前言
本文写于2026年10月，当前仍然有很多人在关心运行时Harness，我认为这个层面的关注已经落后于Agent的发展节点了。
运行时Harness------驾驭LLM
langchain有一个很经典的公式：Agent=LLM+Harness。
无论是langchain还是agentscope，都提供了相对完整的原子Harness，帮助你实现context、skill、tool、沙箱、记忆等等，这些都是Runtime Harness。
当前的Agent开发者，无论是古法还是AI编程，如果还是人在主导Agent的构建部署，应该要考虑如何再往前进一步了。
构建型Harness------驾驭智能资产研发
当前AI 应用发展的趋势是，越来越多地将人的智力支出，迁移到LLM上。前端开发岗位、后端开发岗位都在逐渐消失，Agent开发岗位，也一样会逐渐消失。
现在这个时间节点应该更多地考虑，如何构建一套Harness体系，能够开发出优秀的Agent，而不要陷在Agent内部如何harness llm。
我将对Agent这类智能能力构建的管理，称为构建型Harness。这个Harness不仅仅包括Agent的构建，还包括各类关联资产（如skill、tool、MCP等）的构建。
当我们有这样的构建Harness，各类能力资产会快速爆炸，这时候应该再往前走一步，如何管理这些能力。
治理Harness------驾驭智能资产管理
类比到代码开发上，过去人力管理代码，现在代码暴增后，想办法让AI管。同样的道理，将来智能体规模暴涨后，也应该让AI管理。
治理Harness的核心我总结为两个词：link & loop，也就是万物关联，自主迭代。
最后
多层Harness和Loop的构建，是现在AI平台的较为前沿的基础设施能力建设，可能也是未来2年的重要话题。平台建设者们应该将精力往这个方向倾斜。