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上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化

近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。

当前主流 Agent 工具链执行层基本空白，Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件，获取三类运行时数据，具备感知 - 判断 - 执行运行时，有多种核心能力，适合特定场景团队评估。

在‘AI生物制造专场’中，杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期，但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力，还展示可切割自聚集标签法简化流程，推动生物制造发展。

文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品，90%代码自写，开发流程快，还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化，也有特殊条件，有些经验可借鉴。

苹果在大模型领域常受挫，但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN，这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器，兼顾重建质量与语义理解，成果朝通用视觉表征迈进一步。

Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。

开源项目 OfficeCLI 上线数月获 2.9 万星，可让 AI 读写 Office 文件并自查。它将操作封装成命令行，解决 AI 办公不能交付的问题，还能处理多种实际工作，兼容 Office 365 和 WPS。最后探讨了命令行接管软件的可能性。

2026 年，真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布，从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”，有技能和长期计划两大核心升级，还具备扣子编程功能，拓宽了 AI 能力边界。

谷歌新论文通过180组实验找到智能体的Scaling Law（定量扩展原则），在四个基准测试评估，推导预测模型，实验结果颠覆直觉，还量化阻碍因素，发现不同模型协作性格，为智能体部署决策提供支撑。

斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。