一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness在这篇文章里,我想介绍编码智能体(Coding agents)以及 Agent harnesses 的整体设计:它们是什么、怎么运作,以及各个零件在实践中怎么拼到一起。
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在这篇文章里,我想介绍编码智能体(Coding agents)以及 Agent harnesses 的整体设计:它们是什么、怎么运作,以及各个零件在实践中怎么拼到一起。
Anthropic 今天又推出了一项新功能 Claude Managed Agents, 有一项定价写着 $0.08/小时,折合人民币不到 0.6 元。这个数字本身不是重点,重点是它意味着 Anthropic 开始按小时计费。
Claude Code这样私有的编程智能体虽然能力强大,但有着封闭、昂贵、难以定制的局限。艾伦研究院推出的Open Coding Agents,让你只需要400美元就能训练一个32B的专属编程智能体。
刚刚,Claude推出“企业版”服务,发布Claude Managed Agents,结果被开源项目“开团秒跟”!
Anthropic推出平台级产品:Claude Managed Agents,开发周期从数月压缩到几天,To B业务更进一步,这是直接给了一个Harness Agent的盒子,用户只管干活就行了,随着产品发布,A厂还发布了一篇Harness(Managed Agents)工程细节文章,感觉A厂就差说在座的都是xx了,再一次遥遥领先!我们一文来说清楚
好家伙,投资版龙虾也来了。还是GitHub开源项目里最近高热高赞的那种。
过去几周,国内各大厂纷纷推出了自己的“龙虾”,而阿里云在这条赛道上的动作尤其引人注目。2026 年,阿里云通义实验室旗下 AgentScope 团队开源了 CoPaw,一款本地 / 云端双部署的个人 AI 助理,主打“全域接入、隐私可控、主动干活”。
能无限进步的「超级智能体」来了!
到2025年末,AI编程已经全面从辅助工具Copilot,转向以AI为主、人类监督的Agent时代。
我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能(skills)、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions,让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查,变成了可重复执行的工作流。