搜索
经常切换使用CC、Codex、OpenClaw这类Agent的人会发现：同一个模型，放进不同系统里，表现可能完全不同。
最近一段时间，Agent 又一次成为 AI 圈最热的关键词。
DeepSeek最新热招岗位已上线：Agent Harness产品经理。
「Agent Harness」是「套壳」的另一种说法。
Voice Agent终于能打实战了！这家中国公司靠一套Model + Harness的方法论，正在重新定义金融级Agent的标杆，也撬动了黄仁勋所预言的百万亿美元市场。
GENE-26.5 值得看的，是它背后的「具身智能版 Harness + 模型」。
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及那些将“无状态”的大语言模型（LLM）转变为全能智能体（Agent）的底层机制。
火爆全网的Harness架构，终于在最难的医疗圈落地了！从单次问诊到全天候赛博名医盯盘，大健康赛道彻底变天。
如果您经常用Claude Code、OpenCode、OpenClaw这类Agent框架，大概率会遇到一种不稳定现象：同一个Skills，用Claude能跑，换成Qwen就不行了；在Claude Code里稳定的流程，换到OpenClaw可能输出格式崩掉；在作者环境里正常的脚本，到了自己机器上可能因为缺依赖进入反复报错。
随着MCP、Agent Skills与各类Harness的快速发展，大模型能轻松调用成百上千种外部工具，但在多工具，具备复杂状态、长程交互的任务上仍有明显短板。尽管一系列环境扩展方法尝试复刻真实世界的交互环境（如订票系统，外卖平台），但仍受限于环境扩展的规模与真实性。