王云鹤眼中的Harness:复杂优化问题,AGI灵魂争夺之战
王云鹤眼中的Harness:复杂优化问题,AGI灵魂争夺之战最近一段时间,Agent 又一次成为 AI 圈最热的关键词。
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最近一段时间,Agent 又一次成为 AI 圈最热的关键词。
DeepSeek最新热招岗位已上线:Agent Harness产品经理。
「Agent Harness」是「套壳」的另一种说法。
Voice Agent终于能打实战了!这家中国公司靠一套Model + Harness的方法论,正在重新定义金融级Agent的标杆,也撬动了黄仁勋所预言的百万亿美元市场。
GENE-26.5 值得看的,是它背后的「具身智能版 Harness + 模型」。
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理,以及那些将“无状态”的大语言模型(LLM)转变为全能智能体(Agent)的底层机制。
火爆全网的Harness架构,终于在最难的医疗圈落地了!从单次问诊到全天候赛博名医盯盘,大健康赛道彻底变天。
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。