职业院校技能大赛 · 网络安全攻防智能体

基于多智能体协作架构，融合 RAG 知识增强与 MCP 工具链，实现工控网络安全攻防全流程自动化演示

队伍信息 · 工业网络安全攻防智能体

队伍成员

黄之美
林俊忠
邱雪芸
虞承达
指导教师：傅继晗、田彤

第一阶段 · 攻击智能体开发（前30分钟）

攻击多智能体协作架构（目标驱动 · OpenClaw）

攻击目标：瘫痪PLC产线 主攻击智能体（协调调度） 信息收集智能体 漏洞分析智能体 攻击执行智能体 目标验证智能体 RAG 知识库（漏洞库/攻击手法） MCP 工具链（扫描/渗透/注入） 工控设备层：PLC · HMI · 流水灯 · 交通灯 · 路由器
PHASE 1攻击智能体开发 · 基于 OpenClaw · 目标驱动
【情景导入】2026年春，某大型化工厂中控室，凌晨三点。值班工程师发现流水灯异常闪烁、HMI温度参数飙升——一场工控网络攻击正在进行。我们的任务：用AI智能体复现攻击路径，找到漏洞根源。
00:00 - 03:00
情景引入与整体方案讲解
用户（工控运维工程师）
各位专家好！我是某化工厂的工控运维工程师。今天凌晨，我们工厂的流水灯突然异常闪烁，HMI屏幕上的温度数据从85°C飙到200°C——我怀疑遭到了网络攻击，所以紧急联系了AI安全团队，请他们帮我复现攻击、定位漏洞。
【用户指向工具箱中的HMI显示屏，屏幕上显示异常数据】
Agent工程师
收到！各位专家，我先用一句话概括我们接下来要做什么：我们要搭建一个"AI攻击小队"，让它自动找到这个工控系统的漏洞。为什么要用AI？因为手动渗透测试又慢又依赖经验，而AI可以7×24小时不间断工作，还能同时处理海量信息。
Agent工程师
但这里有个关键问题：一个AI能搞定吗？答案是不行。就像一个人没法同时当侦察兵、分析师和突击手一样，单个AI模型的"记忆力"有限——专业术语叫"上下文窗口"，让它同时处理网络扫描、漏洞分析、攻击执行这些任务，它会顾此失彼。所以我们的方案是：搭建一支"AI特种部队"，一个总指挥带四个专才，各干各的，最后汇总结果。这就是"多智能体架构"。
Agent工程师
搭建这支AI小队需要三步：第一步，给AI装上专业知识——RAG工程师负责；第二步，给AI装上操作工具——MCP工程师负责；第三步，由我来组建智能体团队、配置协作关系。三步完成后，直接实战演示。我们开始！
【Agent工程师在笔记本上打开OpenClaw平台界面，展示架构图】
03:00 - 08:00
第一步：给AI装上专业知识（RAG）
Agent工程师
第一步开始。通用大模型虽然聪明，但它出厂时并不懂PLC漏洞、工控协议这些行业知识。RAG工程师，请给AI装上"专业大脑"。
RAG工程师
好的！我来解释一下RAG是什么。RAG全称"检索增强生成"，简单说就是给AI配一个"随身资料库"。AI在回答问题前，会先在这个资料库里搜一搜有没有相关的专业知识，找到后再结合自己的理解来回答。这样它就不会"胡说八道"，而是基于真实的专业资料来做判断。
RAG工程师
现在我往资料库里导入三类知识：一是工控设备的漏洞数据库，二是Modbus等工控协议的技术文档，三是震网病毒等历史攻击案例。导入后，我会把文档切成小块，转化为向量索引，方便AI快速检索。
