SaaS 公司將變成圍繞模型的 harness
Shrivu Shankar 在 8 月 24 日的文章中提出,每家 SaaS 公司最終都會變成圍繞模型搭建的 harness,即包裹無狀態 LLM 的基礎設施、介面、上下文與狀態。他給出五階段演進路徑:傳統 SaaS、工程師與 agent 結對、個人執行 harness、個人編排 harness、harness 編排個人,屆時核心任務由 agent 完成,人類只負責提供品味與判斷。
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Shrivu Shankar 在 8 月 24 日的文章中提出,每家 SaaS 公司最終都會變成圍繞模型搭建的 harness,即包裹無狀態 LLM 的基礎設施、介面、上下文與狀態。他給出五階段演進路徑:傳統 SaaS、工程師與 agent 結對、個人執行 harness、個人編排 harness、harness 編排個人,屆時核心任務由 agent 完成,人類只負責提供品味與判斷。
Hugging Face 後訓練團隊發布了一份多 harness 強化學習指南,介紹如何用 TRL 和 Harbor 等開源庫在不同 coding harness 中訓練開放模型。團隊稱,針對當前各人自建 harness(如 Pi 加擴充套件)的現狀,該方案給出了用任意開放模型在自訂 harness 上取得最佳效能的配方。指南已發布在 Hugging Face Spaces 上,作者歡迎反饋。
新加坡南洋理工大學安波團隊發布報告《Finding the Right Fit》,用 4 套可配置 Harness(OpenHands、DSH、PI、openJiuwen)交叉 5 個模型、3 個任務集,共得到 66 項結果。結論是 Harness 好壞並非固定屬性,同一模型換 Harness 後排名可能反轉,原生搭配也不一定最優;成本更高未必得分更好。
DeepSeek Harness 發布 v0.2.1-alpha.1,新增實驗性 Claude Code Mods 相容層,讓按 Claude Code Mods 介面編寫的擴充套件有機會接入 DSH 外掛系統執行。官方稱該相容層主要用於驗證 Mods API 能力,大致屬於 DSH 外掛能力的子集,暫不提供完整實用相容性;diff、agents-md、sec-default 和 telemetry 仍標註為不可執行。
由 Kubernetes 建立者 Craig McLuckie 和 Joe Beda 創辦的 Stacklok 推出雲原生 agent harness Mecatl,6 月起在 GitHub 開源。Mecatl 把 agent loop 與客戶端、模型提供商、狀態儲存和執行環境解耦,會話與記憶不再以 JSONL 檔案躺在本地磁碟,而是放進雲端可管理的系統,供企業集中治理。
DeepSeek 官方推出 DeepSeekHarness 的打包桌面版本,覆蓋 macOS 與 Windows 兩個平台。Linux 使用者可通過 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包獲取。官方在社交帳號上公布了這一訊息,並給出下載地址 deepseek.com/harness。
何愷明團隊提出視覺原生 Harness 框架 VISTA,讓現有多模態模型無需重新訓練,就能儲存原始畫面並在推理時按需回看、放大細節。VISTA 把環境返回的每幀畫面按回合號、幀號索引存到上下文之外,預設只向模型展示最後一幀,需要時用 inspect 工具調取歷史畫面。搭配該框架,Claude Opus 5.0 通關 ARC-AGI-3 全部 25 個公開遊戲,動作效率得分滿分 100,所用動作數比人類首次遊玩基線少 57.4%;
開發者 FeiZ 發布基於 DeepSeek Harness 的民間外掛 ds-bot,可把多個 Bot 組成團隊,每個 Bot 擁有獨立名稱、職責、指令、形象與可切換的模型,並具備持久化長期記憶。它支援設定 Main Bot 主管,訊息預設由主管回覆並排程其他 Bot,以降低群聊的 token 消耗;記憶以 Markdown 檔案儲存,每輪對話後自動審查增刪改,資料儲存在本機 DSH 目錄的 bot/ 與 sessions/ 中。
一項研究指出,近期自主機器學習工程(MLE)agent 普遍依賴多 agent 編排器、專用檢索子 agent 等複雜框架,但更簡單、僅靠 read、write、bash 原語直接訪問執行環境的 coding agent 路線卻少有人研究。該工作正是要回答:強 agent 做自主 MLE 究竟需要多少這類外圍框架。
Cursor 於 2026 年 8 月 19 日更新雲代理與 harness,雲代理現可訂閱事件源:監控 PR、Slack 執行緒或定時任務,事件發生時自動喚醒並持續推進,直到目標完成。雲代理會自動訂閱自己建立的 PR,修復 CI 並處理機器人評論;在 Slack 中可用 @cursor 要求一小時後回來檢查。此外新增自訂模式(把技能固定在對話中)、子代理獨立虛擬機器、/goal 長期目標指令,以及不打斷代理的即時引導。訂閱功能目前僅限雲代理。
