Agent 的能力 = 模型 × Harness × 环境（工具、权限、数据）

❶模型决定能力的上限，Harness 决定这个上限能兑现多少。模型本身不具备的推理能力，Harness 补不出来。

❷能调用哪些工具、有什么权限、能读到哪些数据，直接决定 Agent 能做什么事。再强的模型加再好的 Harness，没有接入企业系统，也干不了企业的活。

❸Harness 具体做的六件事

- 上下文管理：决定每一步给模型看什么，比如任务说明、相关文件、历史记录。上下文太长要压缩，该记住的要存起来。模型只能看到你给它的东西，给错了，它再聪明也会答偏。

- 工具接口：定义模型能调用哪些工具，代为执行，再把结果整理好交回给模型。接口设计得好不好影响很大，比如报错信息清不清楚、一次返回多少内容。

- 执行循环：按"思考 → 行动 → 看结果 → 再思考"一轮轮推进，并决定什么时候停、最多走多少步、花多少预算。

- 验证纠错：跑测试，检查输出，失败了就重试或回滚到上一个检查点。这是拉开差距最大的一环，上一条提到的那篇论文就发现，主要收益来自补上验证循环。

- 任务与状态：拆任务、记进度、存检查点；复杂任务还要分派给子 Agent。

- 安全与权限：沙箱隔离，危险操作先请求审批，防止网页或文件里藏着的指令把模型带偏。