读完这轮源码，有个判断更确定了：Agent 进入产品后，大量工程难题都发生在两次模型调用之间。任务怎样保存，工具怎样并发，用户怎样插话，审批怎样暂停，取消怎样传递，上下文怎样越过窗口，客户端怎样重连，最后由谁确认事情真的做完。这些加在一起，就是 Harness。App Server 做的事，是把这套内部运行过程整理成外部产品可以依赖的边界。OpenAI 甚至计划让最早直接访问 Core 的 TUI

摘要 DeepSeek Harness（DSH）的核心架构Cordis采用"一切皆插件"的设计理念，模型适配器、工具注册表等所有组件均为可动态替换的插件。系统分为三层：底层Cordis微内核管理插件生命周期；中间层通过Profile、Bundle、Patch三级配置机制灵活组装插件组合；顶层提供四种预设运行模式。插件系统基于五个核心概念（插件写法、Context、Service、Fiber、inj

本文深入解析了Coding Agent的核心架构设计，主要包含以下要点： 三层架构：分为模型适配层（统一不同LLM接口）、内核层（Agent Loop循环执行）、产品层（会话管理等外围功能），各层松耦合。 Agent Loop核心：通过while循环在"询问模型"和"执行工具"间切换，包含错误重试、工具结果回传等关键机制。 模块化设计： 模型适配层封装不同LLM的API差异 工具系统支持动态注册和

本文系统阐述了AI架构中的三层结构：Tools、Agent和Workflow。Tools是最小能力单元，负责执行具体操作但不做决策；Agent是自主决策系统，通过思考-行动-观察循环动态完成任务；Workflow是开发者预设的确定性流程框架。三者在项目中通常嵌套使用：Tools提供基础能力，Agent处理不确定性任务，Workflow编排整体流程。生产环境推荐采用"Agentic Workflow

Pi Agent Harness是一个轻量可扩展的Agent开发底座，由libGDX创建者开发。它采用四层架构：模型接入层统一多种AI模型接口，核心层处理Agent运行循环，终端界面层提供可复用组件，顶层组装成完整Coding Agent。设计哲学强调极简核心（仅4个基础工具）、可扩展性、模型无关性和树状会话管理。安全方面建议在容器中运行敏感任务。安装简单，支持npm全局安装或脚本安装，提供交互式

DeepSeek发布DeepSeek Harness v0.1开发者预览版，这是一套围绕大模型构建的控制与编排系统，旨在将模型推理能力转化为可完成复杂任务的智能体。系统采用插件式开放架构（MIT协议），所有功能通过Cordis插件实现，支持能力自由替换扩展。关键特性包括：完整的运行日志记录与回放机制、四种预设运行模式（标准/PTC/极简/创造）满足不同场景需求。该系统与DeepSeek-V4-Pr

DeepSeek发布DeepSeek Harness v0.1开发者预览版，这是一套围绕大模型构建的控制与编排系统，旨在将模型推理能力转化为可完成复杂任务的智能体。系统采用插件式开放架构（MIT协议），所有功能通过Cordis插件实现，支持能力自由替换扩展。关键特性包括：完整的运行日志记录与回放机制、四种预设运行模式（标准/PTC/极简/创造）满足不同场景需求。该系统与DeepSeek-V4-Pr

DeepSeek发布DeepSeek Harness v0.1开发者预览版，这是一套围绕大模型构建的控制与编排系统，旨在将模型推理能力转化为可完成复杂任务的智能体。系统采用插件式开放架构（MIT协议），所有功能通过Cordis插件实现，支持能力自由替换扩展。关键特性包括：完整的运行日志记录与回放机制、四种预设运行模式（标准/PTC/极简/创造）满足不同场景需求。该系统与DeepSeek-V4-Pr

DeepSeek V4-Flash 0731 核心升级与选型指南 最新发布的 DeepSeek V4-Flash 0731 通过后训练显著提升 Agent 能力，9 项基准测试全面上涨，其中工程任务（DeepSWE）涨幅达 47.1 分。横向对比显示，其在终端操作（Terminal-Bench 2.1）、工具调用（Toolathlon）等场景已接近 GPT-5.6 Sol 和 Claude Opu

本文系统阐述了AI架构中的三层结构：Tools、Agent和Workflow。Tools是最小能力单元，负责执行具体操作但不做决策；Agent是自主决策系统，通过思考-行动-观察循环动态完成任务；Workflow是开发者预设的确定性流程框架。三者在项目中通常嵌套使用：Tools提供基础能力，Agent处理不确定性任务，Workflow编排整体流程。生产环境推荐采用"Agentic Workflow