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大模型高分低能背后：Agent Harness如何解决持久性难题

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在当今的 人工智能 领域，开发者和企业用户经常面临一个令人困惑的现象：某些大模型在各类公开排行榜（Leaderboards）上分数遥遥领先，但在实际的复杂业务场景中却表现得“高分低能”。你可能也有过这样的体验：问一个简单的百科问题，模型对答如流；但一旦要求它作为一个 Agent 去执行一项包含多个步骤的任务时，它就开始频繁出错，甚至完全偏离指令。
这种“翻车”现象并非偶然，而是揭示了当前大模型评估体系与真实应用需求之间的巨大鸿沟。本文将基于 Philipp Schmid 的最新观点，深入探讨这一现象背后的核心原因——“持久性”问题，并介绍 Agent Harness 这一新兴的基础设施概念，分析其如何成为解决大模型落地难题的关键。如果你关注 AI资讯 和 LLM 的前沿发展，这篇文章将为你提供全新的视角。想了解更多关于 AGI 和 大模型 的最新动态，可以关注 AINEWS。

排行榜的盲区与“持久性”难题

为什么高分模型会“低能”？根本原因在于测试环境与真实环境的错位。目前的排行榜大多测试的是模型的“单轮能力”或极其简单的几轮交互。这就像是百米冲刺，模型只需要在短时间内爆发出一瞬间的推理能力即可得分。
然而，真实的 Agent 工作流往往是一场马拉松。在实际应用中，一个复杂的任务可能需要模型调用几十次甚至上百次工具，运行数小时。在这种长周期的任务中，排行榜上 1% 的微弱优势根本无法体现出来。真正决定成败的是模型在第 50 步、第 100 步之后，是否还能清晰地记住最初的目标，是否还能保持逻辑的连贯性。
这就是所谓的“持久性”（Persistence）问题。许多模型足够聪明，能解决孤立的难题，但缺乏在长时间跨度内维持上下文一致性和指令遵循的能力。一旦中间某个步骤推理出错，错误就会级联放大，最终导致任务失败。

Agent Harness：AI 时代的操作系统

为了解决持久性问题，Philipp Schmid 提出了 Agent Harness（Agent 挽具/驾驭装置）的概念。这是一个位于 AI 模型外层，专门用于管理 Agent 长周期运行的基础设施层。
我们可以用计算机系统来做一个形象的类比：
  • 模型（Model）是 CPU：它提供原始的算力与推理能力。
  • 上下文窗口（Context Window）是内存：它是有限的、易失的工作记忆。
  • Agent 是应用程序：它是运行在系统之上的具体用户逻辑。
  • Agent Harness 是操作系统：它负责管理上下文、处理启动流程、提供标准驱动和系统调用。
Harness 的层级比传统的 Agent 框架（如 LangChain 的基础模块）更高。它不仅仅提供工具接口，更提供了一套预设的 Prompt、工具调用的规范化处理、生命周期钩子，以及开箱即用的规划和文件系统访问能力。对于开发者而言，这意味着不再需要通过繁琐的手工编码来“造操作系统”，而是可以直接专注于定义 Agent 的独特业务逻辑。
目前，像 Claude Code 这样的产品就是 Harness 的典型代表，而 Claude Agent SDK 和 LangChain DeepAgents 也在致力于这一层的标准化。

Harness 的三大核心价值

引入 Agent Harness 不仅仅是为了方便开发，它主要解决了三个关键问题：
  1. 验证真实进展：新的 大模型 层出不穷，Harness 让用户能够快速在自己的真实业务场景下测试最新模型，而不是盲目迷信排行榜分数。
  1. 释放模型潜力：很多时候，用户体验落后于模型能力，是因为缺乏好的基础设施。Harness 让开发者利用经过验证的最佳实践来构建 Agent，从而充分释放模型的智力。
  1. 创造反馈闭环：这是最重要的一点。Harness 能将模糊的、多步骤的 Agent 工作流转化为可记录、可评分的结构化数据。当任务失败时，开发者可以一目了然地看到是哪一步出了问题，从而进行针对性优化。

Agent 开发中的“苦涩教训”

Rich Sutton 曾写过一篇著名的文章《苦涩的教训》（The Bitter Lesson），核心观点是：利用算力的通用方法，最终总能打败包含大量人类先验知识的手工编码方法。这一教训正在 Agent 开发领域重演。
我们看到，许多领先的 AI 团队正在经历架构的快速迭代： * Manus 在六个月内重构了五次 Harness，目的是去除僵化的假设。 * LangChain 一年内重新架构了三次“Open Deep Research” Agent。 * Vercel 砍掉了 80% 的 Agent 工具，结果反而换来了更少的步骤、更少的 Token 消耗和更快的响应速度。
这告诉我们，过度设计控制流是危险的。2024 年需要复杂手工流水线才能实现的能力，到了 2026 年可能只需要一个上下文窗口内的 Prompt 就能搞定。如果你的架构过于僵化，下一次模型更新（如 OpenAI 发布新模型）时，你的系统可能会因为过拟合旧模型而崩溃。

构建原则：为删除而构建

基于上述分析，对于 AI变现 和应用开发者来说，构建 Agent 系统应遵循以下三条原则：
  1. 从简单开始：不要一开始就构建庞大的控制流。提供健壮的原子工具，让模型自己去规划路径。你需要做的是实现护栏、重试机制和验证逻辑。
  1. 为删除而构建（Build to Delete）：保持架构的模块化。要时刻准备好，当新模型能力提升时，你需要撕掉原本复杂的逻辑代码。
  1. Harness 就是数据集：未来的竞争优势不再仅仅是 Prompt 技巧，而是 Harness 捕获的轨迹数据。每一个 Agent 在工作流后期未能遵循指令的失败案例，都是训练下一代模型最宝贵的素材。

结论

大模型“高分低能”的现象，本质上是模型能力的评估维度与真实世界复杂性之间的脱节。通过引入 Agent Harness，我们将重点从单纯的模型算力转移到了系统的持久性和可管理性上。正如 人工智能 历史上的“苦涩教训”所揭示的，通过通用算力和数据驱动的方法，往往优于人类精心设计的手工逻辑。
对于开发者而言，拥抱 Harness 概念，建立以数据为中心的反馈闭环，并做好随时重构代码的准备，是在这个快速变化的 AI 时代保持竞争力的关键。想要获取更多关于 LLM、chatGPT 以及 claude 等前沿技术的深度分析和 AI日报，请持续关注 AINEWS。
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