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过去两年，大模型写代码已经不再新鲜。从代码补全到 GitHub issue 修复，从竞赛编程到仓库级软件工程，人们习惯用一个简单标准评估 coding agent：代码能不能写对？测试能不能通过？
OpenSquilla 是一个开源 Agent Harness 框架（https://github.com/opensquilla/opensquilla）。它在 Agent 应用和模型之间加了一层运行中枢。OpenSquilla 由上海基元律动科技有限公司开发。基元律动成立仅几个月后，已完成首轮融资，估值高达1亿美元。
说在前面：这又是一篇讲Harness的Survey，你最近可能已经看过了数篇讲Harness的文章、论文，其中还可能包括我上周解读的《Agent Harness Engineering：Agent的底盘工程综述｜CMU、耶鲁、Amazon》。
经常切换使用CC、Codex、OpenClaw这类Agent的人会发现：同一个模型，放进不同系统里，表现可能完全不同。
DeepSeek最新热招岗位已上线：Agent Harness产品经理。
「Agent Harness」是「套壳」的另一种说法。
Transformer论文作者Lukasz Kaiser以及GAN作者Bing Xu转发关注了一项工作——LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是一种通用的验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。
Skill确实好用，但架不住模型和Agent Harness适配翻车。不是所有模型都吃得动Skill，有的用上直接反向掉性能。为了解决这个问题，来自上海交大的IPADS研究团队提出了SkVM：面向Skill的语言虚拟机。
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。
在这篇文章里，我想介绍编码智能体（Coding agents）以及 Agent harnesses 的整体设计：它们是什么、怎么运作，以及各个零件在实践中怎么拼到一起。