#Harness
DeepSeek Harness 首发体验：它不想做下一个 Codex
DeepSeek Harness 开源后，第一时间进行了体验。官方提供了两种上手方式：npm 一键运行和git 拉源码自己 build。两种方式都走了一遍，记录完整过程供参考。
方式一：npm 一键运行
只要装了 Node.js，直接执行：…
DeepSeek Harness 来了：一个可以随便换模型的 Agent 工作台
DeepSeek 正式开放了 DeepSeek Harness 开发者预览版（v0.1），采用 MIT 协议开源。官方明确表示这是一个早期版本，核心插件和基础接口还会快速变化。
Harness 是干什么的？
DeepSeek Harnes…
WorkBuddy Agent 工程实践：从模型到 Harness 的产品化路径
我们总以为，把 Agent 做好，关键在于换一个更强的模型，或者把提示词写得更长、更细。
但真正进入一线场景后会发现，模型能力只是起点。Agent 能否稳定完成任务，还取决于它如何被引导，上下文如何被组织，工具和权限如何接入，结果如何被验证…
大模型解决智能问题，Harness解决交付问题
看到一篇关于 Harness 的长文，讲 AI Agent 的 7 大组件。文章用了一个特别贴切的比喻——组织一次家庭聚餐，来解释为什么光有大模型不够，还需要一套工作系统。
这个比喻很妙。你请了一个很聪明的私人助理帮…
提示词、RAG、Agent 换了三轮，真正的新范式其实是三样工程
这两年，AI 圈每隔一阵就换一个最热的词。前几年是提示词工程，后来是 RAG，今年开口闭口都是 Agent。可真正在用、在改、在攒的那套东西，从头到尾没怎么变。热闹追的是名词，沉淀的是工程。
热词一茬茬换，你到底攒下了什么？
追名词的人：…
Harness Engineering：用 Markdown 构建可读可验证的 AI Agent 仓库
在 AI Agent 开发中，我们常常把注意力集中在模型能力上——更大的参数、更好的推理、更长的上下文。但一个被忽视的事实是：当模型能力达到一定阈值后，真正的瓶颈变成了 harness，也就是你围绕模型构建的一切基础…
2026 年 Coding Agent 趋势：越能干，越需要工作纪律
如果说 2024 年是 AI 写代码的“大力出奇迹”时代，那 2026 年的 Coding Agent 赛道已经进入了一个更成熟、也更务实的阶段——拼到最后，拼的是“工作纪律&rd…
harness-anything：让 AI 直接操控 WPS、Photoshop 的开源桌面工具，47 个命令覆盖办公设计学术
最近在 GitHub 上发现了一个很有意思的开源项目——harness-anything，它把桌面软件的常用操作抽象成统一的命令行接口，让 AI 可以直接操控 WPS、Photoshop、Illustrator 等本…
Agent 工程新基建：Harness 如何决定 AI Agent 从 Demo 到生产系统的可靠性？
当 AI Agent 真正开始修代码、跑命令、改配置，跨越几十轮工具调用去完成一个长任务时，问题会迅速从「模型能不能做」变成「系统能不能让它稳定、安全、可恢复地做完」。这就是 Harness 开始变得重要的原因。
Harness 不是一个新…
OpenHarness：港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容 15+ 大模型提供商
OpenHarness：港大开源轻量级 Agent 基础设施，兼容 15+ 大模型提供商
AI Agent 领域概念层出不穷，但真正能在生产环境落地的基础设施依然稀缺。从工具调用到权限管理、从记忆持久化到多智能体协作，每一步都充满挑战。
近…