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模型都一样了，AI Agent 真正的差距在 Harness 层！
如今各平台接入模型趋同，AI Agent 差距体现在 Harness 层。以天工超级智能体为例，其有约束先行、任务并行编排等亮点，还提供 Skill 粒度新思路，且云端运行降低使用门槛。
「说 Harness 会被淘汰的，肯定没做过工程」，Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解
AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。
Agent = Model + Harness，一个可能成为2026年出圈的新概念
文章提出新概念Harnesses Engineering，认为Agent = Model + Harness，阐述了Harness的作用、核心组件，还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来，指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
刚刚开源就收藏 1000+ 收藏的 DeepSeek Harness 橙皮书，它把Harness拆解个遍！
DeepSeek Harness开源同日，《DeepSeek Harness：从开机到拆开》上线。作者花叔实测记录大量官方文档未写的细节，如完整系统提示词、出厂启动清单等，全书分四部分，获取方式简单。
Harness Engineering 实践：Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层
文章探讨 Harness Engineering 实践中，Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时，判断任务完成是难题，介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。
DeepSeek押注的Harness，被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering，CMU等联合提出ETCLOVG七层架构，证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场，介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
Anthropic试图彻底杀死Harness Engineering。
Anthropic推出新产品Managed Agents，定位是帮用户做Harness。它指出Harness保鲜期短，自己维护不划算。技术上把Claude Agent SDK拆成三块，让Harness成可热插拔模块。不过通用Harness有局限，开源社区也有新路线。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。