霍格沃兹测试开发学社
二、Harness 到底是什么？Harness 直译过来有“外壳”“控制装置”或者“连接系统”的意思。但在 Agent 领域，它并不是一个简单的模型包装层，也不只是工作流、提示词或者工具调用。它更接近一套围绕模型构建的智能体工程系统。一套相对完整的 Agent Harness，通常会包括：大语言模型；系统提示词与任务指令；上下文工程；工具调用机制；RAG与企业知识库；知识图谱；短期记忆与长期记忆；任务规划与执行机制；子智能体协作；身份认证与权限控制；安全护栏；沙箱运行环境；日志、链路追踪与可观测性；评估集、评估器与回归测试；人工确认与异常处理机制。LangChain此次发布的企业 Agent 蓝图，就把整个系统划分为三个重要层次：以 Nemotron 3 Ultra 为代表的开放模型层；负责规划、工具调用、记忆和任务执行的 Deep Agents Harness；负责沙箱执行、安全策略和系统访问控制的运行环境。官方给出的核心结论是：“模型、Harness、评估与运行环境需要被放在一起协同优化。”这也是 Agent 工程与传统模型调用最大的不同。企业不能只把注意力放在模型排行榜上。同一个模型，被放入不同的提示词、工具、知识、记忆和评估系统中，最终表现可能完全不同。三、比“微调模型”更值得关注的，是 Harness Engineering过去，当模型在某项任务中表现不好时，很多团队首先想到的是微调模型。但此次 NVIDIA 和 LangChain 展示了一条不同的路径：先不改变模型，而是改造模型周围的运行环境。LangChain团队在测试Nemotron 3 Ultra时，并没有立即重新训练模型，而是分析Agent执行轨迹，找出任务失败的具体原因，再针对性调整：系统提示词；工具描述；上下文管理方式；中间件；工具调用规则。NVIDIA官方将这种方式称为 Harness Engineering。Harrison Chase对此总结道：“构建更好Agent的方法，是不断改进模型周围的整个系统。”
发布于 辽宁
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