Agent Harness 与记忆的重要性
文章探讨了 Agent Harnesses 成为构建 Agent 主导方式的现状，以及其与记忆的紧密联系。作者指出，闭源的 Harness 会导致用户失去对 Agent 记忆的控制权，从而形成严重的供应商锁定。为了构建个性化和具有粘性的 Agent 体验，文章主张 Harness 和记忆应当是开放的，确保用户拥有自己的数据。
全部文档 / 作者: Harrison Chase / 标签: Memory
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AI 智能体的持续学习：模型、控制层与上下文
文章探讨了 AI 智能体的持续学习机制，将其分为三个层次：模型权重的更新、Harness 控制层的优化以及 Context 上下文层的记忆与配置。作者指出，虽然大多数讨论集中在模型层的微调（如 SFT）及其带来的灾难性遗忘问题上，但工程实践中 Harness 代码和 Context 技能（如 SOUL.md）的迭代往往更为灵活高效。文章最后以 LangSmith 和 Deep Agents 为例，强调了 Trace（追踪日志）在驱动所有层级进化中的核心作用。