【RAG工程师在笔记本上操作，将文档向量化并导入知识库，屏幕显示文档分块与嵌入过程】
RAG工程师
知识库构建完成！现在AI扫描到任何设备型号，都能立即检索到它有哪些已知漏洞。第一步搞定。
08:00 - 13:00
第二步：给AI装上操作工具（MCP）
Agent工程师
第二步。AI现在有知识了，但光"知道"不够，还得"能动手"。MCP工程师，请给AI装上工具。
MCP工程师
好的！MCP全称"模型上下文协议"，它解决的问题是：怎么让AI调用外部工具？以前每个工具都得单独写一套对接代码，非常麻烦。MCP就像一个"标准插座"——所有工具都按统一标准接入，AI拿起来就能用。
MCP工程师
我现在注册三组工具：第一组，侦察工具——端口扫描、协议探测，负责摸清目标有什么设备；第二组，漏洞利用工具——Modbus未授权访问等，负责找到突破口；第三组，攻击执行工具——PLC寄存器写入、HMI数据篡改，负责实施攻击动作。
【MCP工程师在笔记本上配置MCP Server，注册各个工具函数并测试连通性】
MCP工程师
全部注册完毕，连通测试通过！第二步搞定。
13:00 - 20:00
第三步：组建AI攻击小队（Agent）
Agent工程师
第三步，也是最关键的一步。知识和工具都准备好了，现在我来在OpenClaw平台上组建AI攻击小队。先创建"总指挥"——主智能体。它的职责很明确：接到一个攻击目标后，拆成子任务，分配给对应的子智能体，收集结果，做出下一步决策。
【Agent工程师在OpenClaw上编写主智能体的系统提示词，定义目标拆解逻辑和调度策略】
Agent工程师
然后创建四个"专才"子智能体：信息收集——负责扫描网络、发现设备；漏洞分析——负责判断设备有什么弱点；攻击执行——负责实施具体动作；目标验证——负责确认攻击是否成功。每个子智能体都接入了刚才的RAG知识库和MCP工具链。
【Agent工程师依次创建四个子智能体，为每个智能体编写特化的系统提示词，并配置对应的RAG检索范围和MCP工具权限】
Agent工程师
组建完成！最后说一下这套系统的驱动模式——"目标驱动"。意思是：你只要给它一个目标，比如"攻破这个PLC"，它会自己规划路径、分配任务、逐步推进，直到目标完成。不需要人一步步去指挥。三步全部就绪，接下来实战！
20:00 - 30:00
实战演示：AI自主攻击
用户（工控运维工程师）
好，我现在下达攻击目标：对这套工控网络进行渗透测试，获取PLC控制权，让流水灯出现异常。
【用户在终端输入攻击目标指令，主智能体开始自动化运行】
Agent工程师
主智能体已接收目标。大家看屏幕——它正在自动拆解任务，先派出信息收集智能体扫描网络……
【屏幕显示信息收集智能体调用MCP端口扫描工具，发现PLC设备和开放端口】
RAG工程师
请注意这里——信息收集智能体扫到了一台PLC，然后立刻通过RAG检索到这个型号的已知漏洞列表。这就是第一步建的知识库在起作用。
MCP工程师
漏洞确认后，攻击执行智能体正在通过MCP工具向PLC寄存器写入指令——这就是第二步注册的工具在实际运行。
【工具箱中的流水灯开始异常闪烁，交通灯变为全红，HMI显示屏数据出现异常】
用户（工控运维工程师）
攻击成功了！大家看——流水灯异常闪烁、交通灯全红、HMI数据被篡改。这说明这套工控系统确实存在安全漏洞。接下来，我们必须构建防御系统来堵住这些漏洞！

