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SGLang Model Gateway 0.2 发布：企业级一体化AI原生编排
市面上一体化AI原生编排方案稀缺，Oracle和SGLang团队推出SGLang Model Gateway 0.2。它从SGL - Router重构而来，核心能力升级，架构分三层，部署灵活，还支持Kubernetes集成和向后兼容。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。
DeepSeek开招Harness产品经理！「参与Agent桌面端产品全过程」
DeepSeek热招Agent Harness产品经理，旨在将前沿模型能力转化为领先Agent产品。招聘详情明确职责与任职要求，释放模型和产品两手抓信号，且其融资后有商业化承诺，将加速发展。
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。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
深度拆解 DeepSeek Harness 架构：AGI 的自进化，终于有了「后悔药」
8月13日，DeepSeek开放DeepSeek Harness v0.1开发者预览版，在Github获4.5万星。它提出“一切皆插件”概念，核心组件可插拔。还联合北大提出Cordis框架，解决组件插拔问题，但面临价格与组件膨胀挑战。
macOS Harness：AI 自己写代码，操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。
DeepSeek Harness规模化踩坑实录：耗时、成本、失败到底该怎么查
Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。
所有Harness终将长成“龙虾”，但最后活下来的只有几只
在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。