Agent Harness 是包裹在大模型外层的工程底座，负责将模型推理转化为可靠、可控、可观测的生产级系统。其工程构成通常包括运行时引擎与 Agent 循环、工具层与技能体系、记忆与上下文子系统、安全与权限治理、编排与多智能体协作、可观测性与容错六大子系统。不同项目的工程组织形态差异明显：DeepSeek Harness 采用“一切皆插件”的微内核架构，仓库含 230+ workspace 成员；Claude Code、Codex CLI、OpenClaw 等则在沙箱方案、权限模型、记忆机制上各有侧重；MiniHarness 作为教学项目按章节逐步构建各子系统。
Agent Harness 是包裹在大模型外层的“工程底座”，负责把模型的推理能力转化为可靠、可控、可观测的生产级系统。它通常包含以下工程子系统：

1.运行时引擎与 Agent 循环：协调智能体执行循环，维护状态一致性，组织“请求—流式响应—工具调用—执行结果—继续循环”的完整流程。

2.工具层与技能体系：将文件系统、Shell、代码搜索、Web 访问等外部能力抽象为统一接口，供模型调用。例如 OpenHarness 提供 43+ 工具，Claude Code 有 24+ 内置工具，DeepSeek Harness 则将工具注册表本身也做成可替换插件。

3.记忆与上下文子系统：管理短期会话状态、长期持久记忆以及上下文压缩策略。典型实现包括 CLAUDE.md 注入、MEMORY.md 持久记忆、会话恢复与自动压缩，以及 Codex CLI 的 state 模块、Claude Code 的 autoDream 记忆整合引擎等。

4.安全与权限治理：包括权限决策引擎、路径校验、危险操作检测、沙箱隔离和审计日志。例如 Codex CLI 使用平台原生沙箱（Linux Bubblewrap/seccomp，macOS sandbox-exec），Claude Code 采用风险分级加 ML 自动审批，OpenClaw 使用三级权限模型。

5.编排与多智能体协作：支持复杂多步任务分解、子 Agent 委派、工作流引擎等。Claude Code 有 Coordinator 多智能体编排模式，OpenClaw 有 Lobster 确定性工作流引擎。

6.可观测性与容错：包括日志、追踪、指标、重试策略和结果验证。Codex CLI 原生集成 OpenTelemetry，MiniHarness 配套项目中有专门的 tracing、monitoring、resilience 模块

实际项目的工程组织方式因设计理念而异：

DeepSeek Harness 采用“一切皆插件”架构，基于 Cordis 微内核，仓库包含超过 230 个 workspace 成员，文件系统、终端、子进程、LSP、网页访问、技能、子智能体、工作流、计划模式、会话持久化、遥测等几乎每项能力都有独立包。

MiniHarness（教学项目）则按章节逐步构建：运行时引擎 → 工具层 → 记忆子系统 → 输出治理 → 安全与可靠性，每个子系统对应独立模块目录