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千呼万唤！终于……龙虾的风也是吹到了AI4S。我最近新挖到的科研神器——紫东太初ScienceClaw。第一次注意到它，还是因为它的“国家队”背景——紫东太初，由中国科学院自动化研究所孵化。
2026 年初这几个月，随着 OpenClaw 的爆火，AI 领域也正式步入了 Harness 时代。在这股浪潮中，MiniMax 凭借其敏锐的技术嗅觉，成为了这场变革中的一大核心焦点。
就在刚刚，Agents SDK迎来一次彻底的架构重写。原生harness、原生沙盒、Codex级的文件系统工具，外加七家头部沙盒厂商一键接入。3月初，GPT-5.4带着原生computer use（计算机使用）高调登场时，开发者就已经吐槽过一件事。
026 年初，OpenAI 和 Anthropic 几乎同时发布了关于 Harness 的技术实践文章，LangChain 工程师 Viv 给出了一个简洁的公式来概括这个理念：Agent = Model + Harness。模型提供智能，Harness 让这个智能能真正投入生产。
最近这个词实在是太火了。
多智能体赛道爆发，Harness成为破局关键，资本加速布局。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。
过去一年，大模型的能力曲线几乎是指数上升的——推理更强、工具调用更稳、上下文窗口越撑越大。但一个越来越尖锐的问题也随之浮出水面：模型变强了，可承接它的那层东西在哪？
随着任务的复杂度提升，Agent（智能体）的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中，模型迷糊了，于是开始跳步、忽视、绕道。
在本文中，我将探讨编码智能体（coding agents）及其智能体编排（agent harnesses）的整体设计：它们究竟是什么、工作原理如何，以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。