本文深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 真正在构建什么。涵盖编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及将无状态大语言模型转变为全能智能体的其他一切。
你已经构建了一个聊天机器人。也许你还用几个工具搭了一个 ReAct 循环。演示时它能跑通。但当你试图构建生产级系统时，轮子就掉了：模型忘了三步前做了什么，工具调用无声地失败，上下文窗口塞满了垃圾。
问题不在你的模型。而在模型周围的一切。
LangChain 证明了这一点：当他们只改变包裹大语言模型的基础设施（同样的模型，同样的权重），就从 TerminalBench 2.0 的前 30 名之外跃升至第 5 名。另一个研究项目通过让大语言模型优化基础设施本身，达到了 76.4% 的通过率，超越了人工设计的系统。
那套基础设施现在有了名字：智能体驾驭层（Agent Harness）。
一、什么是智能体 Harness？
这个术语在 2026 年初被正式提出，但概念早已存在。Harness 是包裹大语言模型的完整软件基础设施：编排循环、工具、记忆、上下文管理、状态持久化、错误处理和安全护栏。Anthropic 的 Claude Code 文档说得简单：SDK 就是"驱动 Claude Code 的智能体 Harness"。OpenAI 的 Codex 团队也使用同样的表述，明确将"智能体"和"Harness"这两个词等同起来，指代让大语言模型变得有用的非模型基础设施。
我很喜欢 LangChain 的 Vivek Trivedy 提出的那个经典公式：“如果你不是模型，你就是 Harness。”
这里有个容易让人混淆的区别。"智能体"是涌现出来的行为：那个以目标为导向、使用工具、自我修正的、用户与之交互的实体。而 Harness 是产生这种行为的机器。当有人说"我构建了一个智能体"时，他们的意思其实是他们构建了一个 Harness，然后把它指向了一个模型。
Beren Millidge 在 2023 年的文章《脚手架式大语言模型作为自然语言计算机》中把这个类比说得很精确。一个原始的大语言模型就像一台没有内存、没有硬盘、没有 I/O 的 CPU。上下文窗口充当内存（快但有限）。外部数据库充当硬盘存储（大但慢）。工具集成充当设备驱动。Harness 就是操作系统。正如 Millidge 所写：“我们重新发明了冯·诺依曼架构”，因为这是任何计算系统的自然抽象。
二、三个工程层级
模型周围有三个同心圆的工程层级：
- 提示工程（Prompt Engineering）：精心制作模型接收的指令。
- 上下文工程（Context Engineering）：管理模型在什么时间看到什么内容。
- 驾驭工程（Harness Engineering）：涵盖以上两者，再加上整个应用基础设施：工具编排、状态持久化、错误恢复、验证循环、安全执行和生命周期管理。
Harness 不是提示词的外包装。它是让自主智能体行为成为可能的完整系统。
三、生产级 Harness 的 12 个组件
综合 Anthropic、OpenAI、LangChain 以及更广泛的实践者社区的观点，一个生产级智能体 Harness 包含十二个不同的组件。我们逐一剖析。
- 编排循环（The Orchestration Loop）
这是心跳。它实现了思考-行动-观察（TAO）循环，也叫 ReAct 循环。循环的运行方式是：组装提示词 → 调用大语言模型 → 解析输出 → 执行任何工具调用 → 将结果反馈回去 → 重复直到完成。
从机制上讲，它通常只是一个 while 循环。复杂性存在于循环管理的一切之中，而不是循环本身。Anthropic 将他们的运行时描述为一个"笨循环"，所有智能都存在于模型中。Harness 只是管理轮次。
- 工具（Tools）
工具是智能体的双手。它们被定义为模式（名称、描述、参数类型），注入到大语言模型的上下文中，让模型知道有哪些可用工具。工具层处理注册、模式验证、参数提取、沙盒化执行、结果捕获，以及将结果格式化回大语言模型可读的观察内容。
Claude Code 提供六大类工具：文件操作、搜索、执行、网络访问、代码智能和子智能体生成。OpenAI 的 Agents SDK 支持函数工具（通过@function_tool）、托管工具（WebSearch、CodeInterpreter、FileSearch）和 MCP 服务器工具。
- 记忆（Memory）
