AI Agent Harness 的构造

近日，一篇深入剖析AI Agent底层架构的文章引发关注，首次系统定义了‘Agent Harness’概念。文章指出，Harness是包裹在大语言模型外的完整软件架构，包括编排循环、工具、记忆、上下文管理等12个核心组件。LangChain通过改变Harness架构，在TerminalBench 2.0基准测试中将排名从30名外提升至第5名。Anthropic、OpenAI等公司均在使用类似架构，如Claude Code和Codex。Harness被比作操作系统，而大语言模型则是CPU，上下文窗口充当内存。工程化分为提示词工程、上下文工程和Harness工程三层。生产级Harness需具备12个组件，其中编排循环实现‘思考-行动-观察’（TAO）循环；工具层注册、执行并反馈结果；记忆分短期和长期，Claude Code采用三层记忆架构；上下文管理需防止‘迷失在中间’现象。该文揭示了AI Agent背后的工程化本质，强调基础设施而非模型本身决定Agent效能。

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