刚水完 OpenClaw，又爆了个 Harness

见字如面，我是一臻

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90后新手奶爸，探索Doris x AI

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“🐦了个把月，今天来简单聊聊近期关于AI这块的一些感悟，再浅谈一下 OpenClaw 和 Harness。

Harness 怎么突然爆了

说实话，不知道大家是否同感：AI近两年迭代是真喵快，已经不再是AI一年，人间十年了，是AI一天，人间十年啊。

从去年 DeepSeek 爆火掀起的国内AI浪潮，再到各个AI基模厂商频出版本、冲榜单、刷xxx牛皮...Agent工程日渐强大，各大C高呼：AGI来了！

期间 Agent、MCP、Skills、Vibe Coding、OpenClaw、CLI、Hermes...Harness 热点层出不穷，感觉一天没关注、自己out了。

但技术热点的迭代更新，无论是换汤还是换药，总归是一次进步。

一臻觉着不用被营销过度输入，凡事自有其时，不必急于强求，也勿放任松散，带些许钝感力，理性地面对即可。

顺着这个思路，Harness（马具） 恰恰给了我们一种相对理性平和的抓手。

一开始看到这个名词，还以为又是一个让人刷到眼花的热点。

仔细一琢磨，好像并不全是：Harness 的出现，是为了把AI大模型的能力和系统的稳定性真正焊在一起的工程性方法论。

“Harness工程 即 驾驭工程：

例如在开发酒店智能体的时候，大家常常“很聪明”地在 Prompt 里这样写： “你是一个酒店专家，收到用户 query 后，先从 query 中提取出入住城市、入住时间、离店时间、人数等必备信息”

运行起来确实让人眼前一亮——大模型真听话，按部就班地把参数提取得干干净净。

你 double check 后调用酒店供应商 MCP，把搜索结果返回给用户，静静等待用户补充或调整信息。整个流程走得顺滑，跟一台精密的自动售货机没啥差别。

可问题很快就冒出来了：

1. 这真的是智能体吗？

智能体的核心定义是：在与环境交互的过程中，根据环境的反馈不断提炼经验，提升自身能力，真正适应环境。

工具调用只是交互手段，但我们刚才设计的流程几乎是静态的——参数提取、调用 MCP、返回结果，一条直线走到底。

经验从哪儿提取？

又怎么让 Agent 更深入地融入环境（环境 = 具体业务场景 + 当前用户）？

2. LLM 到底知不知道酒店搜索的真实流程？

于是换了又一种写法，把 meta prompt 直接丢给它：

“你是一个酒店专家，拥有丰富的酒店搜索和推荐经验。先根据你的判断写一份全面又简洁的 SOP 文档，然后严格按照这个 SOP 帮助用户解决问题。同时，根据用户每次反馈不断优化 SOP 文档，把 SOP 的更新写入文档本身，把用户型经验值写入 soul.md。下次同一用户进来时，先读取他的 soul.md，再读取 SOP 文档继续解决问题。”

这就完全不一样了。

这次不再是机械地告诉 LLM 一套固定流程，而是压榨它的能力和灵活性，给了它自我进化的入口和时机。

接下来，就要结合 LLM + 工程手段去管理这些文件：防止撑爆上下文窗口，人工复核 SOP 文档并补充具体业务细节，在合适的位置（比如标题块或标签）里提供 LLM 完成流程所需的工具路径、API、脚本位置，同时给出基础命令权限和手册，明确什么时候走 RAG、什么时候 Web Search，还结合 Sandbox 做执行环境隔离等等。

这就是一个最简单的 Skills 工程，如果还有其他的 Skill 文档，那我可以在 SOP 文档的头部写一个 yaml 块交代 name 与 desc，在 Agent 意图识别时读取进行选择，实现渐进式读取选择性引入，就可以使 Agent Clone 出多个分身来。

“以上的设计思路就是 Harness 工程，它包括了运行环境、约束规则与反馈闭环，真正的在原则范围内让 Agent 自主、可靠的完成任务的同时进行自进化。

正如下图所示，Harness 工程本身并不规定马该怎么跑，不要求马先迈左脚还 是右脚，而是为它装上马具，让它更可控的朝着你想去的方向奔跑，并且给它最大的自主化程度。

此外，OpenAI 在 2 月发布的《Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world》里，用真实项目数据说话：一个三人小队从空仓库起步，五个月零人工手写代码，靠 Codex 代理生成了 100 万行生产级代码、1500 个合并 PR。

平均每个工程师每天 3.5 个 PR，团队扩到七人后吞吐量反而更高，因为他们提前设计了环境、意图设定和反馈回路，代理自己就能跑完整流程，还内置垃圾回收机制扫描漂移并自动建议修复。

