5 design patterns for long-horizon agent harness
本文介绍了构建长周期（long-horizon）AI Agent 的五个设计模式，旨在解决 Agent 在长时间运行中出现的静默故障问题。作者基于自身开发并开源的长周期 Agent 框架（Long Horizon）的经验，总结了五个关键模式：稳定前缀（Stable prefix）以优化缓存命中率、后台学习（Background learning）以提升响应速度、持久化工作区（Persistent workspace）以保留跨会话状态、显式失败（Explicit failure）以避免错误报告，以及第五个模式（原文未完整给出）。这些模式帮助开发者避免 Agent 在长时间运行中悄悄偏离轨道，确保其稳定可靠。
