理解上下文工程与 Harness 工程的区别，构建可靠的 AI 系统

MCP服务器注入10000-55000个工具模式令牌，但CLI工具为相同能力只需200-500令牌。

AutoGen vs. LangGraph vs. CrewAI vs. 字节跳动的DeerFlow vs. Anthropic——以及一个金融Agent来证明，可组合的基础设施最重要。

CDP、AppleScript 窗口指纹识别和 agent-browser 如何为多配置文件顾问解决夜间浏览器自动化问题——这是我的试验和磨难的博客

如果你正在构建个人AI代理或为你研究事物、编写代码、爬取网页或自动化小工作流的工具，那么困扰你的主要问题可能是：这些到底应该在哪里运行。

为什么你的 LLM 应该编写代码，而不是调用工具

阅读 OpenAI 关于Harness工程的文章时，我始终有一种难以言喻的感觉。后来我恍然大悟：我以前见过这种模式。而且不止一次——而是三次。

如果您经常听到Agent Framework和Agent Harness这两个词，却分不清它们的区别，那么这篇文章正是为您准备的。

大多数语音AI教程跳过了决定其他一切的架构决策，以下是生产团队实际部署的内容，包含可运行的代码。

我想构建的是介于两者之间的东西 —— 一个表现得像业务主人的东西，进行真正的对话，理解对方需要什么，检查实际的日历，并相应地预订。没有菜单。没有表单。只有聊天。