2026 年 9 月，AI 圈被一个"不会说话"的模型刷屏了。它叫 Jev，由 TypeSafe AI 发布——创始人是前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida，参与过 ChatGPT 的指令跟随方法。这个模型有个奇怪的特点：*

2026 年，AI 圈冒出了两件乍看不相干、细想是同一件事的新闻。**第一件**：Anthropic 给 Claude Code 上线了 Dynamic Workflows（动态工作流）。从此 Claude 能"现场写自己的编排脚本"——你给它一个任务，它自己画出整个作战方案，拉起一支 AI agent 队伍，分工、协调、验证，最后交回一个结果。有团队用它 11 天重写了 75 万行代码。

ACP是Zed提出的客户端与AI Agent间的开放协议，基于JSON-RPC 2.0和stdio双向长连接，解决Agent嵌入IDE时的长任务、流式输出、反向调用宿主工具及管控问题。它定义会话生命周期、工具调用四事件，支持流式响应和取消。与MCP（Agent连工具）、A2A（Agent连Agent）正交互补。

## 写在前面这篇是「漫话 Agent Harness」系列的一个**前置篇**。后面讲的 ACP、MCP 都基于同一个底座协议——**JSON-RPC 2.0**。如果

## 一个正在发酵的传言八月底，硅谷圈子里流传着一个不算小的消息：**Ilya Sutskever 的 SSI（Safe Superintelligence）可能要发布第一个模型了，架构方向直指

同样是「模型周围的执行系统」，Codex Harness 把它做成一体化引擎，dsh 把一切拆成可替换插件。本文从设计哲学切入，讲清两者在模型绑定、内核可改性、扩展方式上的三个分歧，以及什么场景该选哪个。