在大模型智能体（Agent）的落地实践中，很多开发者都会遇到一个共性问题：简单演示场景下，依靠ReAct循环、基础工具和优质系统提示词，Agent可以稳定运行、效果出色。但一旦面对需要十余步操作的复杂任务，系统就会频繁出问题。
绝大多数人会误以为问题出在大模型本身，但大量行业实践与研究证明：Agent落地失败的核心，往往不是模型能力，而是模型配套的整套基础设施。
LangChain 的实战数据直观印证了这一点：在模型权重、模型本体完全不变的前提下，仅优化大模型的外层基础设施，其产品在 TerminalBench 2.0 榜单中就从30名开外跃升至第5名。这套决定Agent性能，在大模型外层的基础设施，就是如今行业公认的Agent Harness。（文末附Harness资料合集下载）
Harness 并非全新概念，相关技术雏形早已存在，2026年初行业对其完成了标准化定义。简单来说，它是大模型之外的全套软件基础设施，涵盖编排循环、工具集成、记忆系统、上下文管理、状态持久化、异常处理、安全防护等所有核心能力。
LangChain 核心开发者 Vivek Trivedy表示：模型之外的工程部分，都属于 Harness 的范畴。
换句话说，我们日常所说的Agent是模型依托基础设施产生的涌现行为，是面向用户、具备目标导向、工具调用、自我纠错能力的交互实体；而 Agent Harness 是承载、驱动这类自主智能行为运行的底层系统架构。
研究者 Beren Millidge 在2023年的文章中，用计算机硬件架构精准类比了整套Agent体系，让 Agent Harness 的定位一目了然：
- 原生大模型相当于无内存、无硬盘、无输入输出的空白CPU，仅有计算能力；
- 上下文窗口相当于高速内存，读写快但容量有限；
- 外部数据库相当于硬盘存储，容量大但读取速度慢；
- 工具集成相当于硬件设备驱动程序；
- Agent Harness是整套Agent的操作系统，统筹所有硬件资源与运行流程。
结合 Anthropic、OpenAI、LangChain 等主流厂商的技术方案与行业实践，一套可落地、可量产的Agent Harness ，包含11个独立且协同工作的核心组件。
编排循环是整个Agent的心脏，核心是实现思考-行动-观察（TAO）循环，也就是行业熟知的 ReAct 循环。其完整运行逻辑为：组装输入提示词、调用大模型、解析模型输出、执行工具调用、反馈运行结果，循环往复直至任务完成。
从代码层面看，它本质就是一个while循环，自身实现简单，核心复杂度在于对全流程的管控。Anthropic 将其定义为dumb loop，所有智能推理能力由模型承担，Harness 仅负责管控任务轮次、串联全流程。
工具是Agent落地操作的双手。开发者通过定义工具名称、功能描述、参数类型等结构化信息，将工具能力注入模型上下文，让模型明确可调用的资源与使用方式。
工具层核心能力包含工具注册、参数校验、信息提取、沙箱安全执行、结果捕获、结果格式化适配模型读取。主流产品均有成熟工具体系：Claude Code 覆盖文件操作、搜索、代码执行、网络访问、代码智能分析、子Agent生成六大类工具；OpenAI Agent SDK 支持函数工具、托管工具、MCP服务器工具等多种类型。
Agent记忆分为短时记忆和长时记忆两大维度，覆盖不同运行场景：
- 短时记忆：单一会话内的对话历史，支撑单次任务的连贯执行；
- 长时记忆：跨会话持久化存储的信息。Anthropic 依托 CLAUDE.md、MEMORY.md 文件实现长效记忆；LangGraph 采用命名空间结构化JSON存储；OpenAI 基于 SQLite、Redis 实现会话持久化。
其中 Claude Code 采用三层记忆架构：轻量化索引常驻内存、详情文件按需加载、原始对话记录仅检索调用，兼顾了响应速度与存储效率。
绝大多数Agent的隐性故障，都源于上下文衰减问题。实测数据显示，关键信息处于上下文窗口中间位置时，模型性能会下降30%以上；即便支持百万级token窗口，随着上下文扩容，模型的指令遵循能力也会持续退化。
