V kostce:

  • Hierarchický souhrnný strom snižuje tokenovou zátěž o více než 85 %.
  • Cílem je zlepšit pod-7 % true-positive poměr u běžných AI skenerů.
  • Nástroj je k dispozici pod licencí Apache 2.0 pro lokální nasazení, ne do produkce.

Google 9. září 2026 vydal jako open-source Mantis, modulární toolkit, který umožňuje AI coding agentům provádět celý životní cyklus zranitelnosti · od detekce přes reprodukci v izolovaném prostředí až po opravu a následný opětovný útok. Nástroj není samostatný skener, ale sada slash příkazů (např. /mantis-researcher, /mantis-reproduce, /mantis-patch), které načte stávající coding agent a spustí v sandboxu gVisor nebo virtuálním stroji se vypnutým síťovým přístupem.

Podle Googlu hierarchický souhrnný strom snižuje tokenovou zátěž o více než 85 % a cílem je překonat sub‑7 % true‑positive poměr, který u naivních AI skenerů kódu zvyšuje počet falešných poplachů.

Pipeline Mantisu se skládá ze tří fází. V rané fázi agent učí cíl: /mantis-history analyzuje historii verzování pro minulé bezpečnostní opravy, /mantis-summarize vytváří mapy adresářů, /mantis-architecture buduje znalostní bázi v Markdownu, /mantis-threat-model odvozuje hranice důvěry a /mantis-plan generuje cílovou trasu. Střední fáze hledají a filtrují: /mantis-researcher prohledává soubory podle plánu, /mantis-dedupe, /mantis-review a /mantis-critic odstraňují duplikáty, aplikují negativní pravidla a zahazují problémy, které nemohou nastat v release buildu. Pozdní fáze dokazují a opravují: /mantis-reproduce spouští payloady v sandboxu, /mantis-chain sestavuje vícekrokové exploitační řetězce, /mantis-patch aplikuje a ověřuje opravu, /mantis-calibrate přiřazuje rizikové skóre 1 až 10, /mantis-reflect zapisuje naučené poznatky pro další průchod a /mantis-report vytváří čitelný přehled. Novější dovednost /mantis-advise pracuje opačným směrem · dotazuje se akumulovaného hrozebního modelu a ověřených vzorů oprav ještě před napsáním kódu.

Hlavním odlišujícím prvkem je, že Mantis považuje reprodukci a opětovný útok za hranici důvěry, nikoliv za důvěru v model. Mezikrokové kontrakty jsou publikovány, takže týmy mohou dovednosti zabalit do deterministického harnessu místo spoléhání na LLM orchestraci shell příkazů. Supervizorská dovednost /mantis-meta-agent může řídit celý cyklus v dlouho běžící relaci. Mantis lze dnes klonovat a spustit s Gemini CLI, Antigravity CLI, Google ADK nebo jakýmkoli srovnatelným agentovým frameworkem. Je distribuován pod licencí Apache 2.0 a je nasaditelný lokálně pro interní hodnocení, ale Google nedoporučuje ho pro produkční nasazení. Není to podporovaný produkt Googlu.

Co to znamená: Mantis posouvá AI asistenci v bezpečnosti kódu od pouhého generování nálezů k ověřitelné reprodukci a opravě, čímž snižuje riziko nasazení chybného AI-generovaného softwaru. Pro audit a implementaci AI znamená dostupnost otevřeného, modulárního rámce, který lze integrovat do interních procesů bez závislosti na proprietárních skenery, s jasným oddělením prověřených kroků v izolovaném prostředí.

Zdroje: