Harness – 根據劍橋字典的定義
名詞。一套包含皮帶和束帶的裝備，用於控制或固定人、動物或物體。
動詞。控制某事物，通常是為了利用其力量。
當我想到 Harness 時，我首先想到的是我中學時，在攀爬學校牆壁前穿上的一整套皮帶和束帶。我充其量只是一個平庸的攀岩者。
然而，如果你最近主要關注的是 AI 的新聞動態，那麼你典型的 Harness 可能已經是代理人工具箱（Agent Harness）。而這篇文章並不是為你而寫的。
這篇文章是為那些可能好奇什麼是代理人工具箱，但卻不知道，並且因為不好意思而不敢問的人而寫的。
你為什麼在攀岩時要繫上 Harness？嗯，首先，Harness 會支撐你並確保你的安全。它透過將你連接到鉤環和繩索來做到這一點，這些繩索可以保護你免受墜落，調節你的速度，並控制你的路線。你也可以將其他工具連接到你的 Harness 上，例如粉袋、岩械工具和快扣。
當你攀爬不同的山脈或進行不同的攀登時，你可以帶著你的 Harness。根據地形的不同，你甚至可以修改你的 Harness 和裝備環上的物品。攀岩 Harness 是可適應的。體操運動員和樹藝師都在使用它們。擁有它們的人可以讓它們成為自己的。
攀岩 Harness 和代理人工具箱在結構和功能上都有相似之處。
其他人曾（簡化地）寫道：代理人 = 模型 + 工具箱。這裡的 Harness 指的是代理人工具箱。但什麼是代理人工具箱？代理人工具箱使用 AI 模型來創建 AI 代理人，它們的首次應用是針對編碼。現在，代理人工具箱是所有類型 AI 代理人的核心，理解代理人工具箱的運作方式將有助於你理解什麼是 AI 代理人。
代理人工具箱是一段軟體，它為 AI 模型提供一個運作的環境。與大多數 AI 模型不同的是，你作為終端使用者可以擁有自己的代理人工具箱。
通常，像軟體工程師這樣的用戶會透過電腦上的終端機應用程式直接與 Pi 等工具箱互動。但是，像 OpenClaw 這樣的工具箱也使用不同的使用者介面，例如 iMessage（一個聊天應用程式）或電子郵件。我們的工具箱 Lefos 主要透過電子郵件進行互動。無論介面如何，工具箱通常會做四件事：首先，它們提供一套指令，有助於管理 AI 模型如何回應。這套指令通常稱為「系統提示」。其次，它們描述並提供一套工具，供 AI 模型使用，以回應使用者的請求。第三，工具箱建立了一個管理模型行為的框架。這個框架做了很多事情，但其中一個主要的事情是建立「代理人迴圈」。最後，大多數工具箱提供一個關鍵的翻譯層，使工具箱能夠與各種不同的 AI 模型協同工作。
大多數 AI 模型都帶有一套嵌入式的規則和指南，這些規則和指南是在訓練過程中經過完善和達成的。最著名的是，Claude Opus 4.5 有一個廣為人知的「靈魂文件」，向 AI 模型解釋了它本身是什麼以及它應該如何行事。AI 工具箱中的系統提示與此類似，但嵌入到模型中的程度較低。它更像是一個新員工在第一天上班時可能會收到的指示。它沒有內化這些指示，但它知道在執行工作時應該遵循它們。系統提示會與每個提示一起注入對話中，並在確保 AI 模型在該工具箱的上下文中適當行事方面發揮重要作用。
工具是一套用程式碼編寫的功能，模型可以「呼叫」它們。工具箱描述了這些工具，並提供了工具本身的軟體。這些工具的例子可能包括網路搜尋工具、允許模型編寫和執行軟體程式碼的工具，或允許模型撰寫電子郵件的工具。關鍵在於，工具箱通常不規定 AI 模型何時以及如何使用該工具。相反，它只是提供工具，清晰地描述它們，並允許 AI 模型本身決定何時以及如何使用它們。
