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。
LangChain 联合创始人 Harrison Chase 上周发文，说透了 AI Agent 领域一个还没有多少人讲清楚的问题：外壳和记忆是同一件事，你没法分开。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
在 AI 圈，模型至上论正在遭遇前所未有的挑战。当所有人都在屏息等待新模型再次刷新智力天花板时，AI 基础设施领军人物、LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在最新对话中抛出了新预判：大模型正在沦为大宗商品，而决定 Agent 成败的，是那个包裹在模型外的 Harness 。
2025 年，让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了，而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容，仍然是最难的部分。
任务规划+文件系统访问+子agent委托
本周，LangChain 宣布完成 1.25 亿美元融资，投后估值 12.5 亿美元。除了宣布其独角兽地位外，该公司还发布了里程碑式更新：经过 3 年迭代，LangChain 1.0 正式登场。而且，这并非一次常规的版本升级，而是一场从零开始的重写。
在几天前的开发者大会上，OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中，可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流，通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
LangChain 发布了 Open SWE，这是一个完全开源的异步编码智能体，旨在在云端运行并处理复杂的软件开发任务。公司表示，Open SWE 代表了从实时“副驾驶”助手向更自主、长期运行的智能体的转变，这些智能体可以直接集成到开发人员现有的工作流程中。
