拆解 Agent Harness：大模型智能体的七个核心模块与最小实现-北京尧图网络

做 agent 相关项目的人这两年大概都有同一个体感模型能力每隔几个月就往上跳一档但真正卡住产品落地的往往不是模型而是模型外面那一圈东西。这一圈东西业内现在有个比较统一的叫法——Agent Harness直译过来是马具或者挽具。名字起得很形象模型是一匹力气很大的马但马自己不知道要往哪走、拉什么车、什么时候停没有缰绳、车辕和轭具它只能在原地打转。Agent Harness 就是把模型这匹马套进真实任务里的那整套装置。它决定了模型能看见什么、能动手做什么、做完怎么判断成败、跑偏了怎么拉回来、花了多少钱、留下什么痕迹。这篇文章不聊虚的我把这套外壳拆成七个模块逐块讲清楚设计取舍再给一份能直接跑起来的最小实现代码最后附上我踩过的坑和排查速查表。不管你是刚接触 agent 开发的新手还是已经有一版能跑但不太听话的原型应该都能从里面抄到点东西。1. Agent Harness 到底在管什么先把边界说清楚不然很容易和另外两个概念搅在一起。很多人一开始以为做 agent 就是写 prompt写好了模型就会自己规划、自己调工具、自己收尾。真跑起来才发现一个没有任何外层支撑的裸模型它连我现在处于第几步上一步那个工具到底成功了没有都判断不了。模型本质上是一个给定输入产出下一段文本的函数它没有记忆、没有手脚、没有钟表、也没有账本。而真实任务要求的是连续多轮、能调用外部能力、中途可能失败、失败要能恢复、总花费有上限、出了问题要能复盘。这些要求全部落在那层外壳上这层外壳就是 Agent Harness。1.1 一个更贴切的比喻马具、车辕和赶车人我习惯用马车来类比整套结构。模型是马力气大、反应快但它只对眼前的刺激做反应Harness 是马具加车架负责把马的力量传导到轮子上而真正决定路线的赶车人是你定义的任务目标和评估标准。三者缺一不可但最容易做烂的恰恰是中间那层。马具做得好一匹中等马也能稳稳把货送到马具做得差再好的马也会受惊、跑偏、把车拉翻。这里有个很容易被忽略的点Harness 的质量上限受模型能力约束但它的失败下限几乎完全由自己决定。也就是说模型再强也救不了一个设计糟糕的外壳而一个设计合理的外壳能让中等能力的模型在限定任务上表现得很像样。这就是为什么同一个底座模型套不同的外壳在同一个评测集上分数能差出一大截。1.2 三个容易混淆的概念提示词、Harness、工作流这三者经常被混为一谈我用一张表把它们分开。理解这张表后面所有的设计决策都会顺很多。维度提示词工程Agent Harness工作流编排核心关注单次输入怎么组织多轮运行的运行时环境步骤之间的依赖与顺序决策权归属人模型在壳内自由决策人预设路径典型失败指令歧义、格式跑偏死循环、上下文腐化、预算超支路径覆盖不到异常分支可观测性要求低极高中改动成本极低中高高适用场景任何调用开放结局、需要探索的任务步骤固定、合规要求高的任务实际项目里这三者是叠加使用的不是替代关系。一个成熟的系统通常是外层用工作流保证关键节点可控节点内部用 Harness 让模型自由发挥Harness 里的每一次模型调用再用提示词约束输出格式。分层的目的很明确——把不确定性关在笼子里笼子外面的事情必须是确定的。1.3 一份可以逐条对照的职责清单判断一个 Harness 做得够不够我一般拿下面这张清单去对。缺三条以内的基本能上生产缺五条以上的别急着接真实用户。上下文管理决定每一轮模型能看到什么包括历史怎么截断、工具返回体怎么压缩、系统指令怎么保持不被淹没。工具生命周期工具的注册、参数校验、执行、超时、重试、结果归一化。循环控制什么时候继续、什么时候停、停在哪个状态、停下来之后怎么交付。状态持久化任务中间态存哪、崩溃后能不能续上、跨会话的记忆怎么分层。预算约束token、墙钟时间、工具调用次数三本账任何一本超了都要有兜底。可观测性每一步的输入、输出、耗时、花费、决策理由都要能还原。安全边界能碰什么、不能碰什么、哪些动作必须人工确认。这七条里前三条决定能不能跑通后四条决定敢不敢上线。我见过太多原型卡在第四条到第七条上——demo 阶段一切顺利一接真实流量就开始出现任务跑到一半失联、账单突然翻十倍、出了问题查不出原因的情况。2. 七个核心模块的设计取舍这一章是全文的重心。每个模块我都会说清楚为什么这么选因为具体实现可以抄判断依据抄不走。2.1 上下文管理窗口是预算不是仓库新手最容易犯的错是把模型的上下文窗口当成一个可以无限往里塞的仓库。