生产级Harness 通过四大核心策略解决上下文衰减问题：
- 信息压缩：临近窗口上限时，总结对话历史，保留核心决策信息、未解决问题，剔除冗余工具输出；
- 观测屏蔽：隐藏过期工具运行记录，保留调用轨迹，精简无效信息；
- 按需加载：仅加载轻量化标识，动态调取所需数据，避免全量文件载入；
- 子Agent委派：子Agent完成详细探索后，仅返回1000-2000token的精简结果，大幅降低主上下文压力。
上下文管理的核心目标是用最少的高价值token，最大化保障任务执行效果。
该组件负责每一轮模型输入的分层组装，完整输入包含系统提示词、工具定义、记忆文件、对话历史、当前用户指令五大模块，且具备严格的优先级层级。例如 OpenAI Codex 遵循固定优先级：服务端系统指令优先级最高，依次为工具定义、开发者指令、用户指令、对话历史，确保核心规则不被覆盖。
现代Agent Harness 均采用原生工具调用机制，模型直接输出结构化tool_calls对象，无需人工解析自由文本。Harness 通过标准化逻辑判断：存在工具调用则执行对应操作并继续循环，无工具调用则输出最终任务结果。
同时，OpenAI、LangChain 均支持基于Pydantic模型的结构化输出约束，针对极端场景，也保留了错误重试解析机制，通过反馈错误日志让模型自主修正输出。
状态管理负责Agent全流程数据的记录、更新与持久化，实现任务中断恢复、回溯调试能力。不同框架的实现方式各有差异：LangGraph 通过结构化字典存储状态、聚合更新数据，在关键步骤实现断点存档；OpenAI 提供四种独立状态管理策略；Claude Code 则创新性地通过Git提交记录作为断点、进度文件作为临时工作台，实现状态留存。
复杂任务的异常累积效应极强：一个10步流程，即便每步成功率高达99%，最终整体成功率仅90.4%。完善的异常处理是生产级Agent的必备能力。
行业主流方案将异常分为四类并针对性处理：瞬时异常采用退避重试机制、模型可修复异常返回错误日志供模型自主调整、用户可修复异常暂停任务并等待人工介入、未知异常直接上报用于调试。同时主流产品均会限制重试次数，避免无效资源消耗。
安全体系分为三层防护，覆盖Agent全运行流程：输入防护拦截违规初始指令、输出防护校验最终结果合规性、工具防护管控每一次工具调用行为。
Anthropic 采用决策与执行分离架构：模型只决定“尝试做什么”，而工具系统决定“允许做什么”。Claude Code 对40余项工具能力独立管控，通过项目初始化授信、调用前权限校验、高危操作人工确认三步机制，全方位规避风险。
验证循环智能体落地的关键能力，解决模型输出失误、任务偏差等问题。行业主流采用三种校验方式：基于规则的自动化校验（测试、代码检测、类型校验）、可视化校验（UI任务截图核验）、模型裁判校验（独立子Agent评估输出结果）。
Claude Code 创始人曾表示，为Agent增加自主校验能力，可直接将任务完成质量提升2-3倍。
针对超复杂任务，Harness 支持多Agent协同拆解执行。Claude Code 提供镜像复制、独立协作、隔离分支三种执行模式；OpenAI 支持子任务专属Agent、任务全权移交两种协同方式；LangGraph 则通过嵌套状态图实现子Agent管控，让复杂任务分层拆解、高效落地。
了解了各个组件，我们再来看看它们是如何在一个循环中协同工作的。
第一步：提示词组装。Harness 整合系统指令、工具规则、记忆信息、对话历史、用户当前指令，同时遵循“首尾重点信息优先”原则，将核心任务信息放置在提示词首尾，避免中间信息衰减。
第二步：模型推理。组装好的提示词发送至大模型API，模型输出文本内容或工具调用请求。
第三步：输出分类判定。无工具调用则直接结束任务、输出结果；有工具调用则进入执行流程；存在任务移交需求则更新Agent身份，重启循环。
第四步：工具安全执行。Harness 校验工具参数、核对操作权限，在沙箱环境中执行工具调用，只读操作并行执行，修改性操作串行执行，避免数据冲突。
第五步：结果封装反馈。标准化工具运行结果，捕获所有异常信息并封装为可读格式，反馈给模型，为模型自我纠错提供依据。
