Harness Architecture

来源： wiki/sources/ai-agent-harness-architecture, wiki/sources/wechat-batch-a-agent-dev-tools
相关概念： wiki/concepts/multi-agent, wiki/concepts/openclaw, wiki/concepts/harness-engineering, wiki/concepts/spec-driven-development

Harness 是 AI Agent 的"任务调度中枢"——一种将复杂任务拆分为子任务、为每个子任务分配合适的 AI 模型、在独立沙箱中运行子代理并汇总结果输出的架构模式。

要点

• 四大核心能力：任务隔离与安全性（独立沙箱，支持 SOC2/ISO27001 合规）、资源弹性调度（按需启动/销毁子代理）、模型路由优化（不同任务分配不同模型）、可观测性与调试（独立追踪会话历史）
• 类比理解：就像电影导演（Harness）协调不同演员（子代理）完成一部作品
• 三方共识（全球视角/百度/腾讯）：复杂任务必须拆分、模型路由是降本增效关键、独立日志必不可少、没有万能方案
• 实战建议：先做减法（1-2 个核心场景打透），混合模式（基础功能用便宜模型，核心环节用大模型）

与 Harness Engineering 的关系

本页面描述的是 Harness 架构的早期概念（任务调度中枢）。更完整的理论框架见 wiki/concepts/harness-engineering，包含 CMU/耶鲁联合提出的 ETCLOVG 七层架构、约束绑定假说等内容。

2026年演进：Harness 已从单一的"任务调度"概念扩展为完整的工程学科（Harness Engineering），涵盖执行环境、工具调用、上下文管理、生命周期编排、可观测性、验证评测和治理安全七层。

与 OpenClaw 的关系

OpenClaw 的多 Agent 协同与 Task 系统本身就是 Harness 架构的一种实现。OpenClaw 通过 workspace、skills 和 memory 系统提供了任务拆解和子代理运行的基础设施，类似于 Harness 架构中的沙箱和调度机制。