AI研究者推荐自主智能体harness架构设计最佳实践

强烈推荐阅读。这是一堂关于如何构建现代运行框架、并实现更自主的智能体系统的大师课。这是我读过的关于如何与由自定义运行框架驱动的智能体团队协作的最佳文章。

简单来说，你需要的是一种能让智能体持续运行、并在不同任务间保持高效的设计。这就需要一种“协调—执行”架构。现在这已经是可行的了，因为大语言模型智能体在协调和维持持久上下文方面已经变得更强。

一旦你把核心架构搭对，就可以去探索主动式组件（事件触发、提前行动等），以及与智能体无缝沟通的有趣方式（比如异步 ReAct 循环）。在此基础上，这个设计还能通过状态管理和沙箱实现扩展。

目标是设计一种将状态、计算和环境分离的架构。并且要构建一个能够持久化、在所有设备上随时可用的系统。顺便说一句，你也可以用其他现有的运行框架来实现这一点，不一定非得是 DeepSeek Harness。

随着智能体能力的提升，你应该不断寻找与它们交互的新方式，避免成为智能体的阻碍。

这是个好问题。随着我开始扩展工作规模，我也正在自己的运行框架中更深入地研究这个问题。我已经用规则和上下文感知构建了一些东西，但说实话，它并不完美。我怀疑很多运行框架在这方面都会遇到困难，实际上还需要用户自己去定制。

另一个问题是，智能体对这些事情的感知能力还不够好，所以我认为还需要一段时间，我们才能拥有原生支持这一点的系统。