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为什么大厂都在补 Harness？Agent 的竞争正在从模型转向运行时
模型能力虽重要，但 Harness 的运行控制层才是拉开 Agent 产品差距的关键。
6.9综合
实用性7
上手速度6
完成度7
不可替代7
生命力7
5 维独立打分，综合分为加权平均。分数只对同一套标准内部可比。
适合谁
适合需要强大模型运行控制层的 AI 产品开发团队
不适合谁
不适合对模型运行控制层需求不高的团队
项目自述
模型能力决定上限，但真正拉开 Agent 产品差距的，是模型与任务之间的运行控制层——Harness。Anthropic、OpenAI、DeepSeek 等大厂纷纷公开补 Harness，背后是 Context、成本与验证成为新瓶颈。本文从 AI 产品交付视角，拆解 Harness 边界与四条技术路线差异。 只看模型，已经解释不了今天的 Agent 产品差距。 同一个模型，接入不同的工具、上下文策
替代品
TensorFlow Extended (TFX)AirflowKubeflow