Solon AI Harness 首次发版

Solon AI Harness 是一个高性能的智能体"马具(Harness)"框架。作为底层核心,它已在 SolonCode CLI 项目中经过了三个月的深度打磨与实战验证。这次随 Solon AI v3.10.1 首次发布。

1、为什么需要 Harness

业界目前有两个极具启发性的定义:

  • 公式定义:Agent = Model + Harness。模型提供推理,而 Harness 提供落地执行的实体。
  • 硬件类比:Model 是 CPU(计算核心),Context 是 内存(瞬时寻址),而 Harness 则是 操作系统(资源调度与环境隔离)。

没有 Harness 的 Agent 就像一个漂浮在大脑中的灵魂,虽然能思考,但无法稳定地感知物理世界、无法受控地操作工具,更无法在复杂的长程任务中保持状态。

2、Solon AI Harness 的主要工作

组织工具使用 (Tool Steering)
  • 动态挂载与发现(支持 MCP 协议、Web RestApi)。
  • 输入/输出的标准化协议转换。
  • 安全拦截:在危险指令执行前进行权限校验或人工确认(HITL)。
组织记忆与会话 (Memory & Session Management)
  • 管理 Session 的持久化与恢复。
  • 区分"短期工作记忆"与"长期向量记忆"。
  • 快照机制:在任务中断时自动保存状态,支持断点续传。
操控上下文及摘要压缩 (Context Engineering)
  • 窗口滑窗:当 Token 接近上限时,自动识别并保留关键信息。
  • 语义压缩:将冗长的工具回显(如数千行代码输出)自动总结为模型可理解的摘要。
  • 意图聚焦:通过 RAG 技术动态注入当前任务最相关的片段。
环境隔离与沙盒驱动 (Sandbox & Environment)
  • 影子空间:在 .harness 目录下构建隔离的工作区,确保 Agent 的修改不直接污染生产环境。
  • 自愈循环:捕获执行过程中的 stderr,将其作为 Observation 反馈给模型,驱动 ReAct 循环自动修正错误。

3、应用示例

引用依赖

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>org.noear</groupId>
    <artifactId>solon-ai-harness</artifactId>
</dependency>

构建实例

java 复制代码
public class DemoApp {
    public static void main(String[] arg) throws Throwable {
        //--- 1. 初始化
        HarnessProperties harnessProps = new HarnessProperties(".tmp/");
        harnessProps.addTools(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL); //设定工具权限
        harnessProps.setChatModel(null); //设定大模型配置

        ChatModel chatModel = ChatModel.of(harnessProps.getChatModel()).build();
        AgentSessionProvider sessionProvider = new AgentSessionProvider() {
            private Map<String, AgentSession> sessionMap = new ConcurrentHashMap<>();

            @Override
            public AgentSession getSession(String instanceId) {
                return sessionMap.computeIfAbsent(instanceId, k -> InMemoryAgentSession.of(k));
            }
        };

        HarnessEngine engine = HarnessEngine.builder()
                .properties(harnessProps)
                .chatModel(chatModel)
                .sessionProvider(sessionProvider)
                .build();

    }
}

应用示例

复制代码
public class DemoApp {
    public static void main(String[] arg) throws Throwable {
        //--- 1. 初始化 
        // ...

        //--- 用主代理执行
        csae1(engine, "hello");

        //--- 动态创建子代理执行(好处理可以动态创建不同的工具权限)
        case2(engine, "hello");

    }

    private static void csae1(HarnessEngine engine, String prompt) throws Throwable {
        AgentSession session = engine.getSession(HarnessEngine.SESSION_DEFAULT);

        //--- 用主代理模式
        engine.getMainAgent().prompt(prompt)
                .session(session) //没有,则为临时会话
                .options(o -> {
                    //按需,动态指定工作区(没有,则为默认工作区)
                    o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, "xxx");
                })
                .call();
    }

    private static void case2(HarnessEngine engine, String prompt) throws Throwable {
        AgentSession session = engine.getSession(HarnessEngine.SESSION_DEFAULT);

        //--- 动态定义智能体
        AgentDefinition definition = new AgentDefinition();
        definition.setSystemPrompt("xxx"); //系统提示词
        definition.getMetadata().addTools(ToolPermission.TOOL_BASH); //工具权限

        ReActAgent subagent = engine.createSubagent(definition).build();
        subagent.prompt(prompt)
                .session(session) //没有,则为临时会话
                .options(o -> {
                    //按需,动态指定工作区(没有,则为默认工作区)
                    o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, "xxx");
                })
                .call();
    }
}
相关推荐
lqbzlll2 分钟前
CVE-2026-91403 排查指南:Java JSSE 信任链漏洞的根因、影响范围和修复步骤
java·开发语言·信任链
CarIise5 分钟前
AOP 概念的引入
java·开发语言
七夜zippoe8 分钟前
Agent 测试实战:单元测试、集成测试与 Mock LLM 策略
ai·单元测试·集成测试·mock·agent
Eloudy10 分钟前
《Attention Is All You Need》的 Encoder–Decoder Transformer 一次完整训练
llm·transformer
重生之我是Java开发战士14 分钟前
【Redis】Java & JavaSpring 客户端
java·redis·bootstrap
鬼手点金15 分钟前
提示注入:上下文安全的核心威胁
人工智能·安全·microsoft·机器学习·缓存·prompt
山川绿水17 分钟前
DeepSeek-DSH安装报错[deploy] 命令失败:npx -y pnpm install --prefer-offline
人工智能·网络安全
ZhengEnCi18 分钟前
脉冲神经网络是什么:从LIF神经元到第三代神经网络的能耗优势
人工智能·神经网络·机器学习
小虎AI生活20 分钟前
腾讯 Buddy One 上手:跨应用 AI 协同的配置步骤与安全红线(附派活验收清单)
人工智能·超级个体·一人公司·青玥ai
Solange__24 分钟前
AI世界模型、3D场景生成和游戏引擎怎么选?按5类任务比较交互、物理与导出
开发语言·人工智能·游戏·平面·3d·自然语言处理·游戏引擎