该论文提出一个名为FORGE的多智能体系统，旨在打通漏洞披露、利用优先级排序和检测规则工程三个通常孤立的研究领域。当前自动化利用生成系统仅报告二元通过/失败结果，丢弃部分进展，且不产生对其他两个领域有用的信号。FORGE通过“渐进式利用深度”作为桥梁机制，由五个专用智能体（Intel、Generator、Planner、Exploit、Detector）组成固定流水线：(1) 从CVE元数据生成针对性漏洞应用；(2) 通过LLM主评估器在四级分类（L0无证据到L3完全利用）下进行引导式多轮利用尝试；(3) 基于OpenTelemetry利用轨迹生成Sigma和Snort检测规则。深层利用产生更丰富的行为轨迹，有助于检测规则工程；而跨评分带的深度数据为优先级排序验证提供真实依据。分层知识架构跨评估累积情报，将构建和利用经验迁移到后续CVE。在CVE-GENIE数据集的603个CVE上评估，实现了67.8%的端到端L1+利用成功率，每个CVE成本1.50美元，覆盖8种语言和187种CWE类型。无论EPSS或CVSS评分高低，利用率均接近68%，表明模式级可达性与基于元数据的优先级排序正交。L2+利用导出的检测规则相比L1规则具有显著更高的跨度归一化基础性（p=0.035），93.4%的Snort规则在合成良性语料上产生零误报。