记忆在多个时间尺度上运作。短期记忆是单次会话内的对话历史。长期记忆跨会话持久化：Anthropic 使用CLAUDE.md项目文件和自动生成的MEMORY.md文件；LangGraph 使用按命名空间组织的 JSON 存储；OpenAI 支持由 SQLite 或 Redis 支撑的会话（Sessions）。
Claude Code 实现了一个三层层级结构：一个轻量级索引（每条约 150 个字符，始终加载）、按需拉取的详细主题文件、以及仅通过搜索访问的原始转录文本。一个关键的设计原则是：智能体将自己的记忆视为"提示"，在行动前会针对实际状态进行验证。
- 上下文管理（Context Management）
这是许多智能体无声失败的地方。核心问题是上下文腐烂（context rot）：当关键内容落在窗口中间位置时，模型性能下降 30% 以上（Chroma 的研究，与斯坦福的"Lost in the Middle"发现相互印证）。即使是百万 token 的窗口，随着上下文增长，指令遵循能力也会下降。
生产级策略包括：
- 压缩（Compaction）：接近限制时总结对话历史（Claude Code 保留架构决策和未解决的 bug，同时丢弃冗余的工具输出）。
- 观察屏蔽（Observation Masking）：JetBrains 的 Junie 隐藏旧的工具输出，但保留工具调用可见。
- 即时检索（Just-in-time Retrieval）：维护轻量级标识符并动态加载数据（Claude Code 使用grep、glob、head、tail，而不是加载完整文件）。
- 子智能体委托（Sub-agent Delegation）：每个子智能体进行广泛探索，但只返回 1,000 到 2,000 token 的浓缩摘要。
Anthropic 的上下文工程指南指出目标是：找到最小的高信号 token 集合，以最大化期望结果的可能性。
- 提示词构建（Prompt Construction）
这负责组装模型在每一步实际看到的内容。它是分层的：系统提示词、工具定义、记忆文件、对话历史，以及当前用户消息。
OpenAI 的 Codex 使用严格的优先级栈：服务器控制的系统消息（最高优先级）、工具定义、开发者指令、用户指令（级联的AGENTS.md文件，32 KiB 限制），然后是对话历史。
- 输出解析（Output Parsing）
现代 Harness 依赖原生工具调用，模型返回结构化的 tool_calls 对象，而不是必须解析的自由文本。Harness 检查：有工具调用吗？执行它们并循环。没有工具调用？那就是最终答案。
对于结构化输出，OpenAI 和 LangChain 都支持通过 Pydantic 模型进行模式约束的响应。像RetryWithErrorOutputParser 这样的传统方法（将原始提示词、失败的完成内容和解析错误反馈给模型）在边缘情况下仍然可用。
- 状态管理（State Management）
LangGraph 将状态建模为流经图节点的类型化字典，通过 reducer 合并更新。检查点发生在超级步骤边界，支持中断后恢复和时间旅行调试。OpenAI 提供四种互斥策略：应用内存、SDK 会话、服务器端 Conversations API，或轻量级的 previous_response_id 链式调用。Claude Code 采取了不同方法：用 git 提交作为检查点，用进度文件作为结构化草稿本。
- 错误处理（Error Handling）
这之所以重要，是因为：一个 10 步流程，如果每步成功率 99%，端到端成功率也只有约 90.4%。错误会快速复合。
LangGraph 区分四种错误类型：瞬态错误（带退避的重试）、大语言模型可恢复错误（将错误作为 ToolMessage 返回，让模型自行调整）、用户可修复错误（中断以获取人工输入）、以及意外错误（冒泡以供调试）。Anthropic 在工具处理程序内部捕获失败，并将它们作为错误结果返回，以保持循环运行。Stripe 的生产级 Harness 将重试次数上限设为两次。
- 护栏与安全（Guardrails and Safety）
OpenAI 的 SDK 实现了三个层级：输入护栏（在第一个智能体上运行）、输出护栏（在最终输出上运行）、工具护栏（在每次工具调用上运行）。一个"绊线（tripwire）"机制在触发时立即停止智能体。
Anthropic 在架构上将权限执行与模型推理分离。模型决定尝试什么；工具系统决定允许什么。Claude Code 独立控制约 40 个离散的工具能力，分为三个阶段：项目加载时的信任建立、每次工具调用前的权限检查、以及高风险操作的显式用户确认。
