01-DeepSeek Harness 是什么？一文讲清 Agent = Model + Harness
系列第 1 篇 · 阶段：入门 · 预计阅读 20 分钟你有没有过这样的体验：让 AI 帮忙改一个 bug，它很快给出了一段看起来没问题的代码，你复制、粘贴、跑测试，测试挂了；你把报错贴回去，它再改一版，又挂了。来回四五轮，最后是你自己打开终端，一行一行调出来的。
你的 Agent 并不自主：你就是它的循环
你并不是在"使用"你的 Agent。你就是它的循环。它写，你读。它说"搞定了"，你验。它弄坏了什么，你解释坏在哪，然后你再敲一遍。这三个动作一直重复，说明系统本该干的三件事没人干：- 给模型一个能干活的地方； - 告诉它到底对不对； - 决定下一步发生什么。
给 Agent 写命令，别只给人写
摘要：把脚本交给 Agent 跑，崩的往往不是代码，是接口。这篇文章拆开一条命令的六个契约——非交互、输出分流、退出码、机器可读、错误可自修、危险操作可预演，也讲清改造成本与不该改的场合。周一早上，你把跑了几年的日报脚本丢给 Agent，让它重新生成上周那份。
人云亦云必须要懂：到底啥是大模型！啥是Agent啊!
你肯定天天听这两个词：大模型、Agent。新闻里说"从大模型走向智能体"，听着像黑话。其实一句话就能讲清——大模型负责想，Agent负责干。今天这篇，用一个人人都遇过的场景，把这两个词彻底讲明白。看懂了，你看AI新闻就不晕了。
Agent 的长短期记忆系统怎么做的？
开场：一场把"存数据库"问穿的连环追问 你们项目里 Agent 的记忆系统怎么做的，短期和长期分别存在哪？ 短期就是把对话历史存在内存里，长期存数据库，需要时查出来用。 长期记忆"存数据库"？用的什么数据库，怎么查？按关键词全文搜索吗？
Agent 越写越复杂？因为你在替模型画流程图
上周我删了一个跑了整整一个月的 Agent 脚本。干的活很朴素：搜竞品新闻、扒正文、做摘要、拼日报。六步串成一条线，平时稳得很。直到某天第三步的抓取接口回了一个空字符串。后面三步一声没吭。模型拿着空内容，一本正经编了一篇摘要，日报照常发了出去。
拆 LobeHub 2.3.1：聊天框底下那套 Agent 状态机
一个 8.4 万星的项目，默认分支叫 canary，一天能发好几个版本；README 第一句不再提聊天，改成了「把你的 Agent 组织成 7×24 运作」。
一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP。
我想用一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP这4个概念的区别、配合方式与选择条件。我想沿着同一个睡前故事任务，看清这四个概念的区别与配合方式。
本地大模型运行与 Agent 能力演示
本地大模型运行与 Agent 能力演示可以在 iPhone、Mac 或笔记本本地运行高性能 Bonsai 27B 大模型，无需依赖云端服务器。其一比特量化版本体积仅 3.