#Harness
WorkBuddy Agent 工程实践：从模型到 Harness 的产品化路径
我们总以为，把 Agent 做好，关键在于换一个更强的模型，或者把提示词写得更长、更细。
但真正进入一线场景后会发现，模型能力只是起点。Agent 能否稳定完成任务，还取决于它如何被引导，上下文如何被组织，工具和权限如何接入，结果如何被验证…
大模型解决智能问题，Harness解决交付问题
看到一篇关于 Harness 的长文，讲 AI Agent 的 7 大组件。文章用了一个特别贴切的比喻——组织一次家庭聚餐，来解释为什么光有大模型不够，还需要一套工作系统。
这个比喻很妙。你请了一个很聪明的私人助理帮…
提示词、RAG、Agent 换了三轮，真正的新范式其实是三样工程
这两年，AI 圈每隔一阵就换一个最热的词。前几年是提示词工程，后来是 RAG，今年开口闭口都是 Agent。可真正在用、在改、在攒的那套东西，从头到尾没怎么变。热闹追的是名词，沉淀的是工程。
热词一茬茬换，你到底攒下了什么？
追名词的人：…
Harness Engineering：用 Markdown 构建可读可验证的 AI Agent 仓库
在 AI Agent 开发中，我们常常把注意力集中在模型能力上——更大的参数、更好的推理、更长的上下文。但一个被忽视的事实是：当模型能力达到一定阈值后，真正的瓶颈变成了 harness，也就是你围绕模型构建的一切基础…
2026 年 Coding Agent 趋势：越能干，越需要工作纪律
如果说 2024 年是 AI 写代码的“大力出奇迹”时代，那 2026 年的 Coding Agent 赛道已经进入了一个更成熟、也更务实的阶段——拼到最后，拼的是“工作纪律&rd…
harness-anything：让 AI 直接操控 WPS、Photoshop 的开源桌面工具，47 个命令覆盖办公设计学术
最近在 GitHub 上发现了一个很有意思的开源项目——harness-anything，它把桌面软件的常用操作抽象成统一的命令行接口，让 AI 可以直接操控 WPS、Photoshop、Illustrator 等本…
Agent 工程新基建：Harness 如何决定 AI Agent 从 Demo 到生产系统的可靠性？
当 AI Agent 真正开始修代码、跑命令、改配置，跨越几十轮工具调用去完成一个长任务时，问题会迅速从「模型能不能做」变成「系统能不能让它稳定、安全、可恢复地做完」。这就是 Harness 开始变得重要的原因。
Harness 不是一个新…
OpenHarness：港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容 15+ 大模型提供商
OpenHarness：港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容 15+ 大模型提供商
AI Agent 领域概念层出不穷，但真正能在生产环境落地的基础设施依然稀缺。从工具调用到权限管理、从记忆持久化到多智能体协作，每一步都充满挑战。
近…
Harnessclaw本地AI工作台搭建指南
本文介绍如何使用Harnessclaw搭建本地AI工作台，实现多Agent聚合管理和工具调用。
为什么需要本地AI工作台？
日常使用中，经常需要在ChatGPT、Claude、Gemini等多个平台的网页版本之间切换。想体验"Agent+工…
Agent Harness 解析：智能体架构深度拆解
问题不在模型
你搭过一个 Agent 原型：接了 ReAct 循环，挂了几件工具，演示效果不错。但当你把它推向生产环境，问题接踵而至——模型记不住三步前的操作，工具调用静默失败，上下文窗口被垃圾数据填满。
问题不在…