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codex负责人：codex就要过时了
Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
刚刚，Anthropic官方Harness被LangChain悄悄开源了~
上周，Anthropic发布官方Harness：Claude Managed Agents，但它闭源。LangChain则发布Deep Agents Deploy的Beta版本，是开源、模型无关的Agent框架，可用于生产环境，部署步骤被打包成一个命令。
Agent 看板门禁：构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例，阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束，强调 Gate First 理念，即先确认可验证状态再推进协作，还提及运行时边界等重要概念。
《动手写AI Agent》上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
Claude有的，国产也有！紫东太初科研龙虾ScienceClaw，已经把Harness卷进实验室
Claude发布的Managed Agents让“Agent Harness”概念受关注，而国内紫东太初ScienceClaw早有相关思路并落地。它全链条覆盖科研，能7x24小时优化，具透明执行优势，还覆盖通用场景，架构有创新。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
Skill Factory：三天手搓面向Harness设计的技能工厂（附AI coding实践）
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践，指出当前做skill两种方式的问题，介绍面向Harness设计的技能工厂，包括生产模式、生态适配、迭代方向，还提及AI coding实践及各工具作用。