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从最新一篇开始阅读从第 1 篇开始阅读Harness Engineering是2026年AI Agent开发圈的高频词。本文解释核心定义：Agent = Model + Harness，模型之外的一切决定系统下限。包含Can.ac实验、40%上下文阈值、六层架构概览和工程师段位自测。
深入讲解Harness的两大控制机制：Feedforward（引导）和Feedback（反馈）。详解六层架构每一层的职责、ReAct循环原理、以及最重要的40%上下文阈值管理策略。
详解生产级Harness架构：三层记忆系统（Filesystem/RAM/Context Window）、工具分类与安全设计、硬沙箱vs软沙箱隔离策略、以及Orchestrator-Worker多Agent编排模式。
从零搭建第一个Harness的完整教程。包含P0/P1/P2三个优先级行动清单：创建AGENTS.md、自定义Linter、团队知识仓库化、技能创建。附带自检清单和避坑指南。
深度横评四大主流Harness框架：OpenClaw、Claude Code、OpenCode、Hermes Agent。从定位、架构、记忆系统、安全机制、适用场景等维度全面对比，附场景化选型指南。