Cygnus Tech Blog
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第04章 Harness 核心架构 —— 四层模型详解

Cygnus Yang 收录于 01-AI 工具与智能体/07-Harness
 约 1600 字 预计阅读 8 分钟 

上一篇我们理解了 Harness 的五大组件。本章我们拆解 Harness 的四层架构——环环相扣，循环不息。

四层模型概述

一句话核心：Harness 由四层组成——Loop层（心跳）、工具层（手脚）、管理层（大脑辅助）、扩展层（外挂）。

图表 代码
graph TB
    subgraph L4["第四层：扩展层"]
        E1[Skills 按需加载]
        E2[MCP 插件集成]
        E3[Hooks 扩展点]
    end
    
    subgraph L3["第三层：管理层"]
        M1[权限判断]
        M2[上下文压缩]
        M3[任务系统]
        M4[子 Agent 派发]
    end
    
    subgraph L2["第二层：工具层"]
        T1[Bash]
        T2[Read/Write/Edit]
        T3[Glob/Grep]
        T4[Browser/MCP]
    end
    
    subgraph L1["第一层：Loop层"]
        L1a[observe
观察环境]
        L1b[think
推理决策]
        L1c[act
执行行动]
        L1d[feedback
收集反馈]
    end
    
    L4 --> L3
    L3 --> L2
    L2 --> L1
    L1 -->|循环| L1a
graph TB
    subgraph L4["第四层：扩展层"]
        E1[Skills 按需加载]
        E2[MCP 插件集成]
        E3[Hooks 扩展点]
    end
    
    subgraph L3["第三层：管理层"]
        M1[权限判断]
        M2[上下文压缩]
        M3[任务系统]
        M4[子 Agent 派发]
    end
    
    subgraph L2["第二层：工具层"]
        T1[Bash]
        T2[Read/Write/Edit]
        T3[Glob/Grep]
        T4[Browser/MCP]
    end
    
    subgraph L1["第一层：Loop层"]
        L1a[observe
观察环境]
        L1b[think
推理决策]
        L1c[act
执行行动]
        L1d[feedback
收集反馈]
    end
    
    L4 --> L3
    L3 --> L2
    L2 --> L1
    L1 -->|循环| L1a
graph TB
    subgraph L4["第四层：扩展层"]
        E1[Skills 按需加载]
        E2[MCP 插件集成]
        E3[Hooks 扩展点]
    end
    
    subgraph L3["第三层：管理层"]
        M1[权限判断]
        M2[上下文压缩]
        M3[任务系统]
        M4[子 Agent 派发]
    end
    
    subgraph L2["第二层：工具层"]
        T1[Bash]
        T2[Read/Write/Edit]
        T3[Glob/Grep]
        T4[Browser/MCP]
    end
    
    subgraph L1["第一层：Loop层"]
        L1a[observe
观察环境]
        L1b[think
推理决策]
        L1c[act
执行行动]
        L1d[feedback
收集反馈]
    end
    
    L4 --> L3
    L3 --> L2
    L2 --> L1
    L1 -->|循环| L1a
graph TB
    subgraph L4["第四层：扩展层"]
        E1[Skills 按需加载]
        E2[MCP 插件集成]
        E3[Hooks 扩展点]
    end
    
    subgraph L3["第三层：管理层"]
        M1[权限判断]
        M2[上下文压缩]
        M3[任务系统]
        M4[子 Agent 派发]
    end
    
    subgraph L2["第二层：工具层"]
        T1[Bash]
        T2[Read/Write/Edit]
        T3[Glob/Grep]
        T4[Browser/MCP]
    end
    
    subgraph L1["第一层：Loop层"]
        L1a[observe<br/>观察环境]
        L1b[think<br/>推理决策]
        L1c[act<br/>执行行动]
        L1d[feedback<br/>收集反馈]
    end
    
