语义工程蒸馏方法论
本文提出一套系统性的Agent语义工程蒸馏方法论：从模型API请求终点出发，通过逆向溯源、注入源穷举、工具三层分析（引导、行为包装、结果封装）、多agent协作语义、记忆定义、时间轴动态策略、语言表达分析等维度，深入提取Agent框架的上下文组装与语义设计模式。文章还涵盖框架强相关与通用指导的区分、基于提交历史等证据的开发者意图推断，以及以世界观塑造为首要标准的评价体系，为学习和迭代Agent harness提供全局认知框架。
全部文档 / 作者: Han Cheng e/acc / 标签: Harness
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不懂 Model Infra，写不好 Harness
本文深入探讨了构建高效 Agent Harness 框架时，理解底层模型推理基础设施（Model Infra）的重要性。作者指出，许多 Harness 将模型 API 视为黑盒，导致在应用层的优化可能破坏 KV 缓存、增加成本并降低解析可靠性。文章详细分析了缓存机制（GPU/CPU/SSD）、影响缓存命中的因素（如动态 system prompt、工具 schema 变化）、本地执行耗时对缓存窗口的消耗，以及解析一致性问题。最后，作者提出了稳定前缀、异步工具执行、不可变历史等实践原则，并建议通过监控缓存命中率、一致性等指标来评估 Harness 质量。