# 长时 Agent 怎么交接班：读 Anthropic 这篇 harness 文章

Anthropic 工程团队最近发了一篇文章，题目叫《Effective harnesses for long-running agents》。

文章讨论的重点不在模型参数，也不在 prompt 技巧，而是一个更实际的问题：

当一个 Agent 需要连续工作几个小时，甚至跨很多个上下文窗口（context window）时，怎么才能不把项目越做越乱。

只要任务稍微长一点，Agent 很快就会暴露出几种典型问题：

- 一次做太多，想一口气把整个项目做完
- 做到一半上下文断掉，下一轮接手时只剩一地半成品
- 已经做出一点东西后，下一轮很容易过早宣布“差不多完成了”
- 没做真正的端到端验证，就把功能标成 done

这篇文章把问题放回到了 harness。  
长时 Agent 的问题，本质上是**跨 session 交接**的问题。

每一个新的 session，都是一个“刚来上班的人”。  
如果没有明确的交接材料，它就只能靠猜。

## 文章里在解决什么问题

Claude Agent SDK 本身已经有压缩整理（compaction），也有上下文管理能力。理论上看起来，好像 Agent 可以一直往下做。

但只靠这些还不够。

Anthropic 在内部做实验时发现，就算是很强的编码模型，面对一个高层级任务，比如“做一个 claude.ai 的克隆”，一旦跨多个上下文窗口，还是会掉进两个坑里：

第一类问题，是一次做太多。  
模型会尝试把整个应用一口气做完，结果中途上下文耗尽，留下半套实现和一堆没说清楚的状态。

第二类问题，是过早收工。  
后续 session 接手时，看见项目里已经有了页面、有了功能、有了提交，就很容易判断“差不多已经完成了”。

这两个问题叠在一起，长任务基本就跑不稳了。

所以文章的核心目标只有两个：

- 先把初始环境搭成一个适合分轮推进的状态
- 再让每一轮 session 都只做增量工作，并把状态交接清楚

## Anthropic 的做法：拆成两个 agent 角色

整个 harness 分成两个角色：

### 1. Initializer agent

只在第一轮运行。

它不负责长期开发，而是负责把后面要用的环境和交接材料先搭起来。文章里提到的几个产物包括：

- `init.sh`
- `claude-progress.txt`
- feature list
- 初始 git commit

这一步的作用，是先把后面几十轮 session 都要依赖的底子搭起来。

### 2. Coding agent

后面每一轮 session 都用这个角色。

它不再负责重新理解整个项目，而是按固定流程做增量推进：

- 先读交接材料
- 先确认当前环境是不是好的
- 只挑一个 feature 做
- 做完留下 commit 和进度记录

文章里有一句很关键的话：

> 关键不是让 agent 记住全部上下文，而是让它能快速理解当前工作状态。

这也是整篇文章的中心。

![effective-harnesses-two-agent-harness.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7136204/2934f5fb46eb5644fc9eeded411c972c.png)

## 文里最具体的 5 个做法

### 1. 把 feature list 写成结构化文件

Anthropic 的做法是让 initializer agent 先把用户最初的需求展开成一份完整的 feature list。

在他们举的 `claude.ai` 克隆例子里，这份清单最后超过 200 个功能项。每一项都带步骤描述，而且一开始统一标成 `passes: false`。

这一步直接解决了两个问题：

- Agent 不会再凭感觉判断“项目差不多做完了”
- 每一轮 session 都知道接下来还有哪些具体功能没通过

文章里还专门提到，他们最后选了 JSON，而不是 Markdown。原因很简单：模型更不容易随意改坏 JSON 结构，也更不容易擅自删需求。

很多人给 Agent 留任务清单时，喜欢写成长篇 Markdown。对人类很友好，但对会反复编辑文件的模型来说，结构化格式其实更稳。

### 2. 每轮只做一个 feature

这是文里另一个很关键的约束。

前面那些失败案例，本质上都跟“做太多”有关。  
所以 Anthropic 最后干脆把规则写死：每一轮 coding agent 只做一个 feature。

因为一旦把粒度压到“每轮只推进一个点”，session 的目标就会清楚很多：

- 开始前知道自己要补哪一项
- 过程中不容易发散
- 结束时更容易留下干净状态

换成更通俗的话，就是：

**不要让 Agent 负责“完成产品”，而是让它负责“完成这一轮交接前的一个小目标”。**

### 3. 进度写进文件，代码写进 git

Anthropic 让 coding agent 在每轮结束前做两件事：

- 写 git commit
- 更新 `claude-progress.txt`

这两个东西分工很明确。

git commit 负责记录代码状态。  
`claude-progress.txt` 负责记录这一轮到底做了什么、修了什么、还剩什么。

这样做的好处是，下一轮 session 开始时，不需要在目录里乱翻，也不需要猜上一轮到底做到哪。  
它只要读 progress 文件，再看几条 git log，就能快速接上。

