Memfit AI架构升级，限时免费用不限量！

Agent 重点执行轨迹：已完成、进行中与待处理内容一目了然。

Agent 在执行任务时，究竟已经做了什么？正在做什么？任务推进到了哪一步？

新版 Memfit AI 增加了更直观的「执行轨迹」展示。系统会将任务过程中的重点内容整理为清晰的待办清单与行动记录，包括已完成事项、当前执行步骤、关键工具调用、流量记录以及整体任务进度。

用户无需翻阅冗长日志，就能快速掌握：

这不仅让 Agent 的工作过程更加透明，也能减少等待过程中的不确定感。当任务较长、步骤较多时，用户仍然可以随时了解进度，快速定位重点，并对最终交付结果形成更清晰的预期。

让 AI 的每一步行动都有迹可循，让复杂任务的执行过程真正看得见。

Memfit AI Agent 多模型工作台：根据不同安全任务，自由选择模型、工作模式与推理策略。

Memfit AI Agent 将常用的安全任务集中到统一入口中。无论是 SQL 注入验证、未授权与越权访问检查、代码敏感信息审计，还是登录入口分析、扫描报告解读，用户都可以直接用自然语言描述目标，让 Agent 理解任务并开始执行。

针对不同类型的工作，用户还可以自由切换安全领域、代码安全审计、渗透测试等任务场景，并根据速度、效果和任务复杂度选择合适的 AI 模型。

目前的模型选择界面支持 DeepSeek、GLM等不同模型，也可以单独配置是否启用 Thinking。简单任务可以优先追求响应速度，复杂分析则可以选择更适合深度推理的模型，让每一次 Agent 执行都更加贴合实际需要。

从模型选择、任务理解到安全工具调用，Memfit AI 正在把原本分散的能力整合到同一个工作台中。

选择合适的模型，说出你的目标，剩下的执行过程交给 Agent。

这是一段 Memfit AI Agent 的真实执行剪影。

在任务过程中，Agent 不只是机械地按照固定步骤运行。它会持续发起请求、读取返回结果、识别潜在风险，并根据当前情况调整后续执行路径。

从图中可以看到，一次完整的 Agent 推进过程包括：

• 发起 HTTP 请求并检查页面返回内容

• 结合响应结果判断潜在安全风险

• 将已确认的风险及时记录并输出

• 遇到调用失败时分析原因并调整请求方式

• 完成当前目标后，自动切换到下一项探测任务

• 同时准备多个工具调用，并行推进后续测试

例如，当 Agent 发现匿名投稿接口可能成为存储型 XSS 的潜在入口时，会先记录对应风险和验证状态，再继续探测广告后台、控制台与聊天子域等目标。界面同时展示当前请求、风险输出、任务进展以及正在准备的工具参数。

这让用户看到的是整个任务如何一步步向前推进，用户也随时可以介入来调整执行状态与优化执行标准。

发现了什么、做出了什么判断、哪些内容已经完成，以及接下来准备做什么。

总结小tips