第二阶段 · 防御智能体开发（后30分钟）

防御多智能体协作架构（事件驱动 · Dify 可视化）

事件触发：检测到攻击流量 主防御智能体（事件响应） 威胁检测智能体 流量分析智能体 应急响应智能体 恢复加固智能体 事件流 事件流 事件流 RAG 知识库（防御策略/安全基线） MCP 工具链（防火墙/IDS/修复） 工控设备层：PLC · HMI · 流水灯 · 交通灯 · 路由器
PHASE 2防御智能体开发 · 基于 Dify · 事件驱动
【情景切换】攻击已经造成了破坏，现在要反击。我们将用同样的"三步走"方法搭建防御智能体——但驱动模式完全不同。
30:00 - 33:00
为什么防御要换一套方案？
用户（工控运维工程师）
刚才我们看到了攻击的破坏力。现在我需要一套防御系统，能自动发现攻击、阻断攻击、修复系统。
Agent工程师
各位专家请注意，防御和攻击有一个本质区别：攻击是"我知道要打谁"，所以用目标驱动——给个目标，AI自己去完成。但防御不一样，你不知道攻击什么时候来、从哪来，所以防御必须"随时待命，有情况就自动响应"——这叫事件驱动。
Agent工程师
同时我们换一个平台——从OpenClaw换到Dify。为什么？因为Dify提供可视化的工作流编辑器，事件驱动的流程用拖拽方式搭建，非常直观，一看就懂。搭建步骤还是"三步走"：知识→工具→组队，但这次更快，因为原理大家已经了解了。
33:00 - 38:00
第一步：防御知识库
RAG工程师
防御知识库和攻击知识库的内容完全不同。这次我导入的是：安全防护标准（如IEC 62443）、入侵检测规则库、应急响应预案模板。这样防御智能体检测到威胁时，能立刻找到对应的处置流程——该封IP还是该断连接，有据可依。
【RAG工程师将防御文档导入向量数据库，构建防御知识检索索引】
RAG工程师
防御知识库就绪。第一步完成。
38:00 - 43:00
第二步：防御工具链
MCP工程师
防御工具和攻击工具也完全不同。我这次注册三组：第一组，监控工具——流量嗅探、异常检测；第二组，阻断工具——路由器防火墙规则下发、可疑连接切断；第三组，修复工具——PLC寄存器回滚、HMI数据恢复。
【MCP工程师在Dify平台注册MCP工具节点，配置工具参数和调用权限】
MCP工程师
工具链就绪。其中阻断工具可以直接操作路由器的防火墙规则，实现自动封禁攻击IP。第二步完成。
43:00 - 50:00
第三步：组建防御工作流
Agent工程师
现在我在Dify上搭建防御工作流。大家看屏幕——我用拖拽方式创建节点：首先是"事件入口"——当检测到异常流量时自动触发；然后依次是：威胁检测→流量分析→应急响应→恢复加固。每一步的输出自动触发下一步，形成完整的事件响应链条。
【Agent工程师在Dify可视化界面上拖拽节点，搭建事件驱动的防御工作流。屏幕上清晰展示各节点间的连接关系】
Agent工程师
工作流搭建完成。三步全部就绪！和攻击阶段对比一下：攻击是"给目标→自动执行"，防御是"有事件→自动响应"。接下来，我们让攻击和防御正面对抗！
50:00 - 57:00
实战对抗：攻击 vs 防御
用户（工控运维工程师）
现在重新启动攻击智能体！这次防御系统已经在线，看它能不能挡住攻击。
【用户重新触发攻击智能体，同时防御智能体进入监控状态。屏幕同时显示攻击进程和防御响应】
Agent工程师
攻击流量进来了！防御工作流已自动触发——威胁检测智能体发现了异常的Modbus请求……
RAG工程师
流量分析智能体通过RAG检索到这个流量模式匹配"Modbus寄存器篡改"攻击特征，置信度98%。事件自动流转到应急响应。
MCP工程师
应急响应智能体通过MCP自动执行了三个动作：更新路由器防火墙规则、封禁攻击IP、切断恶意连接。
【流水灯停止异常闪烁，恢复正常运行模式；交通灯恢复红绿交替；HMI数据回归正常值】
用户（工控运维工程师）
大家请看——流水灯恢复正常、交通灯重新交替、HMI数据回归正常值。恢复加固智能体还自动更新了安全策略。攻击被完全阻断和修复了！
57:00 - 60:00
总结
Agent工程师
总结一下。今天我们展示了完整的AI攻防流程：前半场用"目标驱动"的多智能体搞攻击，后半场用"事件驱动"的多智能体搞防御。两种模式各有适用场景，但背后的核心架构是一样的——多智能体协作、RAG提供知识、MCP提供工具。
RAG工程师
RAG解决的核心问题是：让通用AI变成行业专家。没有RAG，AI不知道PLC有什么漏洞；有了RAG，它能在毫秒级检索到精准的专业知识。
MCP工程师
MCP解决的核心问题是：让AI从"只会说"变成"能动手"。通过标准化的工具接口，AI可以直接扫描网络、操控设备、配置防火墙。
用户（工控运维工程师）
作为一线运维人员，这套系统从发现攻击到完成修复，全程自动化，响应时间从小时级压缩到秒级。感谢各位专家的观看！

