近期技术社区讨论频繁，多位行业专家提出一个观点：'harnesses are the new agents'。2026 年，AI Agent 的战场正从'比模型谁更聪明'转向'比 Harness 谁设计得更好'。
很多人花大价钱搞最强 LLM，结果 Agent 跑个复杂任务就崩。原来问题从来不在模型，而在流程设计。今天就来聊聊这个被低估的核心：Agent Harness。它不是什么新概念，但它才是让 AI Agent 从'玩具'变成'生产力'的关键。
什么是 Agent Harness？别再把模型当全部了
简单一句话：AI Agent = LLM 模型 + Harness。
模型负责'想'（推理、决策），Harness 负责'做'和'管'——包括任务规划、上下文持久化、工具调用、状态管理、错误恢复、子代理协调，甚至 Human-in-the-loop 介入。模型只是引擎，Harness 才是方向盘、刹车和导航系统。
有开发者说得特别扎心：'模型越来越商品化，GPT-5、Claude、Grok 随便换，但 Harness 设计得好坏，直接决定 Agent 能不能活下来。'
没有 Harness，模型再聪明也只是'一次性聊天机器人'；有了 Harness，它才能跑长任务、处理真实复杂场景。
Harness 到底包含什么？拆解核心组件
从开源项目和工程实践里总结，最核心的几块是：
- 规划与分解能力：把大任务拆成可执行的小步骤，还能动态调整。
- 记忆与状态持久化：跨多个上下文窗口不迷路。用向量数据库、技能文件、状态机来保持历史。
- 工具调用与执行循环：带重试、验证、成本控制的闭环，还支持子代理并行。
- 运行时控制层：错误恢复、版本管理、linter 约束。这些'确定性层'让 Agent 不会乱跑。
实战：搭建一个研究型 Agent Harness（用 CrewAI）
光说不练假把式。推特上很多开发者都在推 CrewAI 作为最快上手的 Harness 框架——它本质就是一个流程协调器（Crew），把多个 Agent、任务、记忆、过程全管起来。
我们来做一个超级实用的例子：'AI 技术趋势调研助手'。输入一个主题，它自动调研、总结、输出结构化报告。
环境准备
安装依赖很简单，一行命令搞定：
pip install crewai crewai-tools
定义 Agent 角色分工
接下来定义两个 Agent。这里我们设定研究员负责挖掘信息，作者负责撰写报告。注意 backstory 里的描述可以根据实际业务调整。
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 可换成 Claude、Grok 等
researcher = Agent(
role="资深技术研究员",
goal="深入调研主题，找到最新趋势、论文和真实案例",
backstory="你有 10 年 AI 领域经验，特别擅长从公开资料中挖干货",
llm=llm,
tools=[],
verbose=True
)
writer = Agent(
role="技术博客作者",
goal="把调研结果写成清晰、可读的中文报告",
backstory=,
llm=llm,
verbose=
)
