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基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。

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分享2篇最新Harness论文,一篇谷歌,一篇微软

在LLM Agent迅速发展的当下,如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文,分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法,并介绍了实验结果。

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Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物

本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。

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智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么?|甲子光年

智谱上线并开源GLM - 5,在Coding与Agent能力上达开源SOTA,刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性,提升能力阈值,但成本阈值也更显性,未来软件工程或分层发展。

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LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness

LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。

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从 Prompt 到 Context:基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述

本文围绕Context Engineering展开,介绍其定义、与Prompt Engineering区别,从LLM OS视角说明其重要性,指出context处理不当的问题,对其分类及处理管理过程进行探讨,还提及面向LLM Context开发的变化。

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从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战

这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分,阐述阶段划分、Agent 演进等,还提及人工关卡、门禁脚本等要点,总结了经验与限制。

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B站爆了!Hermes首度直播回应「抄袭」,MiniMax提前杀入Harness赛点

Hermes Agent业务负责人回应抄袭质疑,技术对谈探讨AI竞争新维度。MiniMax动作密集,构建“Model + Harness”双向飞轮,其模型获海外开源圈认可,产品驱动模型优化,还与云厂商合作解决沙箱问题。

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Routa 桌面版发布:内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台

Routa桌面版发布,它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架,Kanban成为任务协议,多Agent沿泳道接力协作,重新定义了‘done’,让AI Coding进入协作与交付问题域。

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从Vibe Coding到Agentic Engineering:重构后台开发全流程

文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变,以真实需求为例,展示后台开发全流程,涵盖需求获取到合入发布各阶段,介绍各阶段工具及操作,凸显 Agentic Engineering 优势,强调人编排、AI 执行的核心理念。

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