摘要： DeepSeek Harness v0.1 是一款高度可定制的 AI 编程工具，对标 Claude Code 和 Codex，旨在为开发者提供开箱即用的 Agent 运行环境。它具备全链路可观测、安全防护、任务拆分等核心能力，支持模型与工具链的无缝集成。通过实战测试，展示了其代码分析、3D游戏开发、网页仿写及全栈应用开发等能力。工具提供四种运行模式（标准、极简、PTC、创造），并拥有开放的

DeepSeekHarness在公测一周后发布rc.8版本，核心更新包括：1）原生支持多模态图文输入，优化交互体验；2）创新性通过OCR等工具链为纯文本模型构建"视觉能力"，与原生视觉模型形成互补方案；3）子代理体系扩展，支持ClaudeCode和Codex多实例协作；4）Windows终端性能优化。该框架采用"一切皆插件"架构，模型、工具、子代理均可模块化

DeepSeekHarness在公测一周后发布rc.8版本，核心更新包括：1）原生支持多模态图文输入，优化交互体验；2）创新性通过OCR等工具链为纯文本模型构建"视觉能力"，与原生视觉模型形成互补方案；3）子代理体系扩展，支持ClaudeCode和Codex多实例协作；4）Windows终端性能优化。该框架采用"一切皆插件"架构，模型、工具、子代理均可模块化

本文探讨了AI领域中Agent的核心概念和开发重点。作者指出当前Agent概念被过度泛化，强调Agent的本质是"LLM+Harness"的组合：LLM提供认知能力，Harness则构建外部环境支持系统。文章详细阐述了Harness的五大关键功能（工具、知识、观察、行动接口和权限），揭示了大多数Agent开发实质是在构建可靠的Harness系统。通过比喻说明Harness如同汽

本文探讨了AI领域中Agent的核心概念和开发重点。作者指出当前Agent概念被过度泛化，强调Agent的本质是"LLM+Harness"的组合：LLM提供认知能力，Harness则构建外部环境支持系统。文章详细阐述了Harness的五大关键功能（工具、知识、观察、行动接口和权限），揭示了大多数Agent开发实质是在构建可靠的Harness系统。通过比喻说明Harness如同汽

MCP协议在2026年完成关键升级，从依赖长会话的双向连接转向无状态模式。新版本允许每个请求携带完整上下文信息，实现请求的自主分发和水平扩展，但要求开发团队自行管理应用状态、安全边界和可观测性。主要变化包括：取消协议层握手，采用请求自带身份机制；通过多轮往返请求（MRTR）替代服务器主动请求；标准化路由、缓存和授权基础设施。迁移需注意会话状态转换、版本协商、幂等性设计等关键点。此次升级优化了云原生

本文提出了一种面向智能体的分层能力管理架构，通过渐进式能力披露和并行检索机制，解决工具集膨胀带来的问题。核心设计包括：1. 分层注册表：将能力组织为逻辑包（CapabilityPack）和叶子动作（Action），支持权限、风险控制和局部规则；2. 动态发现系统：通过search/list/describe元工具按需披露能力，避免一次性暴露所有Schema；3. 并行检索流程：结合精确匹配、关键词

本文提出了一种面向智能体的分层能力管理架构，通过渐进式能力披露和并行检索机制，解决工具集膨胀带来的问题。核心设计包括：1. 分层注册表：将能力组织为逻辑包（CapabilityPack）和叶子动作（Action），支持权限、风险控制和局部规则；2. 动态发现系统：通过search/list/describe元工具按需披露能力，避免一次性暴露所有Schema；3. 并行检索流程：结合精确匹配、关键词

👉目录1 AIGC2 智能体 Agent3 MCP4 总结近两年 AI 技术发展迅猛，日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷，若不深入了解，极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系，主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索，本文仅作概念性和原理性的概述

AgentScope Java 2.0.0 正式发布 GA 版本，标志着该框架已具备生产环境使用条件。相较于 RC 版本，GA 版本主要进行了稳定性优化、文档完善和 API 定稿。2.0 架构的核心目标是让 Agent 可靠完成任务，其亮点设计包括：双层 Agent 结构（推理与工程分离）、全生命周期可观测的事件流系统、生产级权限控制、灵活的 Middleware 机制，以及分布式部署支持。该版本