搜索
如果您经常用Claude Code、OpenCode、OpenClaw这类Agent框架，大概率会遇到一种不稳定现象：同一个Skills，用Claude能跑，换成Qwen就不行了；在Claude Code里稳定的流程，换到OpenClaw可能输出格式崩掉；在作者环境里正常的脚本，到了自己机器上可能因为缺依赖进入反复报错。
随着MCP、Agent Skills与各类Harness的快速发展，大模型能轻松调用成百上千种外部工具，但在多工具，具备复杂状态、长程交互的任务上仍有明显短板。尽管一系列环境扩展方法尝试复刻真实世界的交互环境（如订票系统，外卖平台），但仍受限于环境扩展的规模与真实性。
黄仁勋说Agent将创造100万亿美元。易鑫用Model+Harness的硬核组合，把这一预言提前落地汽车金融，效率革命已悄然拉开帷幕。
Harness（驯马）会成为这个（AI）时代最关键的能力之一。这是小马智行CTO楼天城，在与量子位的对话中，给出的最新判断。在他看来，如今的AI越来越像一匹脱缰野马。它开始学会了「调用」：调用工具、调用skills……因此能通过这些脚手架，自我演进，和人类打配合。
Transformer论文作者Lukasz Kaiser以及GAN作者Bing Xu转发关注了一项工作——LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是一种通用的验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。
Skill确实好用，但架不住模型和Agent Harness适配翻车。不是所有模型都吃得动Skill，有的用上直接反向掉性能。为了解决这个问题，来自上海交大的IPADS研究团队提出了SkVM：面向Skill的语言虚拟机。
最近，Lenny Rachitsky 请到了 Kat Wu，Anthropic Claude Code 和 Cowork 的产品负责人，访谈了一期播客。节目信息密度相当高，从 PM 角色的变化、Anthropic 的内部流程，到源码泄露事件和 OpenClaw 决策，全都聊了个遍。
NeoSigma 团队今天开源了一个叫 auto-harness 的系统，核心做的事只有一件：让智能体自己发现自己的 bug，自己修，自己验证。
AI工程范式的迭代速度，正让行业陷入一种“定义赶不上进化”的焦虑。
就在刚刚，2026北京亦庄机器人半程马拉松上，阿里巴巴旗下高德正式公开全球首款开放环境全自主具身机器人「高德途途」。这款四足机器人成功协助视障人士完成复杂避障、人群穿行等实战挑战，突破了「实验室」到「开放环境」之间的技术鸿沟。