前言
本系列是本人对于agent的一点自己的认识，所以打算做一个系列的文章，讲述agent的组成与设计。
讲述：Agent Loop核心循环 + Agent Harness运行控制层，共同组成的一个agent
Agent的核心
相信其实AI很多技术栈和框架出来后，其实细心观察还是会发现，agent的核心其实是循环， 不管是 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、ReAct自定义原生 Agent，所有框架底层全部绕不开 Agent Loop（智能体循环），这也是 Agent 和普通单次 Prompt 问答最本质的分界线 ：
- 普通大模型调用：单次输入→单次输出，流程直接中断，模型无法自主行动；
- Agent 循环：形成闭环往复，拥有自主迭代能力，完整流程： 接收上下文 → 模型推理思考 → 输出工具调用意图 → 执行外部工具 → 收集工具结果 → 回填上下文，再次思考 只要存在工具调用、多轮自主决策、分步完成复杂任务，就一定依赖循环驱动。
市面上所有 Agent 框架，本质只是对这套循环做封装优化，那么封装优化什么呢：
有的封装 工具解析、流式输出
有的封装权限，安全，沙箱，审批
有的封装子智能体，并发，锁
有的封装优化状态，记忆，持久化
有的封装人机交互、中断
在这种种封装之下，就组成一个我们俗称的agent。这个agent经过上面的封装，有了自主调用工具的能力，而且系统上又有沙箱，记忆等等以上的封装知识。
这么看来agent不就是一个被层层包装的循环系统，而LLM大模型就充当以一个类似于提出主意的"员工" ，而员工的主意不能直接采纳需要我们的"老板"来审批，安排，分配 ，也就是**"封装"的功能** 。其实后面这种封装就被 Mitchell Hashimoto 提出的一个概念给概括总结了 这个概念就是：harness。
那么接下来就是顺着话题下来
从 AI 能力本质、框架底层实现来看：循环是 Agent 的底层核心骨架，是区分普通问答和智能体的关键，没有循环就不存在自主分步执行的能力；
从工程生产落地视角：
- 循环只是思考内核，只负责模型推理与工具意图生成；
- 运行控制层 Harness，负责拦截风险、保障可靠、隔离多租户、管控资源，是生产环境必不可少的另一半核心；
循环赋予了agent什么样的能力呢
- 自主分步拆解任务：不用人类一次性把所有细节说清，模型可以一轮一轮分步调查、补充信息；
- 自主纠错补全信息：工具执行失败、缺少参数、数据不足时，循环会让模型重新规划下一步动作；
- 多工具链式组合：自动串联读文件、查接口、跑测试、生成补丁等一系列操作，不用人工分步触发。
如果在通俗一点就是，LLM大模型会思考我们的需求和问题，但是需要不断得获取信息，不断的问我们，不断的尝试，失败后又重新思考规划方向，这就是循环做一件事就是**解决需求，**循环的目的就是：确定方向是对的，信息是准确得，权限是允许的，总之就是确保解决需求的方式是对的，可以成功的。
两层架构(Agent Loop与Agent Harness)
整个agent系统天然拆两层，二者解耦、单向协作、互不侵入，不存在包含 / 互斥关系：
- Agent Loop（思考层，纯推理） 唯一工作：执行 Agent Loop 循环 ：接收上下文→调用模型→解析工具调用意图→把行动请求抛出给外层 Harness； 完全不触碰权限、沙箱、存储、队列、租户、审批、限流；只输出 "想干什么"，无权决定 "能不能干"。
- Agent Harness（管控运行层，工程底座） 承接 Loop 输出的所有工具意图，统一完成安全校验、资源调度、持久化、故障兜底、人机治理、多租户隔离； 不参与模型推理逻辑，不修改模型输出内容，只管控模型行为落地真实世界的全链路规则。
第一层固定循环流程（Agent Loop）
- 接收当前任务上下文、上一轮工具执行结果
- 调用大模型推理
- 解析模型输出：区分纯文本回答 / 工具调用请求
- 如果是工具调用：把标准化工具意图抛出给外层 Harness
- 如果得到最终结论：终止循环，输出结果
- 等待 Harness 返回工具执行数据，回到第一步循环思考
核心约束（边界）:
- 不感知用户、租户、仓库权限；
- 不区分 OpenAI / Anthropic / Gemini 等模型底层协议差异；
- 不读写数据库、文件、缓存，不管理任务状态；
- 不处理审批、沙箱、超时重试、断连恢复；
- 不控制并发、子智能体、成本限流。
**通俗理解：**Loop核心 就是只会提需求的实习生，只思考要调用什么工具、下一步怎么做，没有任何操作权限。
第二层核心：Agent Harness（运行控制层，安全调度中枢）
核心定位
承接 Kernel 输出的工具意图，全权管控现实世界所有操作与风险，是生产环境 Agent 的工程核心、安全兜底层。
完整核心职责
- 上下文构建：封装可信租户、用户、资源访问范围，全链路透传权限上下文；
- 工具安全拦截：双层参数校验、五层安全防线、提示注入防护、人工审批、沙箱隔离；
- 资源执行调度：工具并发控制、文件锁、子智能体隔离、租约 + 隔离令牌防脏写；
- 长任务与持久化：事件溯源存储、队列解耦 HTTP、幂等防重复、结果未知状态对账、断线任务保活；
- 多模型管理：多厂商模型统一适配、故障切换合规校验、用量成本统计；
- 人机交互治理：任务规划、缺失信息澄清、分级自主权限、实时中断撤销；
- 记忆合规管控：长期记忆读写过滤、全链路删除清理、检索权限校验；
- 观测与限流：多层资源限额、Fan-out 子任务管控、过载降级、审计留痕。
其实到这里我就差不多讲完关于我agent两层基本架构的理解了，下面是我让豆包根据我的意思，生成的一个直观的图片。
