Agent Harness 架构解析：从定义到解耦演进
本文基于 Anthropic - Scaling Managed Agents 和 LangChain - The Anatomy of an Agent Harness 两篇文章，结合个人对 Claude Code 源码的理解，聊聊 Agent Harness 到底是什么、怎么设计、以及它的演进方向。 一、什么是 Agent Harness 1.1 一句话定义 LangChain 给出的公式很简洁： Agent = Model + Harness 一句话总结：如果你不是模型，那你就是 Harness。 Harness 就是模型之外的一切——调用模型的循环、工具路由、上下文管理、执行环境、安全隔离、记忆机制……所有让一个"裸模型"变成"能干活的 Agent"的基础设施代码，统称为 Harnes..
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AI 时代，如何给自己提效？
TL;DR AI 写代码的能力在过去半年发生了跃迁，执行成本正逼近零，真正的瓶颈已经不是代码，而是人的认知。 应对的思路不是"挑一个当下最强的 AI 产品"，而是给自己搭一艘能跟着 AI 一起变强的船。 船必须是"自己的" —— 通用产品解决不了个人问题，而自己搭的成本已经低到周末就能跑通。 本文记录我这艘船的第一版样子：编排、信息、接入、沉淀，以及接下来要继续做的事。 一、起点：Coding Agent 的跃迁 1.1 从 3-4 天到一句话 —— 我经历的两次 Helm 体感最强烈的一次冲击，来自两次 Helm 需求的对比。 去年 6 月做 Coze-Studio 开源的时候，项目需要支持 Helm 部署。在我对 Helm 完全不懂的情况下，我用 Gemini 2.5 Pro 一边查一边..
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