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搭建自己的 Harness,值得吗?
Harness只是工程杠杆作用自然转移的一个新潮名字——一旦你理解了智能体系统的运作方式,这种转移就会变得显而易见。
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Harness只是工程杠杆作用自然转移的一个新潮名字——一旦你理解了智能体系统的运作方式,这种转移就会变得显而易见。
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没有框架。没有 LangGraph。没有 CrewAI。90 分钟。Python、一个配置文件和一个 LLM 提供商。
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在这篇文章中,我只想做一件事:用一个最小的Go项目作为贯穿始终的示例,逐步带你了解我们是如何构建Harness的。
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模型不是问题。包装模型的基础设施才是问题。
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对于"如何改变内容"这个简单问题的"最佳解决方案",没有真正的共识。这些工具中没有一个给模型一个稳定的、可验证的标识符来标识它想要更改的行,而不浪费大量上下文并依赖完美回忆。
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代码从来都不是难点。老生常谈了。
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简而言之:智能体 = 模型 + 框架。框架工程(Harness Engineering)是指我们如何围绕模型构建系统,将其转化为工作引擎。
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我的假设:Agent harness 工程——上下文管理、工具选择、错误恢复和状态持久化的设计——是 agent 可靠性的主要决定因素,而不是模型能力。在能力阈值之上,改进 harness 比更换模型能产生更好的回报。
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AI Agents 先是需要 SDK,然后是 Frameworks,接着是 Scaffolding。现在它们需要一个 Harness。