本平台专为网络安全专业人员、学生及爱好者设计，是一个高度智能化的实战教学与演练平台。它通过构建自主学习、决策与执行的AI Agent，彻底革新了传统的网络攻防训练模式。
一、核心模块：Agent自主攻防对抗与学习
该模块利用先进的攻击Agent和防御Agent，实现自主规划、决策与反省。Agent们在模拟的靶场拓扑环境中，自动生成指令或调用工具，对目标靶机产生真实的攻防影响。
学习与实战闭环
平台完整覆盖了网络安全实战的**“赛前部署 - 红蓝对抗 - 赛后复盘”**三位一体闭环周期：
- 赛后报告： 每一轮攻防周期结束后，系统将生成一份详尽的Agent攻防报告。用户可通过这份报告，清晰地洞察各个Agent的完整执行链路、深层思考逻辑与关键决策点，从而系统性地学习在真实拓扑环境下，如何执行针对性的、最优化的攻击或防御操作。
核心优势：解放人力与高效学习
相较于传统的攻防平台，本平台凭借AI Agent的自主性与智能化：
- 自动化对抗： Agent自动发起进攻或防御指令，极大程度地解放了教员和参训者的人力投入。
- 灵活编排： 用户可以随时随地、灵活编排任何接近企业内网真实情况的复杂场景。
- 高效观摩： 方便地观摩AI Agent的自动化决策序列，从中快速提炼和学习网络安全实战知识。
二、创新功能：动态靶场环境生成器（Dynamic Target Factory）
告别传统靶场环境构建的高成本、高门槛与漫长周期。
- 自然语言构建： 通过自然语言描述，我们的“动态靶场环境生成器”功能能够即时生成符合描述的靶机或网络拓扑环境。
- 随需定制： 就像描述射箭标靶的形状和颜色一样简单，用户只需一句话，即可快速构建出与企业内网高度相似的复杂网络拓扑环境，真正实现了靶场环境的随需、快速、低成本定制。
三、附加模块：AI赋能的演练复盘报告
该模块是在传统靶机演练基础之上增加的智能分析功能。
- 深度复盘： 用户完成对靶机的攻击后，系统将结合大模型的强大分析能力，根据捕捉到的用户进攻信号、流量与行为数据，即时生成一份深度、结构化的演练报告。
- 总结与反思： 这份报告不仅记录了操作步骤，更侧重于分析进攻策略的优缺点，从而有效助力用户进行赛后复盘与反思总结，实现技能的快速内化与升华。