Harness Engineering 101: AI Agents 的核心基础设施
文章系统介绍了“Harness”的概念，即围绕 AI 模型管理工具执行、内存、状态和错误恢复的软件基础设施。通过对比 CPU 与 OS 的关系，阐述了 Harness 如何决定模型能力的边界。文章详细拆解了 Harness 的五大核心组件（上下文、工具权限、验证、记忆状态、安全沙箱），并分享了 Anthropic 和 OpenAI 的工程实践案例。
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Mitchell Hashimoto 与 AI 工程演进：从聊天机器人到 Harness Engineering
文章详细介绍了 Terraform 之父 Mitchell Hashimoto 的 AI 工程实践六个阶段，从早期的聊天窗口尝试，到最终实现后台常驻 Agent 的愿景。核心亮点在于第五阶段提出的“Harness Engineering”（工程约束），即通过系统性设计（如 AGENTS.md 和验证工具）来防止 Agent 重复犯错。文章结合 Anthropic 和 OpenAI 的行业案例，指出工程师的核心技能正从手写代码转向设计 Agent 的运行约束环境。
