LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
2026 年 3 月 30 日，#CreaoAI 冲上 X 全球热搜 Top 3。我们刷到这条热搜的时候，第一反应是：这次的用户反应有点不一样。不是常见的"AI新闻"传播路径——科技媒体报道、KOL转发、然后消失。这次的评论区里，不同语种的用户开始自己动手，有人让它每周一给 Gmail 邮箱里发送实时报价报告，
Harness 应由业务驱动。
由Liu Fayao（刘发耀，新加坡A*STAR研究科学家），Ye Deheng（叶德珩，前腾讯AI合伙人&首席专家）和Chen Tianrun（陈天润，魔芯科技创始人）带领的研究团队提出了Claw AI Lab。
产品本身包括了一个Agentic Payment Skill，一个龙虾可以用的“虚拟卡包”，和一套他的围栏，（好像现在可以叫 Harness 了）。这些东西本身只是配套的 infra，核心在于商户的功能 Skill，服务于 Agent 的需求。商户会在 Skill 中引导用户授权 Agent，允许自主完成小额的支付。
Harness（驾驭）的风，终究还是从大模型，吹到了机器人！
在 AI 圈，模型至上论正在遭遇前所未有的挑战。当所有人都在屏息等待新模型再次刷新智力天花板时，AI 基础设施领军人物、LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在最新对话中抛出了新预判：大模型正在沦为大宗商品，而决定 Agent 成败的，是那个包裹在模型外的 Harness 。
去年讨论Agent落地时，重点往往是Context Engineering。大家都在琢磨怎么放 Few-shot，怎么优化 RAG 检索的文本片段。但随着 Agent 任务复杂度的上升，控制数据流向、工具调度和异常处理的底层脚手架代码，往往比单纯拼接文本对系统性能的影响更大。
3 月 31 日下午，技术圈炸了锅： Claude Code，这款被公认为当前最强的 AI 编程助手，因为一次内部失误，核心代码逻辑暴露在了全球开发者面前。
最近，AI 圈子里又冒出一个新词：Harness Engineering。
