10月16日消息，据 DeveDigest 报道，随着 DeepSeek 推出开源基座桌面客户端 DeepSeek Harness、OpenAI 在开发者大会上线 Agents API，Agent Harness 成为 AI 开发领域的高频新词。

Harness 在英文中的含义为挽具。简单来说，大模型只负责推理能力，是大脑，而 Agent Harness 就是包裹大模型的整套外围系统，包含执行循环、工具调用、上下文与记忆管理、沙箱权限、可回放日志，是身体。正是这套基座让大模型能够落地完成真实业务任务。

不少开发者会把 Agent Harness 和开发框架混淆。LangGraph 这类框架属于开发库，供开发者自行搭建执行循环；而狭义上的 Agent Harness 是已经封装好、可直接运行的完整运行环境，例如 Codex、Claude Code、Pi。广义概念则泛指大模型周边全部基础设施、接口、上下文与状态管理体系。

AI 数据分析公司 Databricks 测试发现，同一套大模型，接入不同的编码智能体基座，任务完成质量不变的前提下，单次任务成本差距最高可达两倍以上。成本差异很大一部分来自上下文开销：基座本身的系统提示词、工具声明都会消耗 token。

同时长周期任务能否稳定运行，也完全取决于基座。想要支撑数小时的持续会话，需要队列机制、检查点、日志记录、成本上限管控，仅靠大模型本身无法实现长任务。

行业将主流基座划分为四类，开发者可以根据自身需求选型：

1. 开源本地型：循环逻辑由开发者在本地机器运行，代表项目有 Pi（MIT 开源协议）、DeepSeek Harness 公开预览版、OpenCode。适合需要阅读源码、二次扩展，希望自由切换任意大模型的开发者。

2. 厂商编码智能体：由模型厂商维护命令行与应用程序，代表为 Claude Code、Codex CLI。适合直接使用该厂商原生模型，不想维护底层循环逻辑的用户。

3. SDK 与托管循环服务：由开发者代码或厂商云端托管运行，包含 Claude Agent SDK、Copilot Java SDK、OpenAI Agents API。主要用于把 AI 智能体集成进自有产品。

4. 基座之上的编排层：用于管理多个 AI 智能体，典型产品 Omnigent、Herdr、Flue。当需要同时调度大量智能体，统一管理会话、安全策略、全局观测视图时选用。

挑选合适的 Agent Harness，建议按顺序确认 5 个核心问题：

1. 谁掌控执行循环：需要审计、修改底层逻辑，优先选开源基座；希望厂商负责维护，选择厂商托管方案。

2. 兼容哪些大模型：厂商自研基座大多绑定自家模型；开源基座支持自由切换模型。

3. 基座自身上下文开销：加载工具后实测首请求 token 消耗，不要只参考宣传文案。

4. 扩展能力如何：确认插件、扩展、MCP 协议支持情况，工具是否支持延迟加载，而不是全部提前声明。

5. 运行环境与权限管控：接入代码仓库、密钥凭证前，务必评估沙箱隔离与权限模型。

总之 AI 大模型决定智能体的思考能力，但 Agent Harness 基座决定智能体能不能稳定、安全、低成本落地干活。在 AI Agent 爆发阶段，基座已经成为和模型本身同等重要的技术要素。