人只负责定大方向，不再天天敲键盘或周末清理那些看着对但实际跑不通的输出。

Anthropic 3 月底的《Harness design for long-running application development》则把长时任务的痛点拆得更清楚。

他们设计了 Planner、Generator、Evaluator 三角色分工：

Planner 先进行规划代理把大任务拆成可执行小块，Generator 负责增量执行，Evaluator 单独负责检查结果、迭代纠偏，还强制上下文重置，避免累积误差导致上下文焦虑。

4 月 8 日他们上线 Claude Managed Agents 公测，直接基于 Harness 做成托管服务，带沙箱执行、长会话持久化、多 Agent 协调、凭证管理和错误自动恢复。

开发者只管定义任务和工具，每会话小时加 0.08 刀，模型升级时 Harness 还能平滑切换，不用从头再来。

客观来看，这些实践都在指向同一个核心：模型再聪明，如果没有系统性的知识管理、流程约束和实时反馈，就很容易在真实业务里演示时惊艳、上线就卡壳。

so，Harness 突然爆火，还是有点东西的。

but，这跟 OpenClaw 有何关联？

OpenClaw 体现的 Harness 三层架构

虽然 Harness 听着很有料，但 OpenClaw 把这些思路变成了本地就能摸到的完整工具（Hermes 如是）。

OpenClaw的 GitHub 在 4 月 11 日刚推 v2026.4.11，星标已经超过 35 万，核心是 Gateway-First 设计 -> WebSocket 控制平面（xxx:18789）统一管理 Session、Channel、Tools 和 Events：

知识层（Planner） 完全靠 Markdown 文件驱动——MEMORY 目录下每天一个 append-only 的 YYYY-MM-DD.md，只在需要时通过 memory tools 按需检索，避免上下文膨胀；SOUL.md 定义 Agent 个性，AGENTS.md 画出项目全景图，以及各种Skills。

约束层（Generator） 由 Gateway 负责路由、安全边界和工具激活，非主会话直接扔进 Docker sandbox 隔离。

反馈层（Evaluator） 通过通讯客户端、浏览器 CDP 实现真实验收，结果实时回灌给 Agent 调整下一步。

这种本地优先的架构设计，其实特别接地气，举个栗子：

一个内容营销创业公司，周一早上产品经理小李打开 OpenClaw，对 Agent 说了一句“按品牌调性做下周抖音文案，参考 MEMORY 里上月数据”。

相关 Harness 自动注入品牌指南和历史 engagement 数据：Planner 先负责研究和任务拆解，Generator 负责生成文案内容，Evaluator 根据真实互动指标打分迭代。

以前团队每周都要花半天手动校对文案，现在 Agent 第一次输出的内容就基本在线。

基于 Harness 的 OpenClaw ，把社区力量也发挥到极致，ClawHub 里几千个 Skills 可以自由组合，插件 SDK 带安装门控，开发者自定义能力几乎零门槛。

相比 Claude Managed Agents 的云托管，OpenClaw 零额外计费、数据全在本地、支持 20 多个平台渠道（Telegram、微信、飞书、WhatsApp 随便聊），会话剪枝策略可配，/compact 命令手动总结上下文，Presence 模拟人类打字让交互更自然。

最新版本还加强了队列验证和内存 wiki 检查，安全上非主会话 Docker allowlist/denylist 严格控制主机访问。

but，它仍面临着很多隐患和挑战，如数据安全、环境安全、能力边界模糊、 成本控制难度大等问题，这些隐患不仅限制了其大规模商业化落地，也对企业级 应用的稳定性与合规性提出了更高要求。

即便如此，它的价值也不可忽视。

时至近日，OpenAI 的 Codex Harness、Anthropic 的 Managed Agents、OpenClaw 和 Hermes 的出现，一起把 Agent 推向成熟。

它们共同说明：模型会换代，但工程边界不会消失，Harness 就是那个能随模型平移、保持可靠的核心。

结语

在 AI 一年 ≈ 人间十年的快节奏里，Harness 给了我们一个稳定的锚点，可谓是逐步在让 Agent 真正走进日常工作，而不是停留在演示阶段。

无论你是开发者、产品经理还是业务负责人，都值得去研究研究这个工程方法论，把 Agent 从偶尔惊艳的玩具，变成每天都能信赖的生产力伙伴。

技术总在变，但真正能带来改变的，是那些把聪明落到实处的系统性思考。

保持钝感力，理性平和，我们才能走得更远、更从容。

你觉着呢？