看到窗口是 128K就觉得把所有历史、所有工具返回、所有文档都塞进去最保险。实测下来这条路的结局通常是前几轮还行到第十轮左右模型开始忘事明明前面已经查过的信息它又去查一遍或者抓着一段早已过期的工具返回反复推理。原因不复杂——上下文越长关键信息的相对权重越低中间部分被忽略的概率越高同时每次调用的成本线性上涨、延迟也线性上涨。正确的定位是上下文是一份有限预算每一轮都要重新做一次分配决策。我常用的分层策略是这样固定层常驻系统指令、当前任务的原始目标、必须遵守的硬约束、工具清单的极简描述。这部分永不裁剪但要压缩到极致系统提示词每多 100 字后面所有轮次都要多付一次钱。摘要层滚动把较早的对话轮次压缩成结构化摘要只保留做过什么、结论是什么、还剩什么没做丢掉中间过程。摘要本身也要有长度上限。细节层近场最近若干轮的完整原文保证当前推理有足够上下文。引用层按需体积大的工具返回不直接进上下文只留一个句柄和不超过 300 字的摘要模型需要时通过工具重新取。这套分层的核心思想是过程可以丢结论不能丢内容可以丢句柄不能丢。模型不需要记住我第三次调用搜索时返回了二十条结果它只需要知道我已经确认过 A 结论依据是某次搜索。注意摘要这一步本身就是一次模型调用也会消耗预算而且会引入信息损失。所以摘要的触发时机要卡在必要但不频繁的位置。我的经验阈值是窗口占用的 60% 到 70% 之间触发太低会浪费调用次数太高会来不及压缩就爆窗。2.2 工具层schema 是契约返回体是二次输入工具层最容易被低估。很多人写工具就是包一层 HTTP 请求把原始返回直接丢回给模型。这么做的直接后果是上下文被一堆无关字段迅速填满模型还抓不到重点。我在设计工具时有几条硬规矩。第一参数 schema 要窄不要宽。能枚举的就别用自由字符串能约束范围的就别让模型猜。一个查询订单的工具如果把状态参数写成自由文本模型几乎必然会编出已完成完成已结束三种写法。改成枚举之后这类错误直接归零。第二返回体必须裁剪。原始接口返回 40 个字段模型真正需要的大概 5 个剩下的要在工具层就地丢掉同时补上单位、时间格式、空值语义这些模型容易误解的元信息。第三只读和写入分开。查询类工具可以随便重试写入类工具必须幂等或者带幂等键否则模型一次重试就可能造成重复扣款、重复发消息。工具类型重试策略幂等要求是否需人工确认只读查询指数退避最多 3 次天然幂等否幂等写入带幂等键重试最多 2 次必须视金额/影响面非幂等写入禁止自动重试无法保证必须长耗时任务提交后返回任务句柄轮询查询视实现否这张表建议直接落成代码里的工具元数据让调度器读配置决定行为别靠人肉记忆。我见过一次事故就是新人加了个发送通知的工具重试逻辑沿用了默认的三次结果一条通知发了四遍。另一个常被忽略的点是错误返回的形态。工具抛异常时不能把堆栈原样丢给模型那对推理毫无帮助还浪费 token。要做的是把错误归类成模型能理解并且能据此行动的形式比如参数缺失缺少 order_id权限不足当前身份无法访问该资源暂时性失败稍后重试可能成功。这三类对应的模型行为完全不同——补参数、换路径、重试——你在工具层分好类模型的决策质量立刻上一个台阶。2.3 循环控制器终止条件是整个外壳的生命线循环控制器看着最简单——不就是 while 循环吗。但它恰恰是线上事故最集中的地方。我归纳下来终止条件必须至少有五道任何一道单独都不够目标达成模型显式声明完成并且通过一个轻量的校验比如要求它输出结构化的交付物而不是一句我做完了。步数上限硬性上限比如 25 步。这个数字要按任务类型调开放式调研类可以到 40表单填写类 10 步就该收。预算耗尽token 或金额超阈值直接熔断。无进展检测连续 3 步没有产生新的有效信息工具调用参数高度重复、输出跟上一轮高度相似判定为空转并中断。人工中断外部可以随时发信号让它停这个信号要在每一轮开始前检查。为什么一道不够因为每一道都有自己的漏网场景。目标达成靠模型自觉模型会说谎步数上限太粗暴会把快要完成的任务砍掉预算耗尽发现得太晚无进展检测有误判可能人工中断没人盯着就形同虚设。五道叠加漏网概率才降到可接受。提示终止不等于失败。我在实现里会给每个终止原因打上不同的状态码然后针对每个状态码定义不同的交付行为。比如步数上限触发时不是直接报错而是把已完成的中间结果整理成一份未完成报告交给用户附上还剩哪些没做。这个细节对用户体验的影响远超想象。