LangChain 创始人：掌握 Agent 的 Harness 与上下文
hwchase17 · x · 2026-08-18
LangChain 创始人 Harrison Chase 分享了关于构建 Agent 的工程见解，核心在于“掌握你的智力”：
核心公式：Agent = Model + Harness + Context
- Model：掌控权重（推荐使用 FireworksAI 等）。
- Context：记忆需要可移植性。
- Harness：这是核心，需要与模型无关，并能精准地将正确的上下文带给 LLM。开放/可配置的 Harness 至关重要。
技术落地：
- 利用 LangChain/DeepAgents 的中间件来配置 Harness。
- 使用 LangGraph 完全掌控你的认知架构。
- 强调 Evals 和 Observability 的重要性。
所属事件:Agent Harness 概念升温，LangChain 创始人详解构建之道(3 条相关)→
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