如何构建你自己的 Agent Harness？
TL;DR · AI 摘要
生产级 Agent Harness 不能仅靠框架选型解决，必须系统性承担15项核心职责（如策略、审批、预算、trace等），且每项需设计为可安装、可版本化、可换语言的 worker 组件。
核心要点
- 生产级 Harness 需明确承担15项真实职责，远超框架封装能力
- 每项职责应实现为独立 worker：支持安装、版本管理与多语言运行
- 单次 turn 的完整执行流需整合策略、审批、预算与 trace 四大关键机制
结构提纲
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生产级 Agent Harness 无法通过简单选用 LangChain 或 CrewAI 等框架解决，需自主构建底层能力。
包括策略控制、人工审批、预算限制、执行 trace、错误重试、安全沙箱等15项必须由 Harness 显式承担的功能。
每个职责模块应被封装为可独立安装、版本化管理、支持 Python/JS/Rust 等多语言运行的 worker 组件。
一次 agent 调用需串联策略决策、审批网关、预算校验与全链路 trace，形成闭环可审计的执行单元。
思维导图
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查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- Agent Harness 设计核心
- 15项职责
- 策略控制
- 人工审批
- 预算限制
- Trace追踪
- 错误重试
- 安全沙箱
- Worker 架构
- 可安装（pip/npm）
- 可版本化（SemVer）
- 多语言支持（Py/JS/Rust）
- Turn 执行流
- 输入校验
- 策略决策
- 审批网关
- 执行引擎
- 结果归档+trace
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
大多数 Agent 团队不构建 Harness，而是直接采用现成框架——但采用 ≠ 生产就绪。
每项职责必须实现为 worker：可安装、可版本化、语言无关（支持 Python/JS/Rust）。
单次 turn 必须整合策略执行、人工审批、预算防护与端到端 traceability，构成可审计闭环。
先看几个问题： · 生产级 Harness 是“选一个框架”就能搞定的吗？ · 生产级 Harness 必须承担的 15 项真实职责是什么？ · 每项职责如何做成可安装、可版本化、可换语言的 worker？ · 单次 turn 如何跑通？ · 策略、审批、预算、trace 在生产级 Harness https://t.co/lzfJn8WywX" / X
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如何构建你自己的 Agent Harness？先看几个问题： · 生产级 Harness 是“选一个框架”就能搞定的吗？ · 生产级 Harness 必须承担的 15 项真实职责是什么？ · 每项职责如何做成可安装、可版本化、可换语言的 worker？ · 单次 turn 如何跑通？ · 策略、审批、预算、trace 在生产级 Harness 里为什么重要？
在他的「How to Build Your Own Agent Harness」中给出了完整答案，强烈建议阅读原文： https://iii.dev/blog/how-to-bu ild-your-own-agent-harness/…
Quote
@mfpiccolo
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May 28
Article
How to build your own agent harness???
Most agent teams don't build a harness. They adopt one. LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Anthropic SDK, CrewAI, AutoGen, the loop, the tools, the memory, and the orchestration are picked off...
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