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Agent工作流

Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:Tsec-Hackathon
⭐ 492 Stars 🍴 58 Forks 💻 Python 📄 未公布协议 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
ai-pentestingai-securityautonomous-penetrationintelligent-penetrationoffensive-aiagent
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.2 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.2 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览

腾讯云智能渗透黑客松 Official repository of Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon. Showcasing top open-source projects of LLM-based autonomous penetration agents, including multi-agent collaboration, automated penetration, AI-driven offensive security, and intelligent attack-defense solutions.

Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 492
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
Agent工作流
Forks
58
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

腾讯云智能渗透黑客松 Official repository of Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon. Showcasing top open-source projects of LLM-based autonomous penetration agents, including multi-agent collaboration, automated penetration, AI-driven offensive security, and intelligent attack-defense solutions.

Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install tsec-hackathon

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install tsec-hackathon

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/Yeti-791/Tsec-Hackathon
cd Tsec-Hackathon
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import tsec_hackathon; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
tsec-hackathon --help

# 基本用法
tsec-hackathon input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import tsec_hackathon

# 示例
result = tsec_hackathon.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# tsec-hackathon 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "tsec-hackathon"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
tsec-hackathon --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export TSEC_HACKATHON_API_KEY="your-key"
export TSEC_HACKATHON_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 32/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Tsec-Hackathon - 腾讯云智能渗透黑客松

赛事介绍 / Event Introduction

腾讯云智能渗透黑客松由腾讯云鼎实验室主办,是国内 首个聚焦 LLM 智能体全流程自动化渗透 的顶级专业赛事。赛事已连续成功举办两届,持续引领「AI + 安全」前沿技术探索与高端安全人才培养方向。赛事秉持 铸刃止戈、以智御危 理念,深度推动大模型与网络安全场景融合创新,探索智能渗透技术落地实践路径,同时面向产学研各界搭建高端 AI 安全竞技舞台,为行业持续输送顶尖 AI 安全实战人才。

###### Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon, hosted by Tencent Cloud Yunding Lab, is China’s first top-tier professional competition focusing on full-process automated penetration based on LLM agents.Successfully held for two consecutive sessions, the event keeps spearheading cutting-edge exploration in AI + cybersecurity and the cultivation of high-end security talents.Upholding the philosophy of Forging Blades to Defend Threats, Guarding Risks with Intelligence, the competition deeply drives the integrated innovation of large models and cybersecurity scenarios, and explores the practical implementation path of intelligent penetration technologies.It also builds a high-end AI security arena for industry, academia and research communities, continuously delivering top practical AI security talents to the industry.

两届赛事累计汇聚800 + 支战队、千余名顶尖选手,产出 20 套顶尖智能渗透技术框架,形成 “赛事实践 - 技术沉淀 - 开源共享 - 行业赋能” 的良性循环。本板块收录两届赛事线上排名前十优秀团队的开源项目仓库导航,涵盖智能渗透 Agent 的核心设计思路、技术实现细节、实战攻防方案,完整呈现从初代可行性验证到高阶复杂场景落地的技术演进路径,是学习智能渗透技术、掌握 AI 攻防核心能力的权威参考资源。排名严格按两届赛事最终成绩排序,确保技术方案的标杆性与参考价值。

###### Over the two sessions, the event has gathered more than 800 teams and over a thousand top contestants, delivering 20 cutting-edge intelligent penetration technical frameworks. It has formed a virtuous cycle of "Competition Practice – Technology Accumulation – Open Source Sharing – Industry Empowerment". ###### This section collects the repository navigation of open-source projects from the top 10 outstanding teams in the online rankings of the two competitions. It covers the core design concepts, technical implementation details, and practical attack and defense solutions of intelligent penetration Agents. It fully presents the technological evolution path from initial feasibility verification to implementation in advanced complex scenarios, serving as an authoritative reference resource for learning intelligent penetration technology and mastering core AI attack and defense capabilities. ###### All rankings are strictly sorted by the final results of the two competitions to ensure the benchmark value and reference significance of the technical solutions.

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第二届获奖项目团队特色简介 / Team Feature Introduction

#### _获奖团队答辩PPT下载 <img width="1565" height="741" alt="Clipboard_Screenshot_1778492892" src="https://github.com/user-attachments/assets/71e9e7e6-79dc-471c-b5a4-a06369b09908" />

首届特色团队简介 / Team Feature Introduction

  1. xjtuHunter(西安交通大学):由网络空间安全学院师生组成,深耕智能攻击检测、自动化漏洞挖掘,研究成果发表于ASE、NDSS等国际顶级会议。
  1. Antix(ChainReactors):致力于构建AI原生进攻性安全基座,通过先进AI Agent工程打造下一代攻防作战指挥平台。
  1. BinX(广州大学):秉承方滨兴院士育人理念,承担多项国家级重大课题及大型赛事网络安全保障,深耕智能攻防与自动化渗透。

资料使用说明 / Usage Instructions

  1. 克隆仓库:将本仓库克隆至本地,浏览所有赛事资料与团队导航信息
    
    git clone https://github.com/Yeti-791/Tsec-Hackathon.git
    cd Tsec-Hackathon
    
  1. 资料查阅:进入首期智能渗透黑客松/目录,下载各团队答辩PPT,了解智能渗透Agent设计思路;通过本仓库前十团队项目导航板块,快速访问各团队开源项目。
  1. 资料更新:本仓库将持续同步赛事官方最新公示信息、各团队开源项目地址及后续黑客松赛事资料,可通过git pull获取最新内容。

###### All materials in the repository are only for technical learning and communication in the field of network security. Please abide by the relevant open source agreements of each team when using the open source project resources of each team.

贡献指南 / Contribution Guide

本仓库作为智能渗透Agent领域导航页面,欢迎网络安全从业者参与共建,补充赛事资料与团队项目信息:

  1. 提交Issue:反馈团队仓库地址更新、赛事资料缺失或提出新的导航需求(地址:https://github.com/Yeti-791/Tsec-Hackathon/issues
  1. 提交Pull Request:按仓库目录规范补充赛事资料、更新团队开源项目地址,提交前确保文件命名清晰。
  1. 直接联系:官方微信群。
📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合人群
自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队
🎯 使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

🔗 相关工具推荐
❓ 常见问题 FAQ
Tsec-Hackathon 是一款Python开发的AI辅助工具。腾讯云智能渗透黑客松 Official repository of Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon. Showcasing top open-source projects of LLM-based autonomous penetration agents, including multi-agent collaboration, automated penetration, AI-driven offensive security, and intelligent attack-defense solutions.
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
📚 深入学习 Tsec-Hackathon — AI Agent 工作流中文教程
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 Tsec-Hackathon
原始描述 腾讯云智能渗透黑客松 Official repository of Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon. Showcasing top open-source projects of LLM-based autonomous penetration agents, including multi-agent collaboration, automated penetration, AI-driven offensive security, and intelligent attack-defense solutions.
Topics ai-pentestingai-securityautonomous-penetrationintelligent-penetrationoffensive-aiagent
GitHub https://github.com/Yeti-791/Tsec-Hackathon
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Yeti-791/Tsec-Hackathon 🌐 官方网站  https://zc.tencent.com/hackathon

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。