什么是 Harness？

liumuhui 3小时前阅读数 1 #区块链

文章标签 agent harness 智能体系统提示工具调用代理循环开源

Harness – 剑桥词典的定义

名词. 一种带有带子和绑带的装备，用于控制或固定人、动物或物体

动词. 控制某物，通常是为了利用其力量

当我想到 harness 时，首先想到的是初中时攀爬学校墙壁之前穿上的那套带子和绑带。我的攀岩水平充其量只能算一般。

Royal Robbins 在酋长岩上，他的吊带上挂满了攀登所需的工具。照片由 Tom Frost 拍摄。

然而，如果你最近一直在刷 AI 资讯，你脑海中典型的 harness 可能已经是 agent harness 了。而且，这篇文章不是为你写的。

这篇文章是写给那些可能想知道 agent harness 是什么、却因为不好意思而一直没有问出口的人。

让我们回到攀岩的话题。

为什么攀岩时要系上吊带？首先，吊带能够支撑你并保护你的安全。它通过将你与安全扣和绳索连接起来实现这一点，这些装备可以防止你坠落、调节你的节奏并掌控你的路线。你还可以在吊带上挂上其他工具，如粉袋、岩塞器和快挂。

当你去攀爬不同的山峰或进行不同的攀登时，你可以随身携带吊带。根据地形不同，你甚至可以改装你的吊带，以及调整挂在装备环上的物品。攀岩吊带具有很强的适应性，杂技演员和树艺师也会使用它们。拥有它们的人可以让它们真正为己所用。

攀岩吊带和 agent harness 在结构和功能上都有相似之处。

Agent Harnesses

有人曾（简单化地）写道：Agent = Model + Harness。这里的 Harness 指的就是 Agent Harness。但 agent harness 到底是什么呢？Agent harness 利用 AI 模型来创建 AI Agent，它们的第一个应用场景是编程。如今，agent harness 处于所有类型 AI Agent 的核心位置，理解 agent harness 的工作原理，将帮助你理解什么是 AI Agent。

Agent harness 是一种软件，它为 AI 模型提供了一个运行环境。与大多数 AI 模型不同，作为最终用户，你可以拥有自己的 agent harness。

通常，软件工程师等用户会直接通过计算机上的终端应用程序与 Pi 等 harness 交互。但是，像 OpenClaw 这样的 harness 也会使用不同的用户界面，如 iMessage、聊天应用或电子邮件。我们的 harness Lefos 主要面向电子邮件交互而构建。无论界面如何，harness 通常都会做四件事：首先，它们提供一组帮助规范 AI 模型如何响应的指令，这组指令通常被称为"系统提示词"。其次，它们描述并提供一组可供 AI 模型使用的工具，用于响应用户的请求。第三，harness 建立一个框架来规范模型的行为方式。这个框架承担着许多不同的职能，但其中最重要的职能之一是建立"智能体循环"。最后，大多数 harness 提供了一个关键的转换层，使 harness 能够与各种不同的 AI 模型协同工作。

I. 系统提示词

大多数 AI 模型都带有内置的规则和指南，这些规则和指南是在训练过程中不断打磨并最终形成的。最广为人知的例子是，Claude Opus 4.5 有一份名为"灵魂文档"的文件，它向 AI 模型解释了它是什么以及应该如何行动。AI harness 中的系统提示词与此类似，但它嵌入模型的程度较低。它更像是一个新员工在入职第一天收到的指示：这些指示尚未被内化，但新员工知道在履行这份工作时应当遵守它们。系统提示词会随每次提示一起注入对话，在确保 AI 模型在该 harness 的语境中采取恰当行动方面发挥着重要作用。

II. 工具

工具是一组用代码编写的能力，模型可以"调用"它们。Harness 负责描述这些工具，并提供工具本身对应的软件。这类工具的例子包括网页搜索工具、允许模型编写和执行软件代码的工具，或者允许模型撰写电子邮件的工具。关键是，harness 通常不会规定 AI 模型应该何时以及如何使用工具。相反，它只是让这些工具可用，对它们进行清晰描述，然后让 AI 模型自己决定何时使用、如何使用。

