1 篇博文 含有标签「llm-production」

有一个 100 行代码的 Python Agent，在 SWE-bench Verified 上获得了 74–76% 的评分——仅比资金雄厚的团队构建的最先进系统低 4–6 个百分点。执行循环本身并不是复杂性所在。世界级的团队会投入 6 到 12 个月的时间来围绕该循环构建基础设施。这种基础设施有一个名字：Harness。

公式很简单：Agent = Model + Harness。Model 负责推理，Harness 负责其他一切——工具执行、上下文管理、安全管控、错误恢复、状态持久化以及人在回路（human-in-the-loop）工作流。如果你花了几个月的时间优化 Prompt 和模型选择，却交付了脆弱的 Agent，那么你一直在优化错误的东西。