队伍信息 · 水利网络安全攻防智能体

队伍成员

方宇锋
许顺瑞
温翔
赵佳鑫
指导教师：傅继晗、王丽伟

第一阶段 · 攻击智能体开发（前30分钟）

攻击多智能体协作架构（目标驱动 · OpenClaw）

攻击目标：篡改水利闸门数据 主攻击智能体（协调调度） SCADA探测智能体 协议漏洞智能体 数据篡改智能体 效果验证智能体 RAG 知识库（水利SCADA漏洞） MCP 工具链（探测/劫持/篡改） 水利设备层：PLC · HMI · 流水灯（水位） · 交通灯（闸门） · 路由器
PHASE 1攻击智能体开发 · 基于 OpenClaw · 目标驱动
【情景导入】2026年汛期，某大型水利枢纽调度中心。暴雨预警已升级为红色，水库水位逼近警戒线。就在此刻，SCADA系统显示闸门开度数据与现场实际严重不符，水位传感器读数出现诡异波动。调度工程师意识到——系统可能正遭受网络攻击。汛期闸门数据一旦被篡改，后果不堪设想。我们的任务：构建攻击智能体复现这一威胁场景，验证水利SCADA的安全薄弱环节。
00:00 - 03:00
情景引入与整体方案讲解
用户（水利调度工程师）
各位专家好，我是某水利枢纽的调度工程师。今天凌晨汛期洪峰过境，我发现SCADA系统的3号闸门开度数据异常——系统显示20%，现场实测却是60%。上游水位传感器的读数也在剧烈跳动。如果依据这些假数据做调度决策，要么泄洪不足淹了下游，要么过度泄洪冲垮堤坝。我紧急联系了AI安全团队，请帮我复现攻击路径、找出漏洞。
【用户指向HMI显示屏，屏幕上闪烁着异常数据告警】
Agent工程师
收到！简单说，我们要做的事就是：搭一支"AI攻击小队"，让它自动找出水利SCADA系统的安全漏洞。为什么要用多个AI而不是一个？水利SCADA系统就像一座水利枢纽本身——上游有传感器负责"看水位"，中间有PLC负责"算调度"，下游有闸门负责"动起来"。要同时攻破这么多环节，一个AI根本顾不过来，就像一个人没法同时盯住大坝、水库和泄洪道。所以我们的方案是：组建一支AI协作团队，一个"总调度"带四个"专项组"，各管各的，协同推进。
Agent工程师
搭建这支AI小队分三步走：第一步，给AI装上水利安全的专业知识——RAG工程师负责；第二步，给AI装上操作水利设备的工具——MCP工程师负责；第三步，由我来把智能体组队、配置协作关系。三步完成后直接实战演示。我们开始！
03:00 - 08:00
第一步：给AI装上专业知识（RAG）
Agent工程师
第一步开始。通用大模型再聪明，它出厂时也不懂水利SCADA有哪些漏洞、闸门控制器用什么协议。RAG工程师，请给AI装上水利安全的"专业大脑"。
RAG工程师
好的。RAG就是给AI配一个"随身资料库"，让它回答问题前先查资料再开口，不会凭空瞎猜。现在我往资料库导入三类水利专用知识：一是水利SCADA系统的漏洞库，涵盖主流RTU和闸门控制器的安全缺陷；二是DNP3和Modbus TCP这两种水利常用协议的技术文档和已知攻击手法；三是真实案例——比如2021年美国Oldsmar水厂被黑客远程投毒事件。
【RAG工程师在笔记本上操作，将水利安全文档切块、向量化并导入知识库】
RAG工程师
知识库构建完成！现在AI扫到任何水利设备型号，都能立刻检索到它有哪些已知漏洞和默认凭据。第一步搞定。