III. 智能体循环

现在，我们有了一个位于 agent harness 之中的 AI 模型，它有一套指令和一组工具。假设我们的 harness 是为在电子邮件中工作而构建的，具备我们上面描述的工具（WebSearch、WriteCode、ComposeEmail），并且用户要求 Agent 比较当地小学的排名和考试成绩并提供建议。这个 Agent 将如何行动？首先，它会尝试理解该请求（即"提示"）。它将利用自身的预训练和权重，理解"小学"是什么、"当地"指什么，以及用户可能关心的排名。然后它会构造网页搜索查询来获取最新数据。它如何处理这些结果？身处 harness 之中，AI 模型可以在最初请求的上下文里审视这些结果。它可能会发现第一次搜索没有获取到正确的信息，或者信息不够充分，然后自行决定再次搜索。这种基于自身评估再次调用工具的决定，是"循环"的第一个清晰示例。现在假设它已经收集了所有相关数据，AI 模型决定使用"编写代码"工具制作电子表格。毕竟，所有电子表格都只是代码。它可以使用该工具进行数学计算并格式化结果，使数据易于理解。然后它将电子表格与原始提示进行比较。如果数据不能令它满意，它可能会"循环"，返回去再次搜索。当它确定数据已经足够时，就会调用 ComposeEmail，这个工具允许 AI 审查自己的发现、对它们进行总结、撰写电子邮件，并附上电子表格等附件。模型审查最终成果，判定任务完成，"智能体循环"就此关闭。几秒钟内，用户就收到一封电子邮件，正文中有摘要和建议，附件中有一份呈现调研结果的电子表格。要查看智能体循环在实际中如何运作，你可以在此探索一个 Pi 会话。

IV. 转换层

转换层是使 harness 能够与不同 AI 模型协同工作的关键。在某些情况下，harness 可能会决定在同一智能体循环中使用不同的模型，因为不同 AI 模型可能在不同任务上表现出色。转换层也是 harness 的一个关键部分，因为它把控制权交到了最终用户手中。这意味着人们可以使用自己的 AI harness 搭配 Anthropic 或 OpenAI 的模型，也可以尝试那些通常性价比很高（按每任务成本计算）的开源权重 AI 模型。

这个转换层有助于将权力和杠杆从 AI 实验室转移到最终用户手中。如果人们能在自己的电脑上本地运行并拥有自己的 harness，这就意味着他们保留了自己的主动权，保留了让工具真正为己所用的自由，也能够在本地保存会话副本——这些副本会随着时间推移，构成他们与机器之间的通信记录。通过使用 harness 并与它建立关系，而不是使用 AI 实验室发布的应用程序，用户保留了自由和选择。在我们上面的示例 harness 中，用户可以把同一封电子邮件发送给 OpenAI 的模型、Anthropic 的模型，以及开源权重模型，然后比较各自的结果和成本，并把所有答案保存在同一个地方，而不必让三个答案分散在三个应用之中。

打造属于你的 Harness

与 AI 模型本身不同，你可以拥有并调整 harness。就像攀岩吊带一样，你可以让它成为你的专属。这正是人们喜欢 Pi 的地方。Pi 是一个极简的 agent harness：它的系统提示词很短，工具集也极为精简。开箱即用时，它的设计宗旨就是尽量不打扰你。但随着人们使用 Pi，他们会以适合自己的方式扩展和塑造它：更改系统提示词，或设计适合自己工作流程的扩展，然后与他人分享。Pi 用户已经相互分享了超过 5,000 个扩展。Pi 也是免费开源的，它就住在你自己的笔记本电脑里。这意味着人们现在拥有了一个属于自己的工具，它运行在自己的硬件上，让他们得以驾驭 AI。

中立开源 Harness：掌握主动权的工具

Harness 一开始并不是开源或中立的。第一个流行的 agent harness——Claude Code——并不是为了提供与具体模型无关的 AI 转换层而构建的，而是作为一个应用程序，用于在本地计算机上配合 Claude 模型进行编程。此后，免费开源 agent harness 的数量迎来了令人鼓舞的增长，如 OpenClaw、OpenCode、Hermes 和 Pi。在 Earendil，我们正在把 Pi 打造为一个中立的 harness，为 Pi 用户提供能力上的选择和自由。我们还在探索如何将 harness 提供的益处和主动权带给更广泛的人群。

现在很多人都担心那些规模越来越大的 AI 公司的权力和影响力。其中一些人可能会选择完全避开 AI。我们 Earendil 相信，通过打造能够弥合分歧、消除无知，培养持久快乐与理解的软件和开放协议，我们可以增强人类的主动权。我们不会通过忽视当今存在的技术来实现这一点，而是以清晰的眼光和坚定的把握去驾驭它们；确保是我们挥舞锤子，而不是让锤子挥舞我们。