摘要：Harness Engineering是围绕AI Agent系统架构设计的新兴学科，专注于管理模型与工具交互的95%非推理代码。通过CAR框架（Control控制层、Agency工具层、Runtime运行时）系统化解决长时任务中的稳定性问题。典型案例显示，优化Harness可使Agent性能提升13.7%而不换模型。该概念统一了以往分散的上下文管理、工具调度等实践，改变了"性能=模

Skill是Agent体系中的中间抽象层，用于解决LLM直接调用裸Tool时的编排问题。它将确定性业务逻辑固化在代码和指令中，仅让LLM决定是否执行。Skill通过SKILL.md文件定义功能，包含YAML元数据和Markdown执行指令，并支持捆绑可执行脚本。采用渐进式展示策略优化上下文管理，显著降低token消耗。Eino框架通过Skill Middleware实现Skill支持，允许自定义B

摘要：Harness Engineering是围绕AI Agent系统架构设计的新兴学科，专注于管理模型与工具交互的95%非推理代码。通过CAR框架（Control控制层、Agency工具层、Runtime运行时）系统化解决长时任务中的稳定性问题。典型案例显示，优化Harness可使Agent性能提升13.7%而不换模型。该概念统一了以往分散的上下文管理、工具调度等实践，改变了"性能=模

go mod是 Go 语言引入的包管理工具，用于解决 Go 语言项目在依赖管理方面的问题。传统上，若不使用。

学术界定义：能够感知环境进行决策并执行动作的智能实体。OpenAI 的定义：以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。理解自然语言记忆能力任务规划任务执行、环境感知。ReAct 不是一个全新的能力，而是一个组合框架，它把前面讲的五大核心能力（理解、记忆、规划、执行、感知）通过Thought → Action → Observat

学术界定义：能够感知环境进行决策并执行动作的智能实体。OpenAI 的定义：以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。理解自然语言记忆能力任务规划任务执行、环境感知。ReAct 不是一个全新的能力，而是一个组合框架，它把前面讲的五大核心能力（理解、记忆、规划、执行、感知）通过Thought → Action → Observat

使用双缓冲技术，可以先将要绘制的图像绘制到一个缓冲区中，待所有绘制完成后再一次性地将缓冲区中的图像绘制到屏幕上，这样就可以避免图像闪烁的问题。具体实现的代码案例：

和是redis持久化的两种机制。