2.4 状态与记忆三层存储别混着用状态管理最忌讳的是一把梭——所有东西塞一个 Redis key 或者一张表。我习惯分三层每层的生命周期和读取频率都不同。任务态是当前这一次运行的中间状态第几步、已调用过哪些工具、每个工具的返回句柄、当前预算消耗。它的生命周期就是一次任务读写极其频繁适合放内存加一个可选的持久化快照方便崩溃续跑。会话态是同一段对话里的信息比如用户前面提到的偏好、已经确认过的事实生命周期是几十分钟到几小时适合放带 TTL 的键值存储。长期态是跨会话的知识比如这个用户的历史习惯、曾经处理过的类似案例它的写入必须谨慎——我一般只在任务成功结束后做一次提炼写入绝不在过程中实时写否则很容易把错误的中间结论固化下来。第三层最容易出问题。曾经有个场景是模型在探索过程中得出一个错误结论然后被写进了长期记忆后面每一次任务都带着这个错误前提起跑越跑越偏。后来我们改成长期记忆的写入必须经过一次独立的校验调用让它判断这条信息是否确定成立、是否有适用范围限制通过才写并且带上有效期。2.5 预算与配额三本账要分开记预算这块只算 token 是不够的。真实成本由三部分构成模型调用的 token 费、工具调用的费用有些外部接口按次收费、以及墙钟时间带来的机会成本。三本账要分开记因为它们的超支模式完全不同。token 超支通常是上下文膨胀导致的特点是前期平缓、后期陡增。工具调用超支通常是循环空转导致的特征是短时间内高频重复。时间超支最常见的原因是某个工具卡住没有超时设置。所以要设的阈值也是三个方向单任务 token 上限预估步数 × 单步平均上下文 × 安全系数比如预估 20 步、单步平均上下文 8000 token、安全系数 1.5得到 24 万 token 的预算上限。这个数不是拍脑袋是跑了一轮基线之后测出来的平均值往上浮。同理单步工具超时我一般设 30 秒单任务总时长设 10 分钟超了就熔断并把中间结果交出去。我特别想强调一点预算约束要提前告诉模型。在系统提示里明确写你最多有 20 步当前是第 8 步模型的收敛行为会明显改善它会主动放弃那些收益不高的探索分支。这算是一种很廉价的对齐手段但效果出乎意料地好。2.6 可观测性trace 的字段设计比工具选型重要可观测性这块很多人第一反应是选哪个链路追踪系统。我的观点是字段设计比工具选型重要十倍。字段设错了接再好的平台也查不出问题。一条合格的单步 trace 至少要有步骤序号、时间戳、模型输入的完整快照或可复现的引用、模型输出的原文、工具调用请求与响应、耗时、token 消耗、累计花费、当前终止条件的判定结果。其中模型输入的完整快照最关键也最容易被省掉——省掉之后出了问题你只能看到输出看不到它当时到底看到了什么排查基本等于盲猜。另外一个实用技巧是给每次运行生成一个短 ID让这个 ID 出现在所有日志、所有工具调用、所有错误里。线上出问题时用户报一个 ID你能在三十秒内把这整条链路捞出来。这个习惯我从第一个项目就被迫养成因为有一次用户说它给我算错了我们花了半天才定位到是第 17 步一次工具返回的时区没转换。2.7 安全边界最小权限加人工闸门安全这块的原则就一条默认不给按需申请。工具注册表里每个工具都带权限标签Harness 启动时根据任务类型加载白名单不在白名单里的工具模型根本看不见。这比看得见但调用被拒要好——后者会让模型反复尝试浪费预算还容易触发奇怪的推理。人工闸门的位置要选在不可逆动作之前。发消息、删数据、提交订单、修改配置这些一旦执行就没法回滚必须卡一道确认。设计上我倾向于把确认做成异步的Harness 挂起把待确认的动作和上下文摘要推给人工人工决定后恢复。挂起状态要持久化不然服务重启就丢了。注意不要指望在系统提示里写不要执行危险操作就能拦住。提示词是软约束模型在长上下文里会漂移硬约束必须落在外壳的代码里。3. 从零搭一个最小可用 Harness理论讲完了这一章上代码。目标是一个两三百行能跑起来、结构上留好扩展点的版本。语言用 Python不是因为它是唯一选择而是因为它改起来快、调试成本低适合先把逻辑跑通再考虑性能和部署。3.1 骨架主循环与状态对象先定状态对象所有模块都围绕它转。这一步做对了后面加功能就是往上面挂东西。