Agent Harness 深度实践者 | 5 台机器 Agent 矩阵 | Model + Harness + Scene = Agent
我正在探索 Agent Harness 的前沿——如何让 AI 模型在真实场景中不翻车。
Scene ≠ Data。场景是数据的起源（因），数据是场景被压缩后的痕迹（果）。 Model 负责吃数据找模式，Harness 负责对接场景。 微信每天几十亿次真实对话——恋爱、吵架、谈生意、晒娃——这些场景的复杂性，远不是训练数据能覆盖的。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| llm-harness-agent | 从零构建的 LLM Agent Harness 实践项目 |
| deepseek_runtime | 从零构建的 LLM Agent Harness 实践项目 |
| DeepSeekAgent | 让DeepSeekV4Flash的任务完成率达到GLM5、DeepSeekV4Pro达GLM5.1 ；不只是提高缓存命中率，而是发挥DeepSeekV4大模型的物理特性；基于Hermes + OpenCode 魔改，融入自己的思维模式以及十多年的产研管理流程；全面实践 Model + Harness + Scene = Agent |
| openclaw-wechat-plugin | Agent × 微信集成，本地 Agent 通过微信服务号对话，比微信官方更早开源 |
| claude-code-webui | Claude Code Web UI，移动端优化 + 国际化 |
| openclaw-cn-community | OpenClaw 中文开源社区，简体中文文档 + GUI + 讨论，最早开源的OpenClaw中文开源社区 |
Agent Loop KV Cache MCP (Model Context Protocol) Multi-Agent Context Engineering Tool Use Reasoning Prompt Engineering vs Context Engineering vs Harness Engineering
- 14 篇 Agent Harness 架构深度分析
- Hermes 路由/记忆层源码级修改实践
- 5 台机器跨平台 Agent 矩阵的运维经验
- 方舟众测 AI 模型评测标准化流程
- 微信 / 电话：15527321668
- 邮箱：yuanchenglu001@gmail.com
"Your model lives and dies on the data you feed it. Harness 也一样——它活得好不好，取决于你喂给它什么场景的压力。"