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Agent Harness 解剖：从概念到工程实践
Agent Harness 解剖：从概念到工程实践 Akshay Pachaar 在 2026 年 4 月发表的深度分析，综合 Anthropic、OpenAI、LangChain 等团队的实践经验，系统定义了 Agent Harness（代理框架） ——将无状态 LLM 转化为可用智能体的完整软件基础设施。 核心观点 Agent 是涌现行为，Harness
Agent Loop
定义 Agent Loop 是 Agent Runtime 的心跳：系统把用户目标、上下文和工具结果送入模型，模型产生文本或工具调用，运行时执行工具并把结果继续送回模型，直到有证据可以收尾。 最小循环 设计要点 流式输出要能累积成完整 assistant message。 工具参数必须校验，失败也要回到 loop。 多工具并行时，UI 可以按完成顺序展示，但
OpenClaw
概述 OpenClaw 是一个长期运行的个人助理系统。相对 Pi 更像 runtime kernel，OpenClaw 更接近 product control plane：它负责通道接入、会话路由、工具策略、权限、队列、cron、webhook、Canvas 和 Control UI。 和 Pi 的分工 Pi 负责内核语义：模型怎么跑，工具怎么调，runti
Pi (pi-mono)
概述 Pi 是 pi mono 仓库里的 minimal terminal coding harness。它给模型一组很小但完整的身体能力：read、write、edit、bash，并配套只读检索工具、session、context files、compaction、skills、extensions、TUI、RPC 和 SDK。 分层 packages/a
深度解析：Harness Engineering
深度解析：Harness Engineering 模型不是瓶颈，系统才是。 本文系统论述了 Harness Engineering 的起源、定义、工程构件和未来方向，提出 AI 工程正经历从"指令驱动"到"意图驱动"的范式迁移。 背景：从生成到治理的五年弧线 AI 工程自 2022 年 11 月起经历了五个阶段： 1. 生成（2022.11 — 2023）
Agent 记忆存储（Memory Store）
Agent 记忆存储（Memory Store） 定义 Memory Store 是 summaries/memory in claude managed agents|Claude Managed Agents 记忆功能 中的核心抽象：一个 命名空间隔离的文本文件容器 ，作用域为 workspace，用于在会话间持久化 Agent 的非结构化知识。 工作原
Claude Managed Agents 记忆功能
Claude Managed Agents 记忆功能 概述 大多数 Agent 每次对话都从零开始，无法跨会话记住用户偏好。Claude Managed Agents 引入了 Memory（记忆） 功能来解决这个问题：Agent 在一个会话中写下笔记，同一用户下次返回时自动读取。 该功能目前处于 公开 Beta 阶段，API 可能在正式发布前发生变化。 核心
从 Pi 开始理解 Agent Harness 工程
从 Pi 开始理解 Agent Harness 工程 凡是让 Agent 趋近于目标的一切工程化手段，都是 harness。 概述 本文是对《第一个 Agent 从 Pi 开始》一文的精炼总结。文章从 Pi（一个 minimal terminal coding harness）出发，系统阐述了 Agent Harness 的概念、分层架构、工程模式，以及如何
检索增强生成（RAG）
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）把知识库检索和语言模型生成结合在一起。这个项目会从 wiki/ 中检索整理后的知识片段，也会从 raw/ 中检索简短原文摘要，然后让模型基于这些片段生成带引用的回答。 它解决什么问题 关键实现选择： 用 Git 保存长期可维护的知识资产。 从 Markdown 内容构建向量索
AI 知识库种子笔记摘要
AI 知识库种子笔记摘要 本页总结了项目的初始目标和整体架构。 项目目标 构建一个 公开的 AI 知识库 ，将原始资料与 AI 整理后的知识页面分离存储，并提供 RAG 对话入口供读者围绕知识库内容提问。 仓库架构 | 目录 | 用途 | | | | | raw/ | 存储原始资料（人类输入、粘贴、Obsidian Web Clipper、RSS 等）。AI