Google 等提出 RRSI,用正則化約束 Agent Harness 的遞迴自我改進(RSI):不鎖死自我修改能力,而是限制每輪同時修改的機制數量、保留進化歷史,並在篩選階段剔除 benchmark-specific 改動和落在噪聲範圍內的漲分。
阿里推出新一代原生全模態模型 Qwen3.8-Omni-Flash,已在千問 AI 平台上線,支援文字、影像、音訊、影片輸入,上下文視窗達 100 萬 token。該模型在 29 項評測中平均分較 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超 25%,音影片輸入價格分別下降超 98% 和 93%,並開源 Qwen-Live Harness 即時執行時。
作者搭建了魔獸世界私服 jankcraft.xyz,並開發瀏覽器客戶端,PC 和手機均可免費遊玩。隨後用自訂 MCP 與 agent harness 通過 websocket 控制客戶端,讓 LLM 自動玩遊戲,agent 頁面已上線。本地模型需服務端開啟 CORS,作者自託管的幾個模型可能因用量增長下線;24GB 記憶體可跑 Qwen3.8-27B-GPTQ-W4A16,16GB 記憶體可用 vLLM 跑 Gemma4-e4b-coder。
Latent Space 播客本期嘉賓為 MIT 的 Alex Zhang,他是 Recursive Language Models(RLM)的作者,也是 GPU Mode 社群成員。
一位 Reddit 使用者發帖稱 Codex 的生成速度(tps)比 Claude 慢約 10 倍,且其 harness 在通過 subagent 做大量並行工作時表現很差。該使用者表示自己持有 4 個 Claude Max 訂閱,另購一份 ChatGPT 訂閱以探索 astra,但認為 Codex 在實際工作中完全派不上用場。
Prime Agent 已用 Rust 從零重寫併發布,官方稱其執行更快、佔用資源少於多數 coding agent harness。這次重寫由 2,000 多個 agent 在兩週內自主完成,跨 10,000+ Prime Sandboxes,呼叫 Prime Inference 的 GLM-5.3 端點消耗超 2,000 億 token。自 8 月上線以來 Prime Agent 下載量超 30 萬次、處理超 8 萬億 token;
9 月 28 日發布並開售的榮耀 Magic9 系列全系搭載 MagicOS 11,首次將榮耀與阿里聯合打造的 397B 智慧體大模型和 Agent Harness 框架在手機系統商用落地,並配備專屬 AI 按鍵、YOYO 一鍵妙記與業界首個 AI 通話助理。三款機型售價為 Magic9 超能版 4499 元起、Magic9 4999 元起、Magic9 Pro Max 6499 元起。
Cresta 在 Claude Agent SDK 之上建置了 Conductor,一個自然語言 agent 建置器,幫助團隊把複雜業務上下文轉成可上線的客服 agent。其早期版本用 Claude Sonnet 和 Opus 搭建,之後把 Claude Agent SDK 當作通用 harness,讓 agent 自行收集上下文、呼叫工具、編寫並執行程式碼。據 Cresta 披露,在其與合作伙伴的早期用例中,Conductor 把初始部署時間縮短約一半;
物理學家 Matthew Schwartz 發布開源工具 BootLoops,作為 LLM 的科研 harness,用於定量科學中的精確計算。他發現當前模型不擅長像人類科學家一樣工作,但擅長特定「Claude 形狀」的問題,於是讓 Claude 自主尋找適配其能力的問題,結果連線到生態學、群體遺傳學等十幾個領域。BootLoops 可搭配任意模型使用,Schwartz 與領域專家合作,將其引導向各領域真正關心的問題。
Manus 母公司蝴蝶效應完成超 5 億美元新一輪融資,由博裕投資、IDG 資本領投,騰訊、紅杉中國、真格基金繼續加持,同時重啟北京辦公室、組建面向中國市場的 AI Agent 產品團隊。招聘官網顯示目前開放 17 個崗位(16 個全職、1 個實習),較國慶假期前的 11 個明顯擴大,含 AI Agent 產品經理、Agent Harness 工程師、Agent 評測工程師、LLM 演算法工程師等核心崗。
微軟 CEO 薩提亞·納德拉發文稱,AI 模型需要「緊急剎車」:把模型與負責排程的 harness 分離,將控制與安全措施外接,讓每次有意義的模型動作都留下防篡改、人類可讀的證據,並保證授權者能隨時暫停或關停正在執行任務的模型。他主張預設模型已被攻陷、從一開始就加以隔離。這番表態出現在多家 AI 公司承認越來越多失控事件、Anthropic CEO Dario Amodei 發布更謹慎開發計劃之後。
一篇隨筆主張,AI 正在瓦解支撐個人智力活動的知識社群,使長期、複雜的私人思考越來越難維持。作者以軟體工程為例:Claude Code 發布一年多,行業討論從編譯器、型別系統轉向 prompt、harness、loop,變得狹窄膚淺;寫部落格、開源庫或設計新程式語言也不再有人類讀者,內容只會被下一代模型消化。文章稱數學領域正經歷類似過程,並認為持續的知識活動需要共享成果與他人認可這兩種無法獨自獲得的輸入。