from dataclasses import dataclass, field from typing import Any import time dataclass class RunState: run_id: str goal: str step: int 0 max_steps: int 20 token_used: int 0 token_budget: int 240_000 tool_calls: int 0 tool_call_budget: int 60 started_at: float field(default_factorytime.time) wall_limit_sec: int 600 history: list field(default_factorylist) last_observations: list field(default_factorylist) status: str running # running / done / stopped stop_reason: str 主循环的关键是把五道终止条件集中在一处判断而不是散落在各个分支里。分散判断的结果通常是漏掉某一条或者两条同时触发时状态混乱。def should_stop(state, last_action, last_result): if state.status done: return goal_reached if state.step state.max_steps: return max_steps if state.token_used state.token_budget: return token_budget if state.tool_calls state.tool_call_budget: return tool_budget if time.time() - state.started_at state.wall_limit_sec: return wall_clock if is_no_progress(state): return no_progress return is_no_progress的实现我一般做得比较朴素看最近三次的工具调用签名是否完全相同或者最近两轮的模型输出相似度是否超过阈值。朴素但够用别一上来就上复杂的语义判重。3.2 工具注册把纪律写进元数据工具不写成散落的函数统一注册到一个表里表项带元数据。这样调度器可以统一处理超时、重试、权限、日志工具作者只需要关心业务逻辑。TOOLS {} def tool(name, schema, readonlyTrue, idempotentTrue, timeout30, max_retry3, require_confirmFalse): def deco(fn): TOOLS[name] { fn: fn, schema: schema, readonly: readonly, idempotent: idempotent, timeout: timeout, max_retry: max_retry, require_confirm: require_confirm, } return fn return deco tool(lookup_record, schema{type: object, properties: {record_id: {type: string}}, required: [record_id]}) def lookup_record(record_id: str): raw _call_backend(record_id) # 原始返回 return { # 裁剪补语义 id: raw[id], title: raw[title], status: raw[status_code], updated_at: _to_iso8601(raw[upd]), summary: raw[desc][:200], }注意max_retry对非幂等工具会被调度器强制覆盖成 0这个兜底必须写在调度器里不能指望每个工具作者记得填。3.3 上下文压缩阈值怎么算摘要怎么写压缩触发点我的算法是当前上下文 token 数除以窗口大小超过 0.65 就触发。假设窗口 128K0.65 就是约 83K。这个值不是玄学来源于两个约束一是要留下至少 40K 给本轮输出和后续几轮的增量二是太早压缩会导致摘要调用次数翻倍。如果任务本身单步输出很长比如生成长文档这个系数要往下调到 0.5 左右给输出留够空间。摘要的提示词我固定成三段式输出强制结构化SUMMARY_PROMPT 把以下对话压缩成三部分总长不超过 400 字 1. 