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AI,个人随笔
Harness 到底是什么?看看 OpenClaw、Hermes、Claude Code 的演绎吧

Harness 到底是什么?看看 OpenClaw、Hermes、Claude Code 的演绎吧

Agent 框架的工程化难题正在催生新一代解决方案——Harness。本文通过拆解 OpenClaw、Hermes 和 Claude Code 三大框架的设计哲学,揭示 Agent 从概念验证到生产落地必须跨越的七层工程鸿沟。当模型能力与工程系统深度融合时,我们才能真正理解为什么 Harness 会成为决定 Agent 成败的关键因素。
AI
模型商品化之后,Harness 正在成为 AI Agent 的新资产

模型商品化之后,Harness 正在成为 AI Agent 的新资产

在2026 年之际,团队与团队之间的差距,做项目别先问它接的是谁家的模型,别先问它支持几个 Agent,别先问它有没有自动化闭环。先问更底层的东西:它让模型怎么做 context 管理,能动什么,不能动什么;它怎么做权限隔离;它怎么接工具;它怎么测试结果对不对;它怎么把失败变成以后不再复发的规则;它怎么控制成本;它在什么地方必须把决定权还给人——它给模型搭了一套"怎样的执行体系"——这些问题一旦问出来,很多表面的热闹会自动褪色。模型在商品化,Harness 在资产化。
AI,个人随笔
踏马的 Agent

踏马的 Agent

从Prompt Engineering到Context Engineering,再到Harness Engineering——AI圈三次能力跃迁,瓶颈始终在人。不会说话、不会选信息、不会指挥Agent。本文用“马具”隐喻拆解:人从写指令退到设边界,角色持续后撤,但从未离场。
AI,个人随笔
你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字

你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字

AI产品开发中,一个名为Harness的关键概念正引发行业热议。它并非新事物,而是对AI产品人长期实践却未被系统定义的方法论的正式命名——从多Agent拆分到安全边界设计,这些解决AI固有缺陷的架构决策终于有了统一框架。本文通过真实项目案例,揭示Harness如何通过系统层设计补偿AI弱点,以及为何命名本身就能推动经验传承与技术迭代。
AI,个人随笔
AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗?

AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗?

Harness Engineering的本质,是把你的工作方法和判断标准,变成AI能理解和执行的环境。模型包含智能,Harness让这个智能变得有用。AI产品经理的核心竞争力,正在从"会用AI"转向"会给AI搭环境"。这个转变不需要等到你换工作、换项目,从你下一个AI任务开始,就可以实践。
模型不是壁垒,Harness 也不是

模型不是壁垒,Harness 也不是

2026年AI开发者圈最热的词"Harness"(马具)引发两派激辩。但真相或许是:Harness与模型正在"共同进化"——今天精心设计的规则会被下一代模型内化,而Harness积累的执行数据又反哺模型训练。真正的壁垒既不是马也不是马具,而是"换马具的速度"和飞轮转速,Cursor正是靠几百万开发者的使用数据让这条"咬尾蛇"越转越快。
OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生

OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生

当OpenAI还在"既要又要"地追逐所有应用,Anthropic用"Harness工程"走出另一条路——模型是大脑,Harness是身体+工作台+监督机制,让Agent从"问答"进化到"真正把事情做完"。从Prompt到Context再到Harness,AI应用正经历从L2推理者到L3智能体的跃迁,而Anthropic通过专注Coding这一"偏科生"战略,率先跑通了模型与应用深度整合的闭环。
业界动态
腾讯AI还有一张暗牌

腾讯AI还有一张暗牌

"当行业还在为模型参数军备竞赛时,腾讯与MiniMax已悄然打出了另一张底牌。文章犀利指出,Agent时代的真正瓶颈不在算法,而在工程——十万级并发沙箱与百毫秒级启动速度的背后,是一场从K8S旧架构到云原生Harness的底层重构。本文将带你透过‘旧瓶装新酒’的困境,看清模型如何通过自我进化突破SWE-bench榜单,解析那套决定AI能力上限的‘脚手架’工程学。
AI,个人随笔
【万字】拆完 Claude Code 51万行源码后,我才明白什么叫 Harness

【万字】拆完 Claude Code 51万行源码后,我才明白什么叫 Harness

当AI Coding成为标配,Claude Code的51万行源码揭示了Agent落地的核心真相。文章深度拆解了一条消息从终端输入到模型回复的完整链路,不仅展示了Prompt Cache的极致成本控制、流式工具调度的并发逻辑,更诠释了何为真正的Harness架构。本文将带你透过代码表象,看清长链路执行、多层权限、记忆沉淀与上下文压缩等工程化设计,是如何将大模型从‘聊天玩具’转化为‘生产力工具’的。
Claude Code大泄露:别光Clone了,当今最顶Harness开源了

Claude Code大泄露:别光Clone了,当今最顶Harness开源了

31日,Anthropic因一个低级的打包失误,将Claude Code的51万行核心源码“裸奔”于天下。这不仅是技术圈的一场狂欢,更是一次对AI行业护城河的极限压力测试。当顶级Agent的工程底座被彻底掀开,模型权重不再是唯一秘密,工程化能力与治理体系正成为新的决胜关键。本文深度复盘这场“源码泄露门”,看它如何重塑AI竞争格局。