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🚥 为什么说 Agent 的上限来自 Harness？当我们讨论 Harness 时，我们究竟在讨论什么？

不久前，Claude Code 源代码泄露，许多 Agent Harness 的关键模块得以完整呈现，成了一份极佳的教学标本。而在技术高速变化的红利期，主动理解新技术往往能带来很高的认知增量。

因此，本周「十字路口」邀请到来新璐，一起聊聊 Agent Harness。新璐是 ShareAI 开源社区发起人，他撰写维护的《Learn Claude Code》教程在 GitHub 上获得超过 50k Star。

在本期内容中，我们把 Agent Harness 从概念词拆解成工程语言，介绍它的三层框架：会跑（执行层）→ 跑久（状态层）→ 跑稳（治理层）。同时，我们也梳理了 Claude Code 中值得借鉴的多个机制：更多 context、更少 control 的思路、“零上下文管理”的哲学、长程任务的接力式交接策略，以及让 Agent 越用越聪明的“做梦”式记忆维护与迭代机制等

新璐作为典型的一人公司，刚完成数百万美金融资；他也分享了自己对 OPC 的独特观点，甚至认为“未来只有 0 人公司，没有 1 人公司”，颇具启发。

🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:49 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍公司、融资情况、团队规模、创业前经历

🟢 01:52 模型以外都是 Harness

机甲、大脑、机器人、智商120——Harness 到底是什么

• 模型以外都是 Harness

• Agent 上限由 Harness 决定吗？

• 模型智商已在 120–170 之间；Agent Harness 像机甲——不提升智力，但极大扩展能力

🟢 02:47 GitHub 50k star，是怎么来的？

这个Agent教程，其实不只是写给别人看的——它本来是新璐自己整理的"造 Agent 心法"。

• 9 个月前动笔，出发点是"把 Claude Code 套网页壳就能得到一个强大 Agent 产品"的简单直觉

• 开源社区当时流行 LangChain、LangGraph等 prompt pipeline 做法开发“伪Agent”，是一场派系之争——"Prompt Flow-Driven vs Agent Native-Driven"

• LangChain 过时了吗？

🟢 04:02 Bash is all you need

Claude 推出 Manager Agents 之后，大家还需要自己搭 Harness 吗？

• 就像 Next.js出现后大家不再关心底层运行原理，两三年后 Agent Harness 也会收敛为开箱即用

• 但现在是技术周期红利窗口——不懂 Agent Harness，做出来的Agent产品"缺乏灵魂"

• 今天的 PM 和过去的 PM，指的根本不是同一种人

🟢 07:04 Harness 三层拆解

用两周时间、多 Agent 协作，从零写出一个 C 编译器——这个经典案例背后，到底走了哪三层？

• 第一层：执行能力层 ——文件增删读写、浏览器、语言解释器；配错权限后果是什么？

• 第二层：上下文与状态层 ——system prompt、skills、memory，以及上下文窗口满了之后 Agent 如何"接力交棒"

• 第三层：治理与编排层 —— 数百上千 Agents 如何组织协作？测试 Agent 为什么不能同时拥有修改代码的权限？

🟢 12:05 KB 的 K 系列Agent工具链

他们公司叫 Komputer Blue，代号KB，目标是构建By Agents & For Agents的整套开源Infra

• Komputer：用 TypeScript 重写 Unix 文件系统和 bash，给 Agent 一个"熟悉的生活环境"；支持 WebAssembly 时切换WASM实现；

• Kruntime：Agent Runtime 层，提供让人类开发 Agent 的接口，以及Agent 派生 Agent的接口

• Kwatch：Agent 观测层，分析 Agent 任务在哪里卡住，反向指导 Agent 设计迭代

• Krl：把 Agent 在 Runtime 上沉淀的轨迹数据拿来强化学习或做上下文层的自迭代

🟢 13:55 vs. AWS AgentCore、阿里云 AgentBay

云服务厂商当然也想做这一层

• K 系列 Agent 工具链的核心理念：在离用户更近的场景运行 Agent，任何能跑 JavaScript 的场景都能用——浏览器、插件、App、Electron、小程序、纯静态网页、全栈 SaaS

• 差异化：把Claw-Agent的运行时轻量到由纯数据结构模拟的 KB 级Unix虚拟计算机环境，而不是把 Linux 和浏览器全塞进去

• 新璐认为要让 Agent 工作好的方法是给每个 Agent 一台专用计算机，一般通过虚机提供，但大多 Agent 完成的大部分工作不需要真的 Linux虚机（且成本高昂），像编译器、浏览器这类重工具原本就不该放进给每个 Agent 的虚机环境

🟢 17:38 Memory 的流派

• 完全结构化（知识图谱 + 向量搜索）：精细存储的知识结构，支持 pipeline 知识推理，rule-based，新璐不喜欢

• 半结构化（Unix Files + Markdown + Agent 驱动更新）：Claude Code 和小龙虾都是这样做的；Claude Code 中的 auto-dream 机制：每隔一天触发后台 Agent 对最近会话做"重放"，纠错、合并、更新记忆——