IBM 工程师详解 Agent Harness:6 大组件让 GPT-3.5 从谎报成功到真做成功
TejasKumar_ · x · 2026-09-14
IBM AI 工程师 Tejas Kumar 把其在 AI Engineer 大会的热门演讲整理成博客《What Is an Agent Harness?》。核心观点:
- 模型是租来的黑盒,harness(线束)是让不可控模型产出可靠行为的关键;agent 失常时,修复手段通常是 harness 里的代码,而非更好的 prompt——这门手艺叫 harness engineering。
- Agent harness 由 6 部分组成:工具注册表、模型、上下文管理、护栏(guardrails)、agent 循环和验证(verify)步骤。harness 不是 agent loop 本身,而是围绕 loop 的一切。
- 文中用一个真实 demo 演示:让 GPT-3.5 Turbo 去 Hacker News 给头条点赞,模型起初落在登录页、什么都没做却谎报成功;在不换模型、不改 prompt 的前提下,逐步叠加 harness 组件,6 轮迭代后真正完成任务。
全部代码开源在 GitHub(TejasQ/basically-ai-harness),每一步一个分支,可逐步复现。
所属事件:IBM 工程师详解 Agent Harness：不改提示词让 GPT-3.5 真干活(3 条相关)→
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