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作者开发了hxbai自主攻防Agent，在百度安全应急响应中心比赛获第14名后，通过优化会话边界、错误提交、内网横向和预算分配等问题，在TsecbenchV1榜单取得综合得分92.57第一的成绩。核心设计包括薄编排、三门校验、声明式提交、长会话和跨题学习，实战覆盖Web、二进制、多阶段渗透等多个能力域。项目已开源，计划在XBOW和CyBench等基准上进一步验证。

文章基于腾讯TSecBenchv1的52组实测数据，对比13个AI渗透Agent在4个国产模型上的表现，核心结论是架构选择比模型更影响成功率，换架构平均波动33.1个百分点，换模型仅18.7个百分点。多阶段渗透是行业共同短板，Token效率差距可达16倍。建议优先选对架构，再配最强模型，并关注模型鲁棒性。

作者开发了hxbai自主攻防Agent，在百度安全应急响应中心比赛获第14名后，通过优化会话边界、错误提交、内网横向和预算分配等问题，在TsecbenchV1榜单取得综合得分92.57第一的成绩。核心设计包括薄编排、三门校验、声明式提交、长会话和跨题学习，实战覆盖Web、二进制、多阶段渗透等多个能力域。项目已开源，计划在XBOW和CyBench等基准上进一步验证。

文章基于腾讯TSecBenchv1的52组实测数据，对比13个AI渗透Agent在4个国产模型上的表现，核心结论是架构选择比模型更影响成功率，换架构平均波动33.1个百分点，换模型仅18.7个百分点。多阶段渗透是行业共同短板，Token效率差距可达16倍。建议优先选对架构，再配最强模型，并关注模型鲁棒性。

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文章总结： 夜安团队开源AI渗透测试平台strikeagent_atkbrain-flash以97.89分登顶tsecbenchv1榜单。产品面向红队、CTF、

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