- 验证循环（Verification Loops）
这是区分玩具演示和生产级智能体的东西。Anthropic 推荐三种方法：基于规则的反馈（测试、linter、类型检查器）、视觉反馈（通过 Playwright 截图用于 UI 任务）、以及大语言模型作为裁判（一个单独的子智能体评估输出）。
Claude Code 的创建者 Boris Cherny 指出，给模型一种验证其工作的方式能将质量提升 2 到 3 倍。
- 子智能体编排（Subagent Orchestration）
Claude Code 支持三种执行模型：Fork（父上下文的字节级相同副本）、Teammate（单独的终端面板，基于文件的邮箱通信）、以及 Worktree （拥有自己的 git 工作树，每个智能体一个独立分支）。OpenAI 的 SDK 支持智能体作为工具（专家处理有界的子任务）和交接（handoffs，专家完全接管控制）。LangGraph 将子智能体实现为嵌套状态图。
四、循环运转：逐步拆解
既然你已经了解了各个组件，让我们追踪它们如何在一个循环中协同工作。
第 1 步（提示词组装）：Harness 构建完整输入：系统提示词 + 工具模式 + 记忆文件 + 对话历史 + 当前用户消息。重要上下文被放置在提示词的开头和结尾（基于"Lost in the Middle"发现）。
第 2 步（大语言模型推理）：组装的提示词被发送到模型 API。模型生成输出 token：文本、工具调用请求，或两者兼有。
第 3 步（输出分类）：如果模型只产生了文本而没有工具调用，循环结束。如果它请求了工具调用，进入执行阶段。如果请求了交接，更新当前智能体并重新开始。
第 4 步（工具执行）：对于每个工具调用，Harness 验证参数、检查权限、在沙盒环境中执行、并捕获结果。只读操作可以并发运行；变更操作串行运行。
第 5 步（结果打包）：工具结果被格式化为大语言模型可读的消息。错误被捕获并作为错误结果返回，以便模型自我纠正。
第 6 步（上下文更新）：结果被追加到对话历史。如果接近上下文窗口限制，Harness 触发压缩。
第 7 步（循环）：返回第 1 步。重复直到终止。
终止条件是分层设置的：模型产生没有工具调用的响应、超过最大轮次限制、token 预算耗尽、护栏绊线触发、用户中断、或返回安全拒绝。一个简单问题可能需要 1 到 2 轮。一个复杂的重构任务可以跨多轮串联几十个工具调用。
对于跨越多个上下文窗口的长时间运行任务，Anthropic 开发了一种两阶段的"Ralph Loop"模式：一个初始化智能体设置环境（初始化脚本、进度文件、功能列表、初始 git 提交），然后每个后续会话中的编码智能体读取 git 日志和进度文件来定位自己，挑选最高优先级的未完成功能，进行工作，提交，并写入摘要。文件系统提供了跨上下文窗口的连续性。
五、真实 Harness 如何实现这一模式
Anthropic 的 Claude Agent SDK 通过单个query() 函数暴露 Harness，该函数创建智能体循环并返回一个异步迭代器来流式传输消息。运行时是一个"笨循环"。所有智能都存在于模型中。Claude Code 使用一个收集-行动-验证循环：收集上下文（搜索文件、阅读代码）、采取行动（编辑文件、运行命令）、验证结果（运行测试、检查输出），重复。
OpenAI 的 Agents SDK 通过Runner类实现 Harness，具有三种模式：异步、同步和流式。该 SDK 是"代码优先"的：工作流逻辑用原生 Python 表达，而不是图 DSL。Codex Harness 在此基础上扩展了三层架构：Codex Core（智能体代码 + 运行时）、App Server（双向 JSON-RPC API）和客户端界面（CLI、VS Code、网页应用）。所有界面共享同一个 Harness，这就是为什么"Codex 模型在 Codex 界面上感觉比在通用聊天窗口中更好"。
LangGraph 将 Harness 建模为显式状态图。两个节点（llm_call和tool_node）通过条件边连接：如果存在工具调用，路由到 tool_node；如果不存在，路由到 END。LangGraph 从 LangChain 的 AgentExecutor 进化而来，后者在 v0.2 中被弃用，因为它难以扩展且缺乏多智能体支持。LangChain 的 Deep Agents 明确使用了"智能体 Harness"这一术语：内置工具、规划（write_todos工具）、用于上下文管理的文件系统、子智能体生成和持久化记忆。