08:00 - 13:00
第二步：给AI装上操作工具（MCP）
Agent工程师
第二步。AI有了知识，但光"知道哪里有漏洞"不够，还得"能动手操作"。MCP工程师，请给AI装上工具。
MCP工程师
MCP全称"模型上下文协议"，简单理解就是一个"万能转接头"——不管什么工具，都按统一标准接入，AI拿起来就能用。现在我注册三组水利攻击工具：第一组，SCADA探测——DNP3设备发现、RTU指纹识别、HMI服务扫描；第二组，协议劫持——DNP3中间人攻击、Modbus TCP未授权写入；第三组，数据篡改——传感器数据伪造、闸门开度覆写、告警信息抑制。
【MCP工程师注册MCP工具并测试各接口连通性】
MCP工程师
全部注册完毕，连通测试通过！第二步搞定。
13:00 - 20:00
第三步：组建AI攻击小队（Agent）
Agent工程师
第三步，也是最关键的一步——知识和工具都到位了，现在我在OpenClaw平台上把它们"编队"。首先创建主智能体，也就是"总调度"，它的职责是：接到攻击目标后，自动拆解成子任务，分配给对应的子智能体，收集结果，决定下一步行动。
【Agent工程师在OpenClaw上创建主智能体，编写目标拆解和调度逻辑】
Agent工程师
接下来创建四个子智能体：SCADA探测——负责扫描水利网络、发现设备；协议漏洞——负责找到DNP3和Modbus的突破口；数据篡改——负责向PLC写入伪造的水位和闸门数据；效果验证——负责确认攻击是否成功。每个子智能体都接入了刚才的RAG知识库和MCP工具链。
【Agent工程师依次创建四个子智能体，为每个智能体编写特化提示词并分配工具权限】
Agent工程师
组建完成！这套系统是"目标驱动"的——你只要给一个目标，比如"篡改闸门数据"，它会自动规划路径、分配任务、逐步推进，不需要人一步步指挥。三步全部就绪，接下来实战！
20:00 - 30:00
实战演示：AI自主攻击
用户（水利调度工程师）
好，我现在下达攻击目标：对这套水利SCADA系统进行渗透测试，篡改闸门开度数据和水位传感器读数，让调度系统显示虚假信息。
【用户下达攻击指令，主智能体开始自动运行】
Agent工程师
主智能体已接收目标，正在自动拆解任务。大家看屏幕——SCADA探测智能体先出动，扫描网络中的水利控制设备……
【屏幕显示SCADA探测智能体调用MCP工具，发现RTU设备和开放端口】
RAG工程师
请注意——探测智能体发现了目标RTU设备后，立刻通过RAG检索到该型号存在默认口令漏洞和Modbus未授权访问风险。这就是第一步建的知识库在起作用，信息已自动传递给协议漏洞智能体。
MCP工程师
协议漏洞确认后，数据篡改智能体正在通过MCP工具向PLC寄存器写入伪造数据——这就是第二步注册的工具在实际运行。
【HMI显示屏上的数据开始异常变化——水位从5.2m跳变为3.1m，闸门开度从60%变为20%；流水灯模拟的水位指示变为低水位模式；交通灯模拟的闸门状态指示变为异常状态】
用户（水利调度工程师）
攻击成功！大家看——HMI上的水位被篡改为虚假低值，闸门开度也显示了错误数据。如果值班人员依据这些假数据做调度决策，后果不堪设想。这充分暴露了水利SCADA系统的安全短板，接下来我们必须构建防御系统！

