如何构建你自己的 Agent Harness
本文探讨了构建 AI Agent 系统时的架构问题。作者指出,大多数团队直接采用 LangChain 等现成的框架,这通常会将多种功能耦合在一个单体中,导致后期难以扩展。作者介绍了基于 iii 引擎的解耦方案:将 Harness 拆分为独立的、可替换的微服务,如凭据管理、策略引擎和模型目录。这种架构通过统一的触发原语连接,使开发者能够像搭积木一样自由替换组件,从而实现真正的“自建”系统。
本文探讨了构建 AI Agent 系统时的架构问题。作者指出,大多数团队直接采用 LangChain 等现成的框架,这通常会将多种功能耦合在一个单体中,导致后期难以扩展。作者介绍了基于 iii 引擎的解耦方案:将 Harness 拆分为独立的、可替换的微服务,如凭据管理、策略引擎和模型目录。这种架构通过统一的触发原语连接,使开发者能够像搭积木一样自由替换组件,从而实现真正的“自建”系统。
文章探讨了当前 AI 架构中 Harness(编排层)与后端基础设施分离带来的问题,指出这种分离导致了 Agent 的随机性与后端的确定性之间的调试复杂性。作者提出将后端抽象为 Worker、Trigger 和 Function 三个基本元素,介绍了名为 'iii' 的架构,使 Agent 作为 Worker 直接参与后端系统,而非通过外部集成层调用,从而实现真正的统一基础设施。