如何设计和构建基于你自己业务的自定义Agent Harness？

在构建面向具体业务的 AI Agent 时，开发者真正要决定的关键问题，往往并不是“选哪个最强模型”，而是厘清当前任务的具体运行诉求：它究竟需要哪些上下文（context it needs）、会遇到哪些潜在失败（failures it'll encounter）、必须执行哪些策略（policies it must enforce），以及运行在怎样的真实环境（environment it operates in）之中。这四个维度，正是原文在定义 Task-Harness Fit（任务与底座适配度） 时明确指出的核心衡量标准。

构建真正实用的智能体，本质上是关于定制化（Customization）——如何让智能体在特定任务中连接到所需的上下文、数据与运行环境。包裹在模型外部的 Agent Harness（智能体运行底座/脚手架），正是实现这种连接的工程实体。需要交代的是，原文并未给出开箱即用的完整业务实施教程，而是系统阐明了如何以极简原语为核心、利用中间件为业务量身设计和定制 Harness 的架构路径。

概念解耦：什么是 Harness？为什么说 Agent = Model + Harness？

在最本质的层面上，智能体就是一个模型在循环中不断调用外部工具，直到任务完成并返回结果：

这一运行机制可以用一个核心公式清晰表达：

Agent = Model + Harness

这里的 Harness，就是包裹在大模型外部、负责将其与真实世界连接起来的整套脚手架工程。

这一架构认知建立在两项前提之上：

1. 智能体的实际表现，取决于提供给模型的上下文质量（An agent is only as good as the context provided to the model）；
2. Harness 的核心职责，就是在循环的每一步为模型精准提供所需的上下文（The job of a harness is to provide context to the model at every step）。

因此，要构建出真正可用的智能体，就必须打造一套善于为特定任务按时、按需向模型输送正确上下文的 Harness。

极简原语与预组装底座的分水岭：为什么选择 create_agent？

在 LangChain 体系中，构建自定义 Harness 的基础原语正是 create_agent。只需传入模型、工具集和系统提示词，就能得到一个正常运转的智能体：

from langchain.agents import create_agent

agent = create_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
    tools=tools,
    system_prompt="you are a helpful assistant..."
)

在工程选型中，市面上存在两种截然不同的底座构建思路：

• 预组装 Harness（Pre-assembled Harnesses）：如 Deep Agents 或 Claude Agent SDK。它们出厂即带有一套有明确取向的中间件技术栈，包含记忆、上下文管理、沙箱等组件。这类底座旨在帮助团队快速得到生产可用的 Agent，适用于大多数场景。然而，许多 Agent 仍需要比预装底座更细粒度的定制控制，例如专属提示词、业务逻辑以及护栏。
• 极简原语路线（Purposefully Minimalistic Primitive）：create_agent 采取了不同的方式，这一理念类似于高可配置的代码智能体 Harness Pi。create_agent 只实现最核心的智能体循环，并把中间件（Middleware）暴露为定制原语。