第六步：上下文更新优化。将本轮运行结果录入对话历史，若临近上下文窗口上限，自动触发信息压缩、精简冗余内容。
第七步：循环迭代或终止。回到第一步重启流程，直至满足终止条件。任务终止场景包含：无工具调用的最终输出、达到最大轮次、token资源耗尽、安全规则触发、用户主动中断等。
针对跨窗口的超长任务，Anthropic 推出双阶段Ralph循环模式：初始化Agent搭建运行环境、生成初始记录，后续会话Agent读取历史进度、接续完成任务，依托文件系统实现跨上下文的任务连续性。
当前主流Agent框架均基于 Agent Harness 核心逻辑搭建，实现方式各有侧重：
- Anthropic Claude Agent SDK：通过一个 query() 函数暴露 Harness，创建一个异步的循环并返回一个流式消息的迭代器。其核心就是dumb loop，所有智能都在模型里，Harness 仅负责流程调度。Claude Code 使用的是收集-行动-验证（Gather-Act-Verify）循环。
- OpenAI Agents SDK：通过 Runner 类实现 Harness，支持异步、同步和流式三种模式。其理念是代码优先，工作流逻辑用原生 Python 表达。Codex Harness 则采用三层架构，所有客户端共享同一个 Harness，这也是为什么Codex 模型在 Codex 界面上的体验比在通用聊天窗口里更好。
- LangGraph：将 Harness 建模为一个显式的状态图。一个“LLM 节点”和一个“工具节点”通过条件边连接。LangGraph 是从 LangChain 早期被弃用的 AgentExecutor 演变而来，解决了其难以扩展和缺乏多智能体支持的问题。其Deep Agents明确使用了Agent Harness一词。
- CrewAI：实现了一种基于角色的多Agent架构，通过Harness 定义Agent角色、目标、工具，搭配流程管理层实现任务路由、结果校验，支撑多Agent自主协作。其 Flows 层为确定性骨干提供了支持，在 Crews 处理自主协作的同时管理路由和验证。
所有Harness 架构设计，都需要权衡七大核心选型，直接决定Agent性能与落地适配性：
- 单/多Agent选型：Anthropic 和 OpenAI 都建议优先最大化单个Agent的能力。多Agent系统会带来额外开销（额外的 LLM 调用、交接时的上下文丢失）。只有当工具数量过多（例如超过 10 个且功能重叠）或存在清晰独立的任务领域时，才考虑拆分。
- 运行循环选型：ReAct 循环灵活度高、逐步迭代成本高；规划执行架构可大幅提升运行速度，最高可实现3.6倍效率提升。
- 上下文管理策略：五种生产级策略包括基于时间的清除、对话总结、观察屏蔽、结构化笔记和子Agent委派。ACON 的研究表明，通过优先保留推理轨迹而非原始工具输出，可以减少 26%-54% 的 token 消耗，同时保持 95% 以上的准确率。
- 验证循环设计：计算性验证（如测试、Linters）提供确定性的事实依据，推理性验证（LLM 作为裁判）能捕捉语义问题，但会增加延迟。
- 安全权限策略：根据场景选择宽松模式（高效高风险）或严格模式（安全低效率）；
- 工具范围管控：遵循最小可用原则，精简工具数量、按需加载工具，避免工具过多导致模型决策混乱；
- Harness 轻量化程度：长期趋势为轻量化Harness ，将核心决策能力交给模型，仅保留基础调度、安全、校验能力。
在大模型同质化严重的当下，相同模型、不同Harness 的Agent产品，性能差距可达数十倍。
Agent Harness 并非简单的封装工具，也不是标准化的通用组件，而是包含资源调度、误差修复、记忆管理、安全管控、自主校验的全套复杂工程体系。整个行业的长期发展趋势是Harness 持续轻量化，因为模型本身在逐渐更强。但 Harness 本身不会消失，即使是最强大的模型，也需要一个系统来管理它的上下文窗口、执行它的工具调用、持久化它的状态、验证它的工作成果。
