Open-Source, Bug Bounty-Ready, and Designed for Real-World AI Security Workflows

From Human-Centric to AI-Enhanced Security: A paradigm shift in progress

The threat landscape in cybersecurity is evolving at a pace never seen before. Attack surfaces are expanding with the rise of IoT, edge computing, robotics, and AI-integrated infrastructures. Traditional security operations—while still crucial—struggle to keep up with the scale, complexity, and speed required to stay ahead of modern attackers.

Manual pentesting, static analysis tools, and even conventional automation frameworks have hit a ceiling. To bridge the growing gap between defenders and adversaries, cybersecurity must now embrace AI-native tooling—designed not just to analyze code or logs, but to think, act, adapt, and escalate autonomously.

At Alias Robotics, we’ve been preparing for this shift. Our forecast is clear:
By 2028, the number of AI-powered security agents will surpass that of human pentesters.

This is not science fiction. This is the future we are actively building with CAI—the Cybersecurity AI framework that merges offensive and defensive security principles with cutting-edge AI techniques.

What is CAI?

A lightweight, modular framework for building Bug Bounty-ready AI agents

CAI (Cybersecurity AI) is an open-source software framework that allows researchers, red teamers, and security professionals to build intelligent, agentic, semi-autonomous AI systems capable of performing complex security operations—ranging from reconnaissance and exploitation to validation and reporting.

At its core, CAI is designed to help cybersecurity professionals augment their capabilities using AI. Unlike general-purpose LLM wrappers or black-box security assistants, CAI offers:

  • Full transparency: see every decision, trace every interaction
  • Custom control: bring your own tools, patterns, and models
  • Scalable modularity: design agent workflows to fit any security use case
  • Open architecture: ideal for research, testing, and enterprise integrations

It’s built to be extended, audited, and adapted—aligning perfectly with Zero Trust philosophies and the growing demand for explainable AI in security contexts.

📘 Explore the technical foundations in our CAI paper

What problems does CAI solve?

  • Inefficiency in manual pentesting: Human experts are valuable but slow. CAI enables scale.
  • Opaque LLM-based security tools: Most tools hide logic. CAI is transparent and traceable.
  • Limited tool-chain integration: CAI allows direct integration of CLI tools, APIs, and your own logic.
  • Lack of agentic reasoning in automation: CAI follows the ReAct pattern, enabling intelligent decision-making and execution.

With CAI, security teams can automate repetitive tasks, run coordinated simulations, triage vulnerabilities faster, and enhance coverage—without giving up control.

Why Bug Bounty? And why now?

Bug bounty programs have become the de facto standard for discovering and patching vulnerabilities before malicious exploitation occurs. But most current programs rely solely on manual human effort.

We built CAI to change that.

CAI empowers AI agents to operate in the same playground as human hackers—Hack The Box, TryHackMe, real-world CTFs, and enterprise environments. It allows organizations to stress-test their security postures at scale.

By enabling AI agents to participate in or support bug bounty workflows, CAI unlocks new possibilities for automated reconnaissance, privilege escalation, lateral movement, and exfiltration testing, all under observability constraints and human-in-the-loop design.

📣 Learn how CAI ranked #1 globally in the Hack The Box Human vs AI CTF

CAI in action: Battle-tested and benchmark-proven

In the international Hack The Box “Human vs AI” CTF, CAI delivered stunning results:

  • 🏆 #1 among AI systems worldwide
  • 🇪🇸 #1 overall in Spain
  • 🌍 Top 20 ranking across all participants
  • 💰 Awarded $750 in prize money
  • ⏱️ Top 500 in the global ranking within 7 days of launch

These results weren't theoretical—they were achieved through real-world exploitation tasks, team-based exercises, and LLM-driven agent coordination.

These milestones validate CAI not just as a research tool, but as a production-grade framework for AI-enhanced security testing.

How CAI works: A nodular agentic architecture

CAI is built around 7 architectural pillars:

Pillar Function
Agents LLM-driven intelligent systems with reasoning and execution logic
Tools Interfaces for commands, scans, code execution, remote access
Handoffs Delegate tasks to specialized agents using function calls
Patterns Agent collaboration designs: Swarm, Hierarchical, Recursive, etc.
Turns & Interactions Precise control over agent reasoning and action cycles
Tracing Observability with Phoenix, OpenTelemetry
HITL (Human-In-The-Loop) Interrupt, inspect, or redirect agents at any point with Ctrl+C

Agents operate using the ReAct model (Reasoning + Action), and can be paused, inspected, or repurposed at runtime—giving full control to the human operator.

