如果你回答“还有 Memory 和 Planning 吧”或者“不就这两样吗”，恭喜你，出门右拐回家等通知吧。
为什么？
因为 Memory 和 Planning 是 Agent 的能力维度，它们在 Harness 里的落脚点是 Context 和工作模式。Memory 最终是以上下文的形式进模型的，Planning 只是一种计划模式，负责规划后再执行任务。真正让生产级 Agent 稳定运行的，是另外三项，约束 Guardrails、验证 Evaluation 和纠错 Recovery。
我翻了 VILA-Lab 对 Claude Code 的源码分析论文和李博杰的《深入理解 AI Agent》（需要PDF的可以callback我），可以自信地、大方地、光明磊落地帮你搞清楚这三件事。
第一，Harness 是什么，五要素分别是什么？ 第二，五个要素各管什么事，解决了什么问题？ 第三，工程上怎么落地，生产级代码是怎么实现的？
先说第一件事。
Agent = Model + Harness。Model 是负责推理，Harness 是模型之外 Agent 的运行治理环境。Harness 的本义是马具，大模型就像爆发力极强的野马，给它套上缰绳和马鞍，才能在受控的轨道上全速奔跑。
五要素分别对应上下文管理 Context、工具调用 Tools、约束 Guardrails、验证 Evaluation、纠错 Recovery。前两项管能不能做事，后三项管能不能做错事，做错了怎么办。
那聪明的你肯定要问：这五个要素各管什么事？
Context 管模型能感知什么。负责 System Prompt、历史会话、Skill 及工具执行结果的组装与状态维护，核心目标是让模型每次决策时看到的都是高质量的信息。
Tools 解决“模型如何与外部环境交互”的问题。负责工具的注册、定义（JSON Schema）、MCP 协议适配和具体的执行。
Guardrails “限制模型不能做什么”。删文件、跑脚本、访问敏感文件，这些高危操作必须要有拦截能力，防止模型失控、越权或者产生不可逆的破坏。而且高危操作必须要触发 HITL（人机协同审批），且判定逻辑必须硬编码在 Harness 层，不能交给容易受提示词注入影响的模型自身。
Evaluation 解决“如何客观判断模型做对了没有”的问题。不能盲目信任模型自称的“任务已完成”，必须引入外部的确定性反馈。
Recovery 管模型做错了怎么恢复。带着报错信息让模型反思后重试，连续失败时触发熔断，并能打断任务交给人工处理。
那聪明的你肯定又要问了：工程上怎么落地？说说真实代码是怎么实现的。
拿 Claude Code 来举例。
Context 要解决的问题是上下文越来越长怎么办。Claude Code 在把用户的输入发送给大模型之前会经过五个阶段，第一个阶段是预算削减，给单条消息里的工具结果设一个大小上限；第二个阶段是历史裁剪，把过旧的、没用的对话直接删掉；第三个阶段是微压缩，专门清理较旧的工具结果；第四个阶段是上下文折叠，做读取时的虚拟投影；第五个阶段才是自动压缩，让模型生成摘要。前四个阶段是确定性的规则，只有最后一个阶段才会调用 LLM。之所以不直接让模型总结，是因为 LLM 生成摘要本身就要花 Token，而且是有损的，能用规则解决的就不要碰模型。
Tools 要预防的是输出直接把上下文撑爆，比如让 Claude Code 跑一条 git log，输出可能几万行，全塞进上下文，系统指令和会话历史的权重就被噪音淹没了。超长的输出一定要有截断机制，保证工具结果不会把关键信息挤出上下文。
对于 Guardrails，Claude Code 有七种权限模式，auto 模式下会启动一个独立 Sonnet 分类器判定每次工具调用是否危险，这个分类器看不到主模型的推理文本。因为主模型可能在推理里写了【这个删除是用户明确要求的】，从而诱导分类器放行。分类器只看工具名和参数，这样就不会被主模型的推理干扰。
Evaluation 的原则是只认客观物证。编译器的状态码、语法树的差异、单测的断言等等，模型说【代码已修复】是没用的，必须跑一遍全量测试才算。因为模型的自我评估可能会被提示词注入操纵，也可能就是产生幻觉了。Claude Code 有 27 个钩子事件（Hooks）可以插桩验证逻辑，比如工具执行完先经过 PostToolUse 钩子，才允许收尾。
模型最容易犯的错不是不会做，是错了之后还想接着做，所以 Recovery 干的第一件事，是让模型必须看到真相。Claude Code 会把报错的堆栈清洗一遍再回填上下文，只留能定位问题的信息，不带噪音。真到了 Token 输出的上限，它会逐级放宽限制重试，每轮最多 3 次。上下文吃紧先做一次上下文折叠，再压缩，如果还不行就终止。
VILA-Lab 曾分析过 Claude Code v2.1.88 的源码快照，给出这样一个暴论，在 Claude Code 中，98.4% 的代码都是在做 Harness，只有 1.6% 是 AI 决策逻辑。
最后简单总结下。
Context 和 Tools 是 Harness 最基本的两项要素，Guardrails、Evaluation、Recovery 是 Harness 的安全边界。
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