現在我們有一個 AI 模型，它位於代理人工具箱內，擁有一套指令和一套工具。假設我們的工具箱是為在電子郵件中工作而構建的，擁有我們上述描述的工具（網路搜尋、編寫程式碼、撰寫電子郵件），並且使用者已要求代理人比較當地小學的排名和測試分數並提供建議。代理人將如何表現？首先，它會嘗試理解請求（或「提示」）。它將利用其預訓練和權重來理解「小學」是什麼，「當地地區」意味著什麼，以及使用者可能關心的排名。然後，它將構建網路搜尋查詢以獲取最新數據。它如何處理這些結果？位於工具箱內，AI 模型可以在初始請求的上下文中審查它們。它可能會認為第一次搜尋沒有獲取到正確的資訊，或者資訊不足，並自行決定再次搜尋。這種基於自身評估而呼叫工具的決定是「迴圈」的第一個清晰範例。現在，假設它收集了所有相關數據。AI 模型決定使用「編寫程式碼」工具製作一個電子表格。畢竟，所有電子表格都只是程式碼。它可以利用該工具進行數學運算並格式化結果，使其易於理解。然後，它將電子表格與原始提示進行比較。如果數據不符合要求，它可能會「迴圈」並返回再次搜尋。當它決定資訊足夠時，它會呼叫 ComposeEmail，這是一個允許 AI 審查其發現、總結它們、撰寫電子郵件並包含電子表格等附件的工具。模型會審查這項最終工作並決定任務已完成。「代理人迴圈」閉合。在幾秒鐘內，使用者會收到一封電子郵件，其中包含主體的摘要和建議，以及作為附件呈現發現的電子表格。要了解代理人迴圈的實際樣子，您可以在此處探索 Pi 的會話。
翻譯層是使工具箱能夠與不同 AI 模型協同工作的關鍵。在某些情況下，工具箱可能會決定在同一個代理人迴圈中使用不同的模型，因為不同的 AI 模型可能在不同的任務上表現出色。翻譯層也是工具箱的關鍵方面，因為它們將控制權交給終端使用者。這意味著有人可以帶著他們的 AI 工具箱，並將其與 Anthropic、OpenAI 的模型一起使用，或者探索其中一個開源權重 AI 模型，這些模型通常能提供物超所值的服務（以每任務成本衡量）。
這個翻譯層有助於將權力從 AI 實驗室轉移到終端使用者手中。如果人們可以在自己的電腦上擁有並運行自己的工具箱，這意味著他們保留了自己的代理權。這意味著他們保留了讓自己的工具成為自己的自由，並保留了這些會話的本地副本，這些會話隨著時間的推移將構成他們與機器的通信。透過建立與工具箱的關係並使用工具箱，而不是使用 AI 實驗室發布的應用程式，使用者保留了自由和選擇。在我們上面的範例工具箱中，使用者可以將相同的電子郵件發送給 OpenAI 的模型、Anthropic 的模型以及一個開源權重模型。然後，他們可以比較結果、結果的成本，並將所有答案保留在一個地方，而不是讓三個答案分散在三個應用程式中。
與 AI 模型本身不同，你可以擁有並適應工具箱。就像攀岩 Harness 一樣，你可以讓它成為你的。人們喜歡 Pi 的這一點。Pi 是一個極簡的代理人工具箱。它的系統提示很簡短。它擁有一套極簡的工具。開箱即用，它的設計是為了不干擾。但隨著人們使用 Pi，他們會以適合他們的方式擴展和塑造它。他們會更改系統提示，或設計一個適合工作流程的擴展。然後他們與他人分享這些擴展。Pi 用戶之間已分享了超過 5,000 個擴展。Pi 也是免費開源的。它運行在你的筆記型電腦上。這意味著人們現在擁有一個他們擁有的工具，它運行在他們自己的硬體上，使他們能夠運用 AI。
Harness 並非始於開源或中立。第一個流行的代理人工具箱 Claude Code，並非旨在提供一個中立的 AI 翻譯層，而是作為一個應用程式，用於在你的本地電腦上啟用與 Claude 模型的編碼。從那時起，像 OpenClaw、OpenCode、Hermes 和 Pi 這樣的免費開源代理人工具箱得到了令人鼓舞的發展。在 Earendil，我們正在構建 Pi，使其成為中立的，並為 Pi 用戶提供功能選擇和自由。我們還在探索如何將工具箱提供的優勢和代理權擴展到更廣泛的人群。
許多人目前擔心越來越大的 AI 公司所擁有的權力和影響力。其中一些人可能會選擇完全避免 AI。我們 Earendil 相信，我們可以透過構建軟體和開放協議來彌合分歧和無知，培養持久的喜悅和理解，從而增強人類的代理權。我們不會透過忽視當今存在的技術來做到這一點，而是透過用清晰的眼光和堅定的掌握來駕馭它們；確保我們掌握錘子，而不是讓錘子掌握我們。