@dotey: 去做一个 Agent Harness 这种事情价值不大了，怎么做也做不过模型公司，模型一升级好多活都白干了。 但是基于成熟的 Agent Harness 去做方案，大有可为。 MCP 只是解决了连接的问题，Skills 只是解决了领域知识…

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摘要

作者认为直接开发Agent Harness价值不大，因为模型公司会主导，但基于成熟框架在垂直领域构建应用仍有很大机会，需要重新设计AI Native工作流、UI/UX和数据整理。

去做一个 Agent Harness 这种事情价值不大了，怎么做也做不过模型公司，模型一升级好多活都白干了。 但是基于成熟的 Agent Harness 去做方案，大有可为。 MCP 只是解决了连接的问题，Skills 只是解决了领域知识的问题。 垂直领域还有很多事需要解决： - 为老的工作流针对 Agent 去重新设计 AI Native 的 Agent 工作流 - 在 Human In Loop 的部分，重新设计 UI、UX 交互 - 垂直领域的高质量数据整理 - 等等 这些事情是模型公司做不到的，也需要去共建的。 Agent 是未来的操作系统，几家模型公司提供模型和 Harness，其他人基于上面构建应用。
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缓存时间: 2026/05/25 16:56

去做一个 Agent Harness 这种事情价值不大了，怎么做也做不过模型公司，模型一升级好多活都白干了。

但是基于成熟的 Agent Harness 去做方案，大有可为。

MCP 只是解决了连接的问题，Skills 只是解决了领域知识的问题。

垂直领域还有很多事需要解决：

  • 为老的工作流针对 Agent 去重新设计 AI Native 的 Agent 工作流
  • 在 Human In Loop 的部分，重新设计 UI、UX 交互
  • 垂直领域的高质量数据整理
  • 等等

这些事情是模型公司做不到的，也需要去共建的。

Agent 是未来的操作系统，几家模型公司提供模型和 Harness，其他人基于上面构建应用。

卫斯理 (@imwsl90): 刚群里有同学说agent这件事情已经结束了

我基本同意

感觉垂类Agent真没什么能做的了🥶🥶🥶🥶

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@Potatoloogs: https://x.com/Potatoloogs/status/2057391224592667051

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本文深度拆解了Agent Harness的概念，即包裹在LLM外部的工程基础设施，包括编排循环、工具调用、记忆系统、上下文管理等12个组件。文章引用Anthropic、OpenAI、LangChain等公司的实践，论证了harness对生产级AI Agent的关键作用。