Agent Harness 的 15 个硬需求

📅 2026-06-18 Agent 架构生产级 Harness X

🐦 X: @XAMTO_AI · Jun 18, 2026

Amto (@XAMTO_AI) 推荐，Mike Piccolo（@mfpiccolo）在 iii.dev 发表的文章。核心观点：现有 Agent 框架（LangChain、LangGraph、OpenAI SDK、Anthropic SDK、CrewAI、AutoGen）本质上是错的——一个单体框架捆绑了 10-12 个不同职责，当某个组件不匹配时你只能 fork 或绕路。

替代方案：一组独立、可替换的 worker，通过单一原语 iii.trigger() 连接，每个 worker 独立版本化、独立部署。

一个 Agent Harness 必须做的 15 件事

1接受 turn 请求并持久化

2解析模型供应商的凭据

3查找模型能力（视觉、工具、流式、上下文窗口）

4驱动每轮状态机（provision → stream → run tools → steer → teardown）

5加载 skill 主体（函数请求格式、错误码、用法说明）

6组装系统提示词（模式段 + 身份前缀 + skills 附录）

7流式输出 token 给客户端

8在每次 tool call 前检查策略

9暂停需要人工审批的 tool call

10跟踪 LLM 花费（按 workspace / agent 做预算）

11在 tool call 前后运行 hooks（日志、脱敏、副作用）

12持久化会话为分支树（fork 和 resume）

13上下文窗口满时压缩会话历史

14为 UI 发出事件流

15贯穿每一步的 OpenTelemetry 追踪

iii 架构：11 个 Worker

Worker	职责
iii-directory	Skill & prompt 注册中心
harness	策略检查、事件推送
turn-orchestrator	11 状态的状态机，驱动每轮对话
approval-gate	人工审批入口
session	分支会话存储
llm-budget	花费限制 + 预警
hook-fanout	通用发布-收集
auth-credentials	凭据保险库
models-catalog	模型能力目录
provider-*	Anthropic / OpenAI / Kimi / LM Studio
context-compaction	历史压缩

关键洞见

"Harness 不是安装一个东西，是一组你的系统必须做的事。"
每个 worker 独立版本化、独立可运行（pnpm dev:<worker>），支持任何语言
胖 vs 瘦 harness 只是一个配置变更——增减 config.yaml 里的条目，不是重写
5 个具体替换示例：模型目录、新供应商、私有 skill 源、系统提示词重写、审批界面替换
跟你的 Hermes Agent + loop-engineering 思路高度吻合——你在做的是 Hermes 版的 iii

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