发过程本身也采用了AI辅助的“Vibe Coding”模式：

1. 生成接口文档：首先让AI分析框架所有的API路由，生成一份结构清晰的接口文档，明确每个端点的功能、参数和返回值。
   
2. 实现MCP Server：基于接口文档，让AI编写一个独立的MCP服务模块。这个模块通过HTTP调用框架原有API，并将其包装成MCP标准工具，对框架核心代码做到了零侵入。
   

最终，我只需在C2主逻辑中启动这个MCP Server，它就成为了连接AI智能与C2能力的桥梁。

总结与展望

在AI驱动的开发范式下，“Vibe Coding”正成为提升效率的利器。开发者的核心竞争力也在发生转移：从深陷底层的代码实现细节，更多地转向高层的系统架构设计，以及对提示词工程的精细化把控。

这次将AI助手深度集成到自研C2框架中的实践，正是这一思路的体现。通过MCP协议解耦，通过混合记忆方案实现持久化智能，最终打造出一个能够用自然语言指挥复杂攻防操作的系统原型。

目前，Eagle C2 仍处于封闭测试与完善阶段。为了确保系统的稳定性和安全性，暂未对外开放。期待在未来，能将这个融合了AI智能的开源实战项目带到更多安全研究者面前，与大家在像云栈社区这样的技术交流平台共同探讨。请再多给我一点时间，我将全力打磨，力求交出一份完美的答卷。