腾讯云黑客松智能渗透挑战赛决赛答辩-sickhack(第十)

Agent系统架构

系统架构分为上下文操作层和记忆层。上下文操作层通过连续20次工具调用且未进行关键总结操作触发，注入任务要求，并处理工具消息节点，保护主动记录、代办、任务说明等关键工具。使用langchain中间件持续监控上下文状态，并持久化操作，清除知识库使用指南要求进度总结。记忆层则负责主动记录重要发现，规范化各类记录对象的输出结构，并保留上下文。

核心设计原则

核心设计原则包括渐进式输入和规范化输出（SEPC）。渐进式输入是为了解决模型失焦和指令遵循衰减问题，通过上下文窗口有限化，将“预测”变为“实时反应”。引入知识库系统提示词，使用文件系统操作工具寻找需要的知识文件，并按需引入支持调用的kali工具。规范化输出则作为连接“概率性的模型”与“确定性的软件系统”的桥梁，通过web侦察子agent的输出请求-响应-可能漏洞关联数据建模表格+mermaid流程图，以及主动记录的重要笔记和Agent系统最终的输出flag内容获取flag的请求和响应。

精彩案例复盘

通过失败->反思->修正->成功的案例复盘，强调错误不是失败，而是系统修正偏差的信号。构建大脑而非操控手脚，追求系统的收敛而非强求既定的路线。Agent finds a way。