【议题】一次渗透 Agent 的架构减法实践：大模型、工具和Harness谁更重要？

当前自动化渗透系统正陷入“架构越来越臃肿，实战命中率却不见起色”的怪圈。许多团队把精力耗费在多智能体状态机、优先级调度，却忽视了一线对抗中最本质的矛盾：决定渗透上限的从来不是调度算法，而是模型对未知资产的感知边界与利用直觉。过早将探索过程抽象为结构化标签，不仅丢失了原始证据，更让系统陷入了模型自评偏见的陷阱。

本议题基于团队在百度 Agent+ 攻防对抗赛及 TSecBench 上的真实踩坑复盘，深度揭示从“重型黑板系统”重构为“轻量级 Pi Agent”的全过程。

演讲嘉宾将现场拆解：为什么枚举工具才是把隐藏节点“画出来”的关键？如何设计非结构化上下文与 RECON_DIGEST，实现跨会话的零损耗接力？以及在墙钟倒计时与并发槽位限制下，什么样的 Harness 才能既守住执行护栏，又最大限度释放模型的推理潜能。

演讲嘉宾：宿悦茨

AI安全研究员。专注于AI for Security领域应用，0x401 CTF 战队创始人，毕业于新加坡国立大学计算机学院，曾任职于蚂蚁等企业担任网络安全工程师。长期专注 AI 安全与攻防自动化，研究方向包括 LLM 驱动的漏洞挖掘、紫军渗透 Agent 架构设计、Agent 安全评测与大模型越狱攻防。

听众收获

• 跳出多 Agent 架构内卷，厘清自动化渗透真正的能力上限

• 赛事实战复盘：重型系统改造轻量 Pi Agent 完整踩坑经验

• 解析上下文接力与 Harness 护栏，平衡安全边界与模型推理能力

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