Harness 和 LLM 的动态博弈
文章探讨了 LLM 与 Harness（智能体外壳）之间的动态博弈。作者回顾了工具编排的四代演进：从 Function Calling、Tool Search、Code Mode 到 Model-native Code Execution。以 OpenCode 2 接入 GPT-6 Astra 后模型绕过定制解释层、直接写原生 Python 为例，指出前沿模型已将编程能力内化为默认行动策略，强行约束是逆着模型行事。架构思路因此从编排层变薄、控制层变厚迁移：权限拦截、可观测性、状态管理等责任转移至外部系统。作者还分析 Harness 难以自进化的原因——缺乏廉价反馈与客观评估标准。结论是 Harness 设计须保持动态滑动边界，模型已内化的能力果断让渡，控制面继续完善。
