Agent 如何工作

Agent 的关键不是“能不能说出答案”，而是“能不能围绕目标持续推进”。

一个能工作的 Agent 通常会经历六个阶段：接收任务、理解上下文、制定下一步、调用工具、读取结果、决定是否继续。这个循环不断重复，直到任务完成或达到停止条件。

第一步：接收任务

用户给 Agent 的任务可能很明确，也可能很模糊。

明确任务：

分析这个 chall.py，判断 RSA 参数是否存在漏洞。

模糊任务：

帮我看看这道 CTF 题。

solve-challenge 这类调度 Skill 的价值就在这里：当任务不明确时，它先帮 Agent 做分类，而不是直接进入某个方向乱试。

第二步：收集上下文

Agent 需要知道当前有哪些信息：

• 题目描述是什么
• 有哪些文件
• 文件类型是什么
• 是否有远程服务
• 已经试过哪些命令
• 当前加载了哪些 Skill

上下文不只是用户发来的文字。工具输出、目录结构、报错信息、脚本运行结果，都会成为上下文的一部分。

注意

上下文越乱，Agent 越容易跑偏。长日志、无关文件和过期结论都会污染判断。

第三步：形成计划

计划不一定是长篇大论。对 Agent 来说，好的计划应该能指导下一步动作。

例如面对未知文件，合理计划可能是：

• 先用 file 判断类型
• 如果是压缩包，先解压
• 如果是 ELF，再看保护和字符串
• 如果是图片，再考虑隐写或元数据

这就是 Skill 的作用。Skill 把常见路线提前写好，Agent 不必每次从零发明开局流程。

第四步：调用工具

Agent 不直接执行工具。它会向宿主程序发起工具调用请求，例如：

{
  "tool": "Bash",
  "arguments": {
    "command": "file chall && strings chall | head"
  }
}

宿主程序检查权限，执行命令，然后把结果返回给 Agent。

这一步决定了 Agent 是否能从“猜测”进入“验证”。没有工具返回，Agent 的判断只能停留在文本推理。

第五步：读取结果

工具结果经常不是最终答案，而是新的线索。

比如：

ELF 64-bit LSB executable, x86-64
Canary found
NX enabled
PIE enabled

这说明它可能是 Pwn 或 Reverse，但还不能直接说有漏洞。Agent 应该继续判断：是否需要逆向逻辑？是否有输入点？是否有崩溃？是否存在格式化字符串？

第六步：停止或继续

Agent 必须知道什么时候停。

应该停止的情况：

• 已找到 flag，并能说明来源
• 当前路线连续多步没有新证据
• 工具输出说明初始判断错误
• 操作将越过授权范围
• 需要用户提供新的材料或确认

提示

能停止，是可靠 Agent 的重要特征。一直试、一直猜、一直扩大范围，反而说明它没有控制住任务。

ctf-skills 如何参与循环

ctf-skills 主要影响两个环节：计划和判断。

• 在计划阶段，它告诉 Agent 某类题的常见起手式。
• 在判断阶段，它告诉 Agent 看到某些信号后应该深入、切换或停止。

例如 solve-challenge 负责初始分类，ctf-web 负责 Web 方向路线，ctf-writeup 负责解出后的输出整理。

小结

Agent 的工作方式不是“一次生成答案”，而是持续执行：看上下文、做计划、调工具、读结果、调整路线。ctf-skills 的价值，就是把 CTF 题目中的这些路线写成 Agent 可以使用的 Skill。