Harness 在 AI 智能体领域正从辅助工具演变为核心架构抽象。当前焦点是让智能体在真实环境中稳定执行任务，而非仅生成代码或文本。
- 近期进展包括：
- 多功能化与通用 Agent 方向：宝玉指出 Kimi Code、DeepSeek Harness 应尽早支持 GUI 和办公任务，向通用 Agent 发展。(原文)
- 构建 Harness 的详细指南：shao__meng 总结了 15 项真实职责，帮助开发者自定义 Agent Harness。(原文)
- 浏览器操控与反爬突破：Browser Use 推出 browser-harness，让 AI 智能体通过隐身浏览绕过反爬机制，并支持 Claude Code 直接操控浏览器。(原文1，原文2)
- Harness Profiles 成为一等抽象：LangChain 在 Deep Agents v0.6 中引入 Harness Profiles，为不同模型定制提示，大幅降低推理成本。(原文，原文)
当前焦点在于如何通过 Harness 系统化地扩展智能体能力，而不仅依赖大模型本身。未来观察点包括 Harness 标准化与开源生态的融合，以及其在办公自动化、浏览器交互等真实场景中的落地效果。