AI 代理的演進：解密「Agent Harness」如何讓 AI 從實驗走向實用

• 隨著模型能力與外部系統的同步成熟，Agent Harness（代理外部骨架）成為決定 AI 代理能否真正自主運作的核心關鍵。• 早期如 AutoGPT 的失敗證明了過早賦予 AI 完全自主權會導致錯誤累積，迫使產業一度退回「人類在迴圈內」的協作模式。• 隨著推理模型與成熟環境的交會，像 Claude Code 這類工具成功捕捉了模型能力超越骨架限制的黃金交叉點。• 當前進入 Harness 2.0 共訓時代，強化學習已深入環境之中，使工具調用與環境適應能力直接被內化至模型權重裡。• 隨著模型不斷吸收外部骨架的功能，未來的 Harness 將逐漸精簡，轉變為專注於管理人類注意力而非模型運作的介面。> 「這不僅是模型的改變，而是模型與周邊系統共同演化、交織而成的全新系統。」