已确认的事实只写结论不写过程 2. 已排除的方向简述原因 3. 尚未完成的事项不要写客套话不要复述原句。已排除的方向这一段很多人会漏掉但它的价值极高——没有它模型会反复回到已经被否掉的路径上。这是我在一个调研类任务里被折磨了两周之后加上的。3.4 重试与降级区分三种失败工具失败要分类处理这直接决定了模型下一步能不能做对决策。我的分类是可重试超时、限流、5xx、需修正参数错误、格式不符、不可恢复权限不足、资源不存在。前两类把归一化的错误信息交回模型第三类直接终止该分支并把原因记入摘要层。def execute_tool(name, args, state): spec TOOLS[name] if spec[require_confirm] and not state.confirmed(name, args): return {ok: False, kind: need_confirm, msg: 该操作需要人工确认已挂起} retry spec[max_retry] if spec[idempotent] else 0 for i in range(retry 1): try: return {ok: True, data: spec[fn](**args)} except TransientError as e: if i retry: return {ok: False, kind: retryable, msg: str(e)} time.sleep(min(2 ** i, 8)) except ValueError as e: return {ok: False, kind: fixable, msg: str(e)} except PermissionError as e: return {ok: False, kind: fatal, msg: str(e)}指数退避封顶 8 秒这个封顶很重要。不封顶的话一次工具调用可能吃掉整个任务的墙钟预算。3.5 一次真实运行的记录长什么样抽象讲完给一段实际跑出来的轨迹脱敏处理过感受一下每一步的输入输出粒度。任务目标是核对某批记录的当前状态并汇总结论。步骤动作关键参数结果摘要累计 token1规划无输出四步计划声明需要先取记录清单1,8402工具lookup_batch(page1)返回 20 条含 3 条状态异常3,9203工具lookup_batch(page2)返回 12 条全部正常5,4104工具lookup_record(异常项 1)详情裁剪后 180 字6,7505工具lookup_record(异常项 1)参数与第 4 步完全相同8,0106中断无触发无进展检测输出部分结论待办8,010第 4、5 步完全重复这就是典型的空转。无进展检测在第三轮抓到了它。如果没有这道闸门这个任务大概率会一直转到步数上限。值得一提的是这次中断不是因为工具出错而是模型忘了自己已经查过——上下文里那条返回被后续内容挤到了不那么显眼的位置。这反过来印证了上下文分层的重要性结论要单独抽出来放在靠前的位置而不是混在流水里。4. 常见故障与排查实录这一章全是踩过的坑。每一条都是真金白银换来的直接照抄排查路径能省不少时间。4.1 死循环与空转三种形态和对策空转有三种典型形态对策完全不同先分清再动手。形态一参数级重复。模型反复用完全相同的参数调同一个工具。成因通常是工具返回被裁剪后丢掉了已经查到过的痕迹模型以为没查到。对策是在返回体里显式加一个already_retrieved: true之类的标记或者在上下文里维护一份已调用签名清单。形态二语义级重复。参数不同但意图相同比如反复用不同关键词搜同一件事。这种靠签名比对抓不到要靠已排除方向摘要来压制。前面提到的摘要三段式就是治这个的。形态三目标漂移。模型忘了原始目标在某个子问题上越挖越深。对策是把原始目标永远放在上下文最前面并且每 5 步注入一次提醒。我在实现里对这三种形态都做了兜底但优先级是先修上下文结构再考虑加检测规则。结构对了空转自然少一大半。4.2 参数幻觉从 schema 层面根治模型编参数的表现很有规律必填项漏填、枚举值自由发挥、ID 格式自创、时间格式五花八门。根治办法不在提示词在 schema 校验层。我的做法是在工具执行前加一道严格的校验校验失败直接把结构化错误返回给模型让它重填同时把这个错误计入 trace。