AI驱动的漏洞扫描工具越来越普及，但一个老大难问题始终存在：误报太多。安全团队每天要花大量时间人工甄别那些根本不存在的"漏洞"，效率被严重拖累。谷歌最近开源了一个叫Mantis的AI智能体框架，目标就是专门解决这个问题。

Mantis的核心思路：让AI自己验证漏洞

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和传统扫描器只做静态匹配不同，Mantis引入了上下文分析能力。它不只是看代码特征，而是理解漏洞触发的具体条件，从根源上判断这是不是个"真问题"。如果条件不成立，就直接标记为误报，不再打扰安全工程师。

沙箱复现：把"可能"变成"确定"

更关键的一步是沙箱复现。Mantis会在隔离环境中实际尝试触发漏洞，用真实运行结果来验证扫描发现。这一下就把"疑似漏洞"和"确认漏洞"区分开了，误报率自然大幅下降。

多智能体协作：各司其职的流水线

Mantis还采用了多智能体协作机制，不同智能体分工处理扫描、分析、验证等环节，像一条自动化流水线。这种架构让整个扫描过程更高效，也减少了单一模型判断的盲区。

谷歌已经将Mantis开源，安全团队可以基于它构建自己的智能扫描流程，把人力从海量误报中解放出来。