第二阶段 · 防御智能体开发（后30分钟）

防御多智能体协作架构（事件驱动 · Dify 可视化）

事件触发：SCADA数据异常告警 主防御智能体（事件响应） 异常检测智能体 溯源分析智能体 应急处置智能体 数据恢复智能体 事件流 事件流 事件流 RAG 知识库（水利安全标准/预案） MCP 工具链（监控/阻断/恢复） 水利设备层：PLC · HMI · 流水灯（水位） · 交通灯（闸门） · 路由器
PHASE 2防御智能体开发 · 基于 Dify · 事件驱动
【情景切换】攻击已经造成严重后果——调度数据不可信，闸门操控可能失灵。水利安全关乎千万百姓生命财产，我们必须立即反击。同样的"三步走"，搭建防御智能体。
30:00 - 33:00
为什么防御要换一套方案？
用户（水利调度工程师）
刚才的攻击让调度数据全部失真。我需要一套防御系统——能自动发现攻击、阻断攻击、恢复真实数据。
Agent工程师
各位专家请注意一个关键区别：攻击是"我知道要攻谁"，所以用目标驱动；但防御不同——你不知道攻击什么时候来、从哪来。所以防御必须像医院急诊一样——病人来了自动分诊、检查、治疗、康复，全流程事件驱动。这次我们换到Dify平台，它提供可视化工作流编辑器，事件驱动流程用拖拽方式搭建，一目了然。
Agent工程师
同样三步走：知识→工具→组队。原理大家已经了解了，这次更快。
33:00 - 38:00
第一步：防御知识库
RAG工程师
防御知识库内容和攻击完全不同。这次导入的是：水利网络安全等级保护标准、SCADA安全基线配置指南、网络安全应急预案模板、传感器数据校验算法。这样智能体检测到威胁时，能立刻找到标准化的处置流程。
【RAG工程师构建防御RAG知识库，将水利安全文档向量化入库】
RAG工程师
防御知识库就绪。第一步完成。
38:00 - 43:00
第二步：防御工具链
MCP工程师
防御工具同样分三组：第一组，监控工具——SCADA数据实时比对、异常模式检测；第二组，阻断工具——路由器防火墙规则下发、可疑连接切断；第三组，恢复工具——PLC寄存器回写正确值、传感器数据校准。
【MCP工程师在Dify中注册MCP工具节点，配置各防御工具的参数】
MCP工程师
工具链就绪，阻断工具可以直接操作路由器防火墙。第二步完成。
43:00 - 50:00
第三步：组建防御工作流
Agent工程师
现在我在Dify上搭建防御工作流。大家看屏幕——事件入口：SCADA数据校验失败或检测到异常Modbus请求时自动触发。然后按事件链流转：异常检测→溯源分析→应急处置→数据恢复。每一步的输出自动触发下一步。
【Agent工程师在Dify可视化界面上拖拽创建工作流节点和连线，展示清晰的事件驱动流程图】
Agent工程师
工作流搭建完成。三步全部就绪！现在让攻击和防御正面对抗。
50:00 - 57:00
实战对抗：攻击 vs 防御
用户（水利调度工程师）
重新启动攻击智能体！这次防御系统已上线，看能不能守住水利数据安全。
【用户重启攻击智能体，Dify工作流进入实时监控状态】
Agent工程师
攻击流量进来了！防御工作流自动触发——异常检测智能体发现Modbus TCP写入频率异常偏高……
RAG工程师
溯源分析智能体通过RAG检索确认该流量匹配"SCADA数据篡改攻击"特征，攻击源IP已锁定。事件自动流转到应急处置。
MCP工程师
应急处置智能体通过MCP自动执行：更新路由器防火墙规则、隔离攻击源、切断恶意连接。数据恢复智能体正在回写正确的水位和闸门数据。
【HMI数据恢复正常——水位重新显示5.2m，闸门开度恢复60%；流水灯恢复正常水位指示；交通灯恢复正常闸门状态】
用户（水利调度工程师）
大家请看——水位和闸门数据都已恢复真实值！SCADA系统重回正常运行，数据恢复智能体还自动更新了完整性校验策略。攻击被完全阻断和修复了！
57:00 - 60:00
总结
Agent工程师
总结一下。今天我们展示了完整的水利SCADA攻防流程：前半场"目标驱动"搞攻击，后半场"事件驱动"搞防御。核心架构是一样的——多智能体协作，RAG提供知识，MCP提供工具。
RAG工程师
RAG解决的核心问题是：让通用AI变成水利安全专家。攻击时精准匹配漏洞，防御时快速调出安全标准和应急预案。
MCP工程师
MCP解决的核心问题是：让AI从"只会说"变成"能动手"。通过标准化接口，AI可以直接操控水利设备、配置防火墙、恢复数据。
用户（水利调度工程师）
水利安全关系民生大计。这套系统从发现攻击到完成修复，全程自动化，响应时间从小时级压缩到秒级。感谢各位专家的观看！