Want to understand how this architecture connects to threat modeling in robotics and AI systems?
🔐 Explore our threat model

Supported features and highlights

  • ✅ Compatible with 300+ LLMs (OpenAI, Claude, DeepSeek, Ollama…)
  • ✅ CLI, API, and REPL interfaces
  • ✅ Plug-and-play with tools like Nmap, SSH, Python scripts, and more
  • ✅ Built-in telemetry and reporting
  • ✅ Custom memory for persistent learning (episodic, semantic)

CAI is ready for red teaming, security training, compliance checks, and automated testing environments.

🔍 See real-world examples in our cybersecurity case studies

Who is CAI for?

  • Security researchers who want to prototype AI-powered tools
  • Pentesters needing to scale and automate their methodology
  • CISOs and security teams looking to augment their defensive stack
  • LLM developers interested in applying models to real-world tasks
  • Educators and trainers seeking advanced testing environments

CAI was developed with research support from the European EIC Accelerator under the RIS project. It is being continually improved by the Alias Robotics team with contributions from the broader AI and infosec communities.

Getting started with CAI

  1. 🔗 Clone the repo
  2. 📦 Install dependencies (pip install -e .)
  3. ⚙️ Configure .env (LLM keys, model, debug level…)
  4. 🚀 Launch with cai
  5. 🤖 Interact with agents, start security tasks, and explore

📘 Full documentation is available inside the repo, with examples for:

  • Red teaming
  • Capture The Flag
  • Code analysis
  • Vulnerability validation
  • Compliance reporting

Open, ethical, and community-driven

CAI is governed by strong ethical principles:

  • ❌ No support for cybercrime
  • ✅ Open source and free for research
  • ✅ Clear usage boundaries via disclaimer and licensing
  • ✅ No LLM API keys provided—you must use your own

We believe in the democratization of security AI and the transparency of model capabilities. CAI helps expose what AI agents can really do—helping organizations make informed decisions.

🧵 Join the CAI Discord community
📨 Contact us for licensing, partnerships or demos

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Español ↓

🧠 CAI: El Framework que revoluciona las oruebas de ciberseguridad con Inteligencia Artificial

Código abierto, preparado para Bug Bounty y diseñado para flujos de trabajo reales en ciberseguridad impulsados por IA

Del pentesting manual a la IA aplicada: Un cambio de paradigma imparable

El panorama de la ciberseguridad está cambiando más rápido que nunca. El crecimiento exponencial de los sistemas conectados, la robótica, el IoT, y los entornos industriales ha multiplicado la superficie de ataque. A medida que los atacantes automatizan y sofistican sus técnicas, los defensores necesitan herramientas que vayan más allá del enfoque humano tradicional.

En este contexto, los escáneres automáticos y los frameworks clásicos ya no bastan. Tampoco los pentesters humanos pueden escalar al ritmo necesario. La solución pasa por una nueva generación de herramientas: IA nativa para ciberseguridad, que sea capaz de razonar, actuar y aprender.

En Alias Robotics llevamos tiempo preparándonos para esta transición. Nuestra visión es clara:
Para 2028, los agentes de seguridad impulsados por IA superarán en número a los pentesters humanos.

Y no estamos esperando a que ese futuro llegue. Lo estamos construyendo con CAI, el framework Cybersecurity AI que combina inteligencia artificial, pruebas ofensivas y defensivas, y un control total por parte del humano.

¿Qué es CAI?

Un framework ligero y modular para crear agentes de IA preparados para Bug Bounty

CAI (Cybersecurity AI) es un framework de código abierto, ergonómico, rápido y extensible, diseñado para construir agentes inteligentes de ciberseguridad que puedan operar de forma semi-autónoma en entornos reales: capturas de bandera (CTF), pruebas de caja negra, auditorías internas o simulaciones de ataques.

Estos agentes pueden razonar con grandes modelos de lenguaje (LLMs), ejecutar herramientas, coordinarse entre sí y ofrecer trazabilidad completa. CAI no es un juguete académico ni una caja negra comercial:
es una herramienta práctica, potente y transparente.

Entre sus puntos fuertes destacan:

  • Transparencia total en cada acción y decisión
  • Modularidad para incorporar herramientas y patrones propios
  • Control humano en todo momento (Human-In-The-Loop)
  • Integración sencilla con herramientas ofensivas y defensivas

📄 Consulta el paper técnico oficial publicado en arXiv

¿Qué problemas resuelve CAI?

  • Ineficiencia del pentesting manual: costoso, lento y dependiente del factor humano.
  • Falta de trazabilidad en herramientas con IA: muchas ocultan la lógica detrás del modelo.
  • Dificultad para integrar cadenas de herramientas: CAI permite encadenarlas con lógica y control.
  • Ausencia de razonamiento agente en herramientas automatizadas: CAI aplica patrones de decisión reales como ReAct.