大家平时会要求 Agent “写完记得提交”，但很少要求它把**对下一轮有用的状态说明**也写下来。

如果没有这层交接文本，下一轮 session 往往还是要花很多 token 重新调查现场。

![effective-harnesses-handoff-materials.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7136204/4afaa2bcc95edd157934321223a3829d.png)

### 4. 每轮开工前先做一套固定的“上岗动作”

文章里专门列了一组 coding agent 每轮开始时要做的事情：

1. 跑 `pwd`
2. 读 progress 文件
3. 读 feature list
4. 看 git log
5. 找 `init.sh`
6. 启动开发环境
7. 先做一次基础验证

不是一上来就继续写代码，而是先确认：

- 我现在在哪个目录
- 上一轮做到了哪
- 当前基础功能是不是还活着

文章里甚至提到，在那个 `claude.ai` 克隆例子里，agent 每轮都会先把本地服务跑起来，再用浏览器自动化发一条消息，确认最基础的聊天流程还没坏掉。

因为如果项目已经处在一个坏状态里，继续往上加功能，通常只会让问题更乱。

### 5. 必须做端到端测试

这是文里另一条很重要的约束。

Anthropic 观察到，模型如果没有被明确要求，经常会把下面这些事情当成“已经测试过了”：

- 跑单元测试
- 用 `curl` 调一下开发服务器
- 看代码逻辑没问题

但这些都不等于真正的 end-to-end 验证。

在 Web app 这种场景里，他们发现一旦明确要求 Claude 使用浏览器自动化工具，按真实用户路径去点、去输、去看页面，效果会明显好很多。

这也是为什么文章里会反复提到 Puppeteer MCP。

当然，Anthropic 也没把这部分写得很乐观。文里明确承认，浏览器工具和视觉能力都还有盲区。比如浏览器原生 alert modal，Claude 通过 Puppeteer MCP 就看不到。

因为它说明文章想表达的不是“有了浏览器工具以后，长时 Agent 就稳了”，而是：

**如果你想让长时 Agent 跑得更稳，端到端测试必须进入 harness。**

![effective-harnesses-session-checklist.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7136204/5b835b2d024dc11683ca1f48446be2c5.png)

## 读完以后最容易留下来的部分

表面上最显眼的是“initializer agent + coding agent”。

但更容易落到日常工作流里的，其实是后面这套工程纪律：

- 需求要外部化
- 进度要外部化
- 环境启动方式要外部化
- 每轮开始先重新确认现场
- 每轮结束必须留下可交接状态

换句话说，长时 Agent 想跑稳，靠的是“让每一轮都能顺利接班”。

把这套思路放回 Claude Code、Codex、OpenClaw 这些工具的场景里，也很容易对上：

- 为什么很多长任务做到后面会越来越乱  
  因为没有稳定的交接文件
- 为什么下一轮 session 总要先花很多时间调查现场  
  因为上轮没有留下结构化状态
- 为什么 Agent 经常做着做着就宣布完成  
  因为没有一份独立于当前上下文的 feature checklist

它没有把问题继续往模型能力上推，而是老老实实回到 harness 设计。

## 还有哪些边界

Anthropic 在文末也留了几个很清楚的边界。

第一，今天这套方法主要还是围绕全栈 Web app 开发验证出来的。  
是不是能无缝迁到别的长任务场景，比如科研或金融建模，文章给出的说法仍然是“有可能”，不是“已经证明”。

第二，单一通用 coding agent 是否就是最优解，文章自己也没有下定论。  
它明确提到，多 agent 架构也许会做得更好，比如：

- testing agent
- QA agent
- cleanup agent

第三，浏览器自动化和视觉识别仍然不是完整解法。  
有些 bug 类型，今天的工具链还是会漏。

所以这篇文章更适合被理解成：

一套已经在工程里验证过、能明显提升长时 Agent 稳定性的 harness 设计。

它还不是终局，但已经足够具体。

## 最后

如果你平时也在跑长任务 Agent，这篇文章最后留下来的，更多会是下面这几个外部化对象：

- feature list
- progress file
- `init.sh`
- git commit
- 每轮固定的开工检查

它们合在一起，才是长时 Agent 能跨很多个上下文窗口往前走的基础。

原文标题：`Effective harnesses for long-running agents`  
发布于：`2025-11-26`  
来源：Anthropic Engineering

Anthropic 工程团队最近发了一篇文章，题目叫《Effective harnesses for long-running agents》。

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Anthropic团队分享长时Agent高效工作方法：通过Initializer和Coding双Agent分工协作，采用结构化featurelist、gitcommit记录、进度文件更新等工程化手段，确保跨session任务交接顺畅。文章重点解决Agent在长任务中"做太多"和"过早收工"两大痛点，提出每轮只做一个小feature并严格测试的实用方案。

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