赛前任务安排

待办
进行中
已完成
序号任务项详情说明状态
一、设备准备
1服务器本地部署大模型在比赛用服务器上部署本地大模型（如 Ollama + Qwen/DeepSeek），确保离线可用，避免比赛现场网络不稳定待办
2预录提示词与工具调用响应提前录入各智能体的系统提示词、用户提示词，以及预设好工具调用的模拟返回结果，确保演示流畅待办
3打字模拟软件准备准备自动打字模拟软件（如 AutoTyper / 按键精灵脚本），展示学生流畅的操作过程，体现技能熟练度待办
4工控教学工具箱检查检查PLC控制器、HMI显示屏、流水灯、交通灯、电源是否正常工作，确认可编程控制待办
5路由器购买与配置购买可编程路由器，需支持远程配置防火墙规则（ACL），用于防御智能体演示阶段通过工具自动下发访问控制策略、阻断攻击流量待办
6HDMI分线器采购每支队伍配备1个HDMI分线器（共2个），用于将笔记本画面同步到外接显示设备待办
7HDMI线采购采购8根HDMI线，每人1根，用于连接笔记本到分线器或显示设备待办
8学生笔记本电脑准备每人自带笔记本电脑（共8台），提前安装好开发环境（OpenClaw、Dify、Python、Node.js等）待办
9网线及配件各学生自带所需网线、转接器等线材配件待办
二、平台与软件开发
10OpenClaw攻击智能体开发在OpenClaw平台搭建目标驱动的多智能体攻击系统，编写主智能体和各子智能体的提示词及协作逻辑待办
11Dify防御智能体开发在Dify上搭建事件驱动的防御工作流，配置各智能体节点和事件触发条件待办
12RAG知识库构建收集工控/水利安全文档（漏洞库、协议文档、安全标准、应急预案），完成分块、向量化、索引构建待办
13MCP工具链开发开发攻击和防御两套MCP Server，实现各工具函数（扫描、漏洞利用、阻断、恢复等），定义JSON Schema待办
14工控设备控制程序编写PLC控制程序，实现流水灯/交通灯可通过网络远程控制，HMI数据可远程读写待办
15演示效果联调将智能体系统与工控设备联调，确保攻击时设备异常可见、防御后设备恢复正常待办
三、PPT 与展示材料制作
16AI生成文字稿使用AI工具生成比赛演示的完整文字稿（包含技术原理讲解、操作说明等结构化内容）待办
17NotebookLM绘制PPT将AI生成的文字稿导入Google NotebookLM，生成可视化PPT演示文稿待办
18桌签制作制作角色桌签（Agent工程师、MCP工程师、RAG工程师、用户），不出现学校名、个人姓名和公司名称待办
四、服装道具
19统一POLO衫采购采购统一颜色POLO衫，两支队伍共8名学生统一着装，颜色建议深蓝或深红，简洁专业，比赛当天学生直接穿着前往待办
五、训练场地
20训练场地预约预约可容纳两支队伍同时训练的场地，需有足够桌椅和电源插座，满足8人+2台服务器+2套工具箱同时使用待办
21移动大屏准备准备移动大屏（或大屏电视），用于训练时模拟比赛现场的演示环境，便于团队彩排和调试展示效果待办
六、物资运输与后勤
22统一物资打包服务器、工控教学工具箱、路由器、分线器、HDMI线、桌签等统一打包（学生笔记本电脑和线材各自自带，POLO衫直接穿着）待办
23货拉拉运输预约根据比赛场地地址预约货拉拉运输，确认车型能容纳所有打包物资待办