在 AI Agent 开发中，Harness（马具/套件）是一个承上启下的概念。公式定义。模型提供推理，而 Harness 提供落地执行的实体。硬件类比：Model 是 CPU（计算核心），Context 是内存（瞬时寻址），而 Harness 则是操作系统（资源调度与环境隔离）。没有 Harness 的 Agent 就像一个漂浮在大脑中的灵魂——虽然能思考，但无法稳定地感知物理世界、无法受控地操

在 AI Agent 开发中，Harness（马具/套件）是一个承上启下的概念。公式定义。模型提供推理，而 Harness 提供落地执行的实体。硬件类比：Model 是 CPU（计算核心），Context 是内存（瞬时寻址），而 Harness 则是操作系统（资源调度与环境隔离）。没有 Harness 的 Agent 就像一个漂浮在大脑中的灵魂——虽然能思考，但无法稳定地感知物理世界、无法受控地操

在 AI Agent 开发中，Harness（马具/套件）是一个承上启下的概念。公式定义。模型提供推理，而 Harness 提供落地执行的实体。硬件类比：Model 是 CPU（计算核心），Context 是内存（瞬时寻址），而 Harness 则是操作系统（资源调度与环境隔离）。没有 Harness 的 Agent 就像一个漂浮在大脑中的灵魂——虽然能思考，但无法稳定地感知物理世界、无法受控地操

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我用过 Antigravity、Cursor、OpenCode 等AI编程工具，他们都有全局设定RULES的能力，即全局约束行为准则，但是在Kimi Cli中至今没能找到相似的设定，而是摸索出了。系统指令是平台在会话开始时注入给 AI 的底层行为约束，它们分布在上下文的各个位置，有些甚至以隐式方式存在。AI 只能根据它在交互中实际接收到的内容来回答，无法保证列出的就是"全部"。大多数 AI 工具不

我用过 Antigravity、Cursor、OpenCode 等AI编程工具，他们都有全局设定RULES的能力，即全局约束行为准则，但是在Kimi Cli中至今没能找到相似的设定，而是摸索出了。系统指令是平台在会话开始时注入给 AI 的底层行为约束，它们分布在上下文的各个位置，有些甚至以隐式方式存在。AI 只能根据它在交互中实际接收到的内容来回答，无法保证列出的就是"全部"。大多数 AI 工具不

对于AI来说，上下文窗口是它拥有的最宝贵的“房地产”，而MCP的设计下，Agent还没开始干活，就已经“满”了。更严重的是，上下文中的无关内容越多，模型对真正重要内容的关注就越弱。研究人员记录了一个现象——“