「Model + Harness」共找到 288 篇相关文章
从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
生成式 AI 进入软件开发核心流程，但 AI 写代码速度超团队控复杂度能力。问题不在模型，而在软件工程系统。Harness Engineering 试图解决此问题，从三层面重新设计工程系统，已有公司实践。
Harness Monitor：当多个 Agent 同时写代码时，如何看住质量
作者在有了 OpenAI 赞助的 Codex Pro 后，让多个 Agent 同时在一个代码库工作。他开发的 Harness Monitor 从 Git 视角出发，解决多 Agent 写代码时的质量问题，涉及观察、治理等多方面能力。
当AI迈入Harness时代：以MiniMax为样本看智能体云端新基建
2026年初，随OpenClaw爆火，AI步入Harness时代，MiniMax成变革焦点，推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟，MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
从 Harness 到 Loop：真正决定 Agent 落地的，从来不是更强的模型
本文邀请蚂蚁、腾讯、京东的多位技术专家，围绕Agent落地生产环境展开讨论，提出当模型能力逐渐商品化后，真正的竞争壁垒已经转移到模型之外的工程系统，核心是从Harness到Loop的理念转变。
马斯克生日惊喜！全球首例Model Y无人「自驾交付」，30分钟见证历史
昨天，一辆特斯拉Model Y从得州超级工厂无人自驾，最高时速115公里，30分钟到车主家门口，完成人类首次工厂到用户的闭环交付。马斯克激动祝贺，此场景复杂度超竞争对手。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
让 AI 自己做增长：基于OPC和Harness思想的自主增长系统探索
文章围绕让AI自主做增长，基于OPC和Harness思想构建自主增长系统展开。介绍了系统背景、做法、多Agent架构落地方案，还提及踩坑问题、解决方案及对未来的思考，如完善数据集、探索OPC + AI Agent模式。
DeepSeek Harness和V4 Pro正式版同时重磅上线，一手实测：DSH更像是AI操作系统
DeepSeek V4 Pro正式版0813上线，升级Agent能力，网页、API、app皆可用。DeepSeek Harness亮相并开源，基于“一切皆插件”理念。V4 Pro跑分部分能力突出但价格将涨，其实际表现待更多测试。
量子位专访楼天城：AI是匹脱缰野马，Harness是这个时代最关键的能力
量子位专访小马智行CTO楼天城，他认为AI如脱缰野马，Harness是关键能力。小马智行发布PonyWorld世界模型2.0，人类不再是中心，AI成总教练，能自我诊断和定向进化，还探讨了诸多自动驾驶及AI相关问题。