本文探讨如何通过循环工程降低自主编码 Agent 的 Token 成本。以一个 5 轮 PR 修复任务为例，未优化的 Harness 消耗 81,000 tokens（$1.53），而优化后仅需 12,050 tokens（$0.042）。核心机制包括：稳定的系统前缀以最大化 KV 缓存命中；基于 AST 的工具输出压缩，仅提取代码骨架；沙箱确定性工具预检与自动修复，避免浪费 LLM 推理；MCP 工具 Schema 的按需懒加载与 Code-Mode 执行；以及双层级模型路由（Workhorse 处理机械性任务，Frontier 处理复杂规划），并定义了四种确定性升级触发条件，实现亚角级（sub-dime）任务成本。
本文介绍了如何使用 Firebase 保护 AI Agent 的 harness 免受滥用。作者首先阐述了 harness 的概念：围绕 AI 模型的基础设施、资源与护栏。由于沙箱隔离和生产数据写保护等策略无法解决访问控制问题，保护人机边界成为防御外部威胁的第一道防线。文章详细讲解了 Firebase Authentication 通过联合身份提供商标识用户身份，Firebase App Check 通过设备与应用证明（依托 DeviceCheck、Play Integrity、reCAPTCHA Enterprise 等）验证请求来源的合法性。此外还介绍了基于 TTL 的会话令牌及通过 getLimitedUseToken() 和后端标记消费实现的防重放机制，为敏感端点提供额外保护。
文章指出 Agent 可靠性的关键在于模型之外的确定性软件基础设施，即 Harness Engineering。作者提出构建弹性生产 harness 的 5 层方法：1）从模型优先转向系统优先架构，结构化工作流可将任务完成率从 31.7% 提升至 78.0%；2）实现持久化状态与检查点，避免长时间运行中丢失进度；3）通过角色分离（规划者、生成者、评估者）构建验证闭环；4）利用 hooks 和隔离运行时（如沙箱、网关）确保安全边界，防御提示注入；5）记录结构化追踪便于调试与自动化修复。文中结合 Google Antigravity、ADK 2.0、Gemini Enterprise 等工具给出实践建议。
文章介绍了 Harness Engineering（脚手架工程）这一编码智能体领域的重要趋势。作者以 OpenAI 团队用 Codex 零手写代码交付产品的实验为例，说明开发者的角色从编写逻辑转变为设计智能体运行环境：包括设置严格的沙箱边界、构建自动修复循环、以结构化仓库代替冗长指令。文章用 Google ADK 2.0 和 Antigravity SDK 的代码示例演示了如何实现沙箱限制、测试验证节点、无限循环的 kill switch，以及用图工作流将代理与测试节点连接成自主修复系统。