CrewAI 实现了基于角色的多智能体架构：Agent（围绕大语言模型的 Harness，由角色、目标、背景故事和工具定义）、Task（工作单元）和 Crew（智能体集合）。CrewAI 的 Flows 层增加了"在关键处注入智能的确定性骨架"，管理路由和验证，而 Crews 处理自主协作。
AutoGen（正在演变为 Microsoft Agent Framework）开创了对话驱动的编排。其三层架构（Core、AgentChat、Extensions）支持五种编排模式：顺序、并发（扇出/扇入）、群聊、交接和 magentic（一个管理智能体维护动态任务账本，协调专家）。
六、脚手架隐喻
脚手架隐喻不是装饰性的。它是精确的。建筑脚手架是临时基础设施，让工人能够建造他们 otherwise 无法到达的结构。它不做建造工作。但没有它，工人就上不了高层。
关键洞察：建筑完工时，脚手架会被拆除。随着模型改进，Harness 复杂性应该降低。Manus 在六个月内重写了五次，每次重写都移除了复杂性。复杂的工具定义变成了通用的 shell 执行。"管理智能体"变成了简单的结构化交接。
这指向了共同进化原则：模型现在会在特定的 Harness 在环的情况下进行后训练。Claude Code 的模型学会了使用它被训练时所用的特定 Harness。改变工具实现可能会降低性能，因为这种紧密耦合。
Harness 设计的"未来验证测试"：如果性能随着更强大的模型而提升，且无需增加 Harness 复杂性，那么设计就是合理的。
七、定义每个 Harness 的七个决策
每个 Harness 架构师都面临七个选择：
- 单智能体 vs. 多智能体。
Anthropic 和 OpenAI 都说：先最大化单智能体。多智能体系统增加开销（额外的路由大语言模型调用、交接时的上下文丢失）。只有当工具过载超过约 10 个重叠工具，或存在明显分离的任务域时，才进行拆分。
- ReAct vs. 计划-执行。
ReAct 在每一步交错推理和行动（灵活但每步成本更高）。计划-执行将计划与执行分离。LLMCompiler 报告称比顺序 ReAct 快 3.6 倍。
- 上下文窗口管理策略。
五种生产级方法：基于时间的清除、对话总结、观察屏蔽、结构化笔记和子智能体委托。ACON 研究表明，通过优先保留推理痕迹而非原始工具输出，token 减少了 26% 到 54%，同时保持了 95% 以上的准确率。
- 验证循环设计。
计算验证（测试、linter）提供确定性的 ground truth。推理验证（大语言模型作为裁判）捕获语义问题但增加延迟。Martin Fowler 的 Thoughtworks 团队将其框定为引导器（前馈，在行动前引导）与传感器（反馈，在行动后观察）。
- 权限和安全架构。
宽松（快但风险高，自动批准大多数操作）vs. 严格（安全但慢，每个操作都需要批准）。选择取决于部署上下文。
- 工具范围策略。
更多工具通常意味着更差的性能。Vercel 从 v0 中移除了 80% 的工具，结果反而更好。Claude Code 通过懒加载实现了 95% 的上下文缩减。原则：只暴露当前步骤所需的最小工具集。
- Harness 厚度。
多少逻辑存在于 Harness 中，多少留给模型。Anthropic 押注簿 Harness 和模型改进。基于图的 Harness 押注显式控制。Anthropic 经常从 Claude Code 的 Harness 中删除规划步骤，因为新版本模型内化了这种能力。
八、Harness 就是产品
两个使用相同模型的产品，仅凭 Harness 设计就可能产生截然不同的性能。TerminalBench 的证据很明确：只改变 Harness，智能体就跃升了 20 多个排名位置。
Harness 不是一个已解决的问题，也不是一个商品化层。这里才是硬核工程所在：将上下文作为稀缺资源管理、设计能在失败复合前捕获它们的验证循环、构建提供连续性而不产生幻觉的记忆系统、以及做出架构赌注：该建多少脚手架，又该留给模型多少。
这个领域正朝着更薄的 Harness 发展，因为大模型在改进。但 Harness 本身不会消失。即使是最强大的模型，也需要某种东西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、并验证它的工作。
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