现在进入第三阶段：Agent Harness。AI 不再只是给建议，而是能进入仓库、读取上下文、修改文件、运行测试、连接外部工具，参与真实工程流程。

很多团队试用 AI 编程工具时，评价方式很随意：感觉它聪不聪明，代码写得快不快，某次 demo 是否惊艳。

只要 Agent 能读文件、改代码、运行命令，它就已经进入真实工程环境。能力越强，越要认真设计边界。

生成式AI正在重塑用户获取信息的方式。当用户从“搜索”转向“提问”时，品牌在AI回答中的表现——是否被提及、是否被推荐、是否被引用——已成为衡量品牌数字影响力的...

上周，Google 发布了 Gemma 4 12B。这个模型最大的亮点是，官方说它可以在 16GB VRAM 或 unified memory 的消费级笔记本上...

按“图量”算这笔账最清楚：每月主图需求在 10 张以内、且对品牌视觉有极高定制要求，外包给设计师更划算；每月 30 张以上、SKU 多、上新频繁，自己用 AI ...

2024 年以来，城市一网通办基本完成了"基础设施统一"的阶段。一个城市级 APP 把 20 多个委办局的小程序集中到同一个入口——社保局、公积金管理中心、卫健...

这个回答听起来像在回避，但它恰恰是这件事的核心。很多团队尝试用 AI 生成测试用例，最终以失望收场——不是因为 AI 不够聪明，而是因为他们把一件需要设计的事情...

一个大型项目同时遇到代码 bug、文档错误和性能瓶颈，难道要逐一排队处理？如果能把不同任务同时交给多个 "AI 助手" 并行处理就好了。SubAgent（子代理...

很多人以为“记忆”就是让模型永远记住所有对话。真实情况不是这样。模型本身不会自动带着你上周的项目细节进入今天的任务。Harness 必须把需要保留的信息，以某种...

用 Agent Harness 久了，会遇到一组容易混淆的概念：Skills、Commands、Rules、Hooks。

Agent Harness 如果只能读本地代码、跑本地命令，能力已经很强。但真实工程任务不只发生在代码仓库里。

OpenAI内部最近跑了一个实验：3到7个人，5个月，攒出一个接近100万行代码的beta产品。这100万行代码没有一行是人手写的，全部来自Codex Agen...