En resumen: CAI automatiza lo repetitivo, amplía la capacidad de análisis y acelera la detección de vulnerabilidades sin renunciar a la supervisión humana.

¿Por qué Bug Bounty? ¿Y por qué ahora?

Los programas de Bug Bounty se han consolidado como el estándar para detectar y mitigar vulnerabilidades antes de que sean explotadas. Pero la mayoría dependen exclusivamente de expertos humanos, lo que limita su alcance y velocidad.

CAI está diseñado para dar el siguiente paso.

Permite que agentes inteligentes participen —o colaboren— en procesos de Bug Bounty reales: plataformas como Hack The Box, TryHackMe, retos internos o auditorías corporativas.

Con CAI, es posible automatizar exploración, enumeración, explotación, validación, y generación de informes. Todo ello con capacidad de adaptación, trazabilidad y control.

📰 Descubre cómo CAI se posicionó como la mejor IA del mundo en la CTF “Human vs AI”

Rendimiento de CAI: Probado en competición internacional

Durante la competición internacional Hack The Box “Human vs AI” CTF, CAI demostró todo su potencial:

  • 🥇 1ª IA del mundo
  • 🇪🇸 1º puesto absoluto en España
  • 🌍 Top 20 global en todas las categorías
  • 💰 Premio de 750 $
  • ⚡ Top 500 mundial en solo 7 días desde su lanzamiento

Estas cifras no son simulaciones. Son resultados en un entorno real, compitiendo contra equipos humanos de alto nivel.
CAI no es un experimento: es una herramienta preparada para producción.

¿Cómo funciona CAI? La arquitectura agentiva

CAI se estructura sobre 7 pilares fundamentales que definen cómo razonan, actúan y cooperan los agentes:

Pilar Función
Agentes Sistemas inteligentes que perciben, razonan y actúan
Herramientas Interfaces para ejecutar tareas: escaneo, comandos, payloads
Transferencias Delegación de tareas entre agentes especializados
Patrones Diseños de colaboración entre agentes (Swarm, Jerárquico, Recursivo…)
Turnos e Interacciones Control preciso del flujo de ejecución
Trazabilidad Observabilidad completa con Phoenix y OpenTelemetry
Human-In-The-Loop (HITL) Intervención humana garantizada durante toda la operación

CAI emplea el modelo ReAct (razonamiento + acción), lo que permite que cada agente analice, decida y actúe de forma controlada.

🔐 Consulta nuestro modelo de amenazas para entender cómo CAI se alinea con el enfoque “secure-by-design”

Funcionalidades destacadas de CAI

  • ✅ Compatible con más de 300 modelos LLM (OpenAI, Claude, DeepSeek, Ollama, etc.)
  • ✅ CLI y REPL interactivos
  • ✅ Integración con herramientas como Nmap, SSH, scripts personalizados…
  • ✅ Soporte para memoria persistente (episódica, semántica)
  • ✅ Informes de ciberseguridad personalizables (pentest, NIS2…)

🛡️ Consulta nuestros casos de uso reales en robótica industrial

¿A quién va dirigido CAI?

  • Investigadores de ciberseguridad
  • Pentesters y red teamers
  • Equipos de seguridad y responsables de cumplimiento
  • Desarrolladores de LLMs y sistemas multiagente
  • Docentes en ciberseguridad avanzada

CAI ha sido desarrollado con el apoyo del programa europeo EIC Accelerator como parte del proyecto RIS y cuenta con una comunidad activa en expansión.

Cómo empezar con CAI

  1. 🔗 Clona el repositorio en GitHub
  2. 📦 Instala las dependencias (pip install -e .)
  3. ⚙️ Configura el .env (modelos, API Keys, parámetros…)
  4. 🚀 Lanza la CLI con cai
  5. 🤖 Interactúa con los agentes y empieza a probar tu sistema

Incluye ejemplos para:

  • Pentesting asistido por IA
  • Simulaciones tipo Bug Bounty
  • Validación de código
  • Análisis de vulnerabilidades
  • Generación de informes técnicos

Ética, comunidad y transparencia

CAI se desarrolla con un fuerte compromiso ético:

  • ❌ Prohibido para actividades criminales o usos no autorizados
  • ✅ Código abierto y gratuito para investigación
  • ✅ Licencia y disclaimer claros y restrictivos
  • ✅ Trazabilidad de cada acción ejecutada

La seguridad basada en IA necesita ser auditable, verificable y abierta. CAI nace precisamente para eso.

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