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Agent Harness#Context-1 operates as a search subagent focused on retrieving supporting documents for a downstream frontier reasoning model. The agent interacts with the underlying search infrastructure through structured tool calls in an observe-reason-act loop, where each cycle consists of the model producing a tool call (or a final answer), the harness executing the call against the database, and the result being appended to the trajectory as the next observation.
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在这一背景下，TeamPCP行动揭示了持续集成与交付流程可能如何被入侵的流水线利用，从而危害代码仓库并传播信息窃取程序至软件包中。其中最为突出的案例包括了Aquasec的整个GitHub账户（内含Trivy项目）以及LiteLLM的Python组件。
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