关键是错误信息要具体到字段和期望格式比如字段 status 期望取值之一pending / active / closed收到的是 doing。含糊的错误信息会让模型反复试错。再进一步可以在 schema 里塞示例值。很多模型对example字段的敏感度高于description一个真实格式的示例值比三行文字描述管用。4.3 上下文腐化症状、诊断、修复上下文腐化这个词我用得比较随意指的是上下文里混入了过期、矛盾、低相关度信息之后模型推理质量肉眼可见地下滑。典型症状是同一个事实在上下文里出现两个版本模型开始交替引用或者模型对早期明确给出的约束突然不再遵守。诊断方法很土但有效把某一轮完整的模型输入 dump 出来人工从头读一遍找矛盾点。十次里有八次能在五分钟内找到。修复手段按优先级排第一把硬约束抽到独立的、每轮都重放的系统片段里第二把工具返回的原始长文换成摘要加句柄第三缩短历史保留窗口宁可让模型重新查一次也别让它读一堆矛盾的旧信息。4.4 排查速查表现象最可能原因优先动作任务跑不完步数总到上限上下文里缺已做过什么的结论层加滚动摘要抽出结论区同一工具被反复调用返回体没标记已检索返回体加标记或维护签名清单工具参数频繁报错schema 太宽缺枚举和示例收窄 schema补 example花费突然翻几倍上下文膨胀或空转看单步 token 曲线定位转折点模型无视硬约束约束埋在长文中间抽到独立片段每轮重放任务中途失联某工具无超时全量工具加超时和熔断结果对但过程无法复盘trace 缺输入快照补全每步输入快照重启后任务丢失任务态没持久化每步落快照支持续跑这张表我贴在显示器边上贴了很久后来发现团队里其他人也在用说明它确实解决的是共性问题。5. 评估与迭代怎么判断外壳真的变好了改 Harness 最怕的是感觉变好了。上下文策略调了一下跑两个 case 觉得顺了上线之后发现另一批任务集体崩了。所以必须有一套管得住自己的评估方法。5.1 离线任务集少而准别贪多任务集不需要很大三十到五十条足够但必须满足三个条件结局开放不是照着固定步骤走、可自动判分有确定性的验收标准、覆盖失败模式每条任务至少对应一种你想验证的故障类型。我自己维护的那套里专门有一类是故意让工具第一次返回限流错误的任务用来验证重试路径还有一类是记录不存在的任务用来验证模型遇到不可恢复错误时会不会硬撑。任务集要定期换血。每次线上发现一个新的失败 case脱敏之后加进去。这样评估集会随着你的认知一起长。5.2 该看哪些指标成功率当然是第一指标但只看它会把优化方向带偏。我固定看四个指标含义健康区间参考任务成功率达成验收标准的比例依任务难度而定平均步数完成一次任务的模型轮次逼近人工预估步数的 1.3 倍以内空转率无进展检测触发比例5% 以下单任务成本token 加工具费用与业务价值匹配其中平均步数这个指标被严重低估。它同时反映了上下文质量、工具设计质量、目标清晰度三个维度。平均步数往下走而成功率不掉基本可以确定是真实改进而不是运气。5.3 迭代节奏一次只改一个变量最后一个经验听起来像老生常谈但违反的人极多一次只改一个变量。同时改上下文策略和工具返回格式成功率涨了 8 个点你根本不知道是哪个改对了下次遇到类似问题也没法复用经验。我的习惯是每次改动都记一条写清楚改了什么、预期影响哪个指标、实测结果如何。这份记录积累到二三十条的时候你对这套外壳的判断力会发生质变——很多问题不需要试看现象就知道该动哪一块。另外提醒一点评估集上的分数和线上表现之间永远有 gap因为线上有真实用户的模糊表达、有并发、有异常输入。所以每次改动上线先小流量跑两天盯着空转率和失败率两个指标这两个比成功率更早暴露问题。我个人在实际推进这类项目时最深的一点体会是Agent Harness 的绝大部分价值不在那些精巧的推理技巧上而在那些看起来很笨的地方——把硬约束写进代码而不是提示词把终止条件设五道而不是一道把工具返回裁到只剩必要字段把每一步的输入快照老老实实存下来。这些东西做扎实了模型能力每提升一档你的系统就跟着涨一档做不扎实模型升级带来的收益会被外壳的损耗全部吃掉。我见过的最典型的浪费就是一个团队花两个月调提示词最后发现问题出在工具返回体没裁剪、上下文被无关字段塞满。先修外壳再谈提示词。

拆解 Agent Harness：大模型智能体的七个核心模块与最小实现

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