随着 AI Agent 从简单问答走向复杂任务执行，Harness 已成为决定 Agent 工程化落地的关键基础设施。本文对比分析 DeepSeek Harness 与 OpenAI Codex Harness 的架构理念、核心能力和应用场景，深入解析插件化 Runtime、事件溯源状态管理、工具权限控制、长任务编排、SDK 集成等设计差异。DeepSeek Harness 更偏向构建开放、可扩展

随着 AI Agent 从简单问答走向复杂任务执行，Harness 已成为决定 Agent 工程化落地的关键基础设施。本文对比分析 DeepSeek Harness 与 OpenAI Codex Harness 的架构理念、核心能力和应用场景，深入解析插件化 Runtime、事件溯源状态管理、工具权限控制、长任务编排、SDK 集成等设计差异。DeepSeek Harness 更偏向构建开放、可扩展

随着 AI Agent 从简单问答走向复杂任务执行，Harness 已成为决定 Agent 工程化落地的关键基础设施。本文对比分析 DeepSeek Harness 与 OpenAI Codex Harness 的架构理念、核心能力和应用场景，深入解析插件化 Runtime、事件溯源状态管理、工具权限控制、长任务编排、SDK 集成等设计差异。DeepSeek Harness 更偏向构建开放、可扩展

随着 AI Agent 从简单问答走向复杂任务执行，Harness 已成为决定 Agent 工程化落地的关键基础设施。本文对比分析 DeepSeek Harness 与 OpenAI Codex Harness 的架构理念、核心能力和应用场景，深入解析插件化 Runtime、事件溯源状态管理、工具权限控制、长任务编排、SDK 集成等设计差异。DeepSeek Harness 更偏向构建开放、可扩展

本文从 Agent 工程化视角系统解析 DeepSeek Harness 的整体架构与核心机制。文章重点介绍其基于 Cordis 的“Everything is a Plugin”插件化设计、以 Session Event Log 为核心的事件溯源状态模型、上下文与持久状态分离、工具可见性与执行权限控制，以及 Goal、Ralph、Workflow、Jobs 等长程任务编排能力。同时分析 Sand