ペネトレーションテストのために設計されたシステムであるHaloは、その機能性を向上させ、限界に対処するために、単一エージェントモデルからマルチエージェントオーケストレーションへと進化しています。以前は、1つのエージェントがエンゲージメントのすべての側面を管理していましたが、これによりコンテキストが乱雑になり、推論が不明瞭になり、エラーが複合化していました。ペネトレーションテストには、計画、実行、自己修正といった明確なフェーズが含まれますが、これらは現在Haloの単一ループシステムに統合されています。これらのタスクを専門化されたエージェントに分離することで、プロセスが合理化され、各エージェントは集中したジョブと整理されたコンテキストウィンドウを持つことができます。これは、障害をより効果的に分離し、対処するのにも役立ちます。新しいアーキテクチャは、5つの明確なエージェントを特徴とします。プランナーは、高レベルのエンゲージメント目標を戦略に焦点を当てて目標に分解します。オーケストレーターは、エージェント間のやり取りを管理し、情報をルーティングし、アクションシーケンスを決定します。脆弱性発見エージェントは、スキャンデータに基づいて弱点を特定し、優先順位を付けます。アタッカーは、定義されたターゲットに対して特定のアクションを実行します。最後に、デバッガーは障害を監視し、問題を診断し、繰り返しを防ぐためにシステムに洞察をフィードバックします。この設計は、コーディングの前に役割と境界を定義することを優先し、コストのかかる手戻りを防ぎます。マルチエージェントアプローチは、Haloのスケーラビリティにとって不可欠であり、より長く実行し、エラーから優雅に回復し、時間の経過とともに自律的に改善することを可能にします。このアーキテクチャの変更は、Haloの開発における重要なマイルストーンとなります。