李开复陆奇重仓同一家Harness智能体公司，李笛带队，4个月2轮融资3-5年粮草
李开复陆奇重仓同一家Harness智能体公司，李笛带队，4个月2轮融资3-5年粮草多智能体赛道爆发，Harness成为破局关键，资本加速布局。
来自主题: AI资讯
6011 点击 2026-04-14 15:48
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
多智能体赛道爆发，Harness成为破局关键，资本加速布局。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。
多数 AI 创业公司卖的是一个更好的模型。CREAO AI 卖的是一个更好的循环。 这家公司刚刚完成千万级美金融资，领投方为 Prosperity7 Ventures——阿美风险投资（Aramco V
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
在AI应用市场上，AI命理是少有的在全球范围内都已验证商业化闭环的赛道。测测坐拥近6000万用户、数亿元营收，韩国Hellobot半年收入1.5亿元，常年稳居本土社交榜前列。印度AstroSage以8000万下载、150万日活实现连续18个月收入增长，毛利率近90%，成为零融资的AI应用成功典范。在欧美市场，Co-Star以零营销投放获得超2000万下载，Moonly活跃用户超1000万。
过去一年，大模型的能力曲线几乎是指数上升的——推理更强、工具调用更稳、上下文窗口越撑越大。但一个越来越尖锐的问题也随之浮出水面：模型变强了，可承接它的那层东西在哪？
随着任务的复杂度提升，Agent（智能体）的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中，模型迷糊了，于是开始跳步、忽视、绕道。
在本文中，我将探讨编码智能体（coding agents）及其智能体编排（agent harnesses）的整体设计：它们究竟是什么、工作原理如何，以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。
「小猫补光灯」的作者花生...啊不...这人改名叫花叔了...hhhh，又整了一个新活：一周 8000 多个 star
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。