    L4 --> L3
    L3 --> L2
    L2 --> L1
    L1 -->|循环| L1a

分层原则：

  • Loop层：Agent 的核心心跳，循环不息
  • 工具层：具体行动的实现
  • 管理层：辅助决策的管理机制
  • 扩展层：动态增强的能力外挂

第一层：Agent Loop —— Harness 的心跳

Loop 的本质

一句话定义：observe → think → act → feedback 的持续循环。

图表 代码
flowchart LR
    A[messages 数组
对话历史] --> B[Model 推理
Claude/GPT]
    B --> C{stop_reason
判断}
    C -->|tool_use
需要工具| D[执行工具
Bash/Read/Write]
    D --> E[收集结果
工具输出]
    E -->|append
追加| A
    C -->|end_turn
结束对话| F[返回用户
最终结果]
flowchart LR
    A[messages 数组
对话历史] --> B[Model 推理
Claude/GPT]
    B --> C{stop_reason
判断}
    C -->|tool_use
需要工具| D[执行工具
Bash/Read/Write]
    D --> E[收集结果
工具输出]
    E -->|append
追加| A
    C -->|end_turn
结束对话| F[返回用户
最终结果]
flowchart LR
    A[messages 数组
对话历史] --> B[Model 推理
Claude/GPT]
    B --> C{stop_reason
判断}
    C -->|tool_use
需要工具| D[执行工具
Bash/Read/Write]
    D --> E[收集结果
工具输出]
    E -->|append
追加| A
    C -->|end_turn
结束对话| F[返回用户
最终结果]
flowchart LR
    A[messages 数组<br/>对话历史] --> B[Model 推理<br/>Claude/GPT]
    B --> C{stop_reason<br/>判断}
    C -->|tool_use<br/>需要工具| D[执行工具<br/>Bash/Read/Write]
    D --> E[收集结果<br/>工具输出]
    E -->|append<br/>追加| A
    C -->|end_turn<br/>结束对话| F[返回用户<br/>最终结果]

Loop 的四个阶段

阶段动作内容
observe观察环境接收 messages 数组、感知环境状态
think推理决策Model 根据上下文推理下一步行动
act执行行动调用工具（Bash、Read、Write、Edit）
feedback收集反馈工具输出追加到 messages，形成新上下文

关键机制：

  • stop_reason 判断：Model 输出 stop_reason，决定是继续循环（tool_use）还是结束对话（end_turn）
  • 消息数组管理：messages 数组持续追加，形成完整对话历史
  • 上下文溢出：当 messages 数组超过模型上下文窗口时，触发压缩机制

最小 Agent Loop 实现 

# 伪代码：最小 Agent Loop
messages = []

while True:
    response = model.chat(messages)
    
    if response.stop_reason == "end_turn":
        return response.content
    
    if response.stop_reason == "tool_use":
        tool_name = response.tool_name
        tool_args = response.tool_args
        
        tool_result = execute_tool(tool_name, tool_args)
        messages.append({"role": "assistant", "content": response})
        messages.append({"role": "user", "content": tool_result})

第二层：工具系统 —— Harness 的双手

工具的定义与注册

一句话定义：Agent 可以采取的具体行动。

工具类别工具名称功能描述参数示例
文件操作Read读取文件内容file_path: "/path/to/file"
文件操作Write写入文件内容file_path: "/path/to/file", content: "..."
文件操作Edit编辑文件片段file_path, old_string, new_string
搜索导航Glob搜索文件路径pattern: "**/*.py"
搜索导航Grep搜索文件内容pattern: "function_name"
命令执行Bash执行 Shell 命令command: "npm install"
网络交互WebFetch网络请求url: "https://..."

工具分发机制

图表 代码
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant ToolRegistry as 工具注册表
    participant ToolExec as 工具执行器
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具调用
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>ToolRegistry: 查询工具定义
    ToolRegistry-->>Mgmt: 返回工具 schema
    Mgmt->>ToolExec: 执行工具
    ToolExec-->>Mgmt: 返回结果
    Mgmt-->>Loop: 返回工具输出
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant ToolRegistry as 工具注册表
    participant ToolExec as 工具执行器
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具调用
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>ToolRegistry: 查询工具定义
    ToolRegistry-->>Mgmt: 返回工具 schema
    Mgmt->>ToolExec: 执行工具
    ToolExec-->>Mgmt: 返回结果
    Mgmt-->>Loop: 返回工具输出
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant ToolRegistry as 工具注册表
    participant ToolExec as 工具执行器
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具调用
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>ToolRegistry: 查询工具定义
    ToolRegistry-->>Mgmt: 返回工具 schema
    Mgmt->>ToolExec: 执行工具
    ToolExec-->>Mgmt: 返回结果
    Mgmt-->>Loop: 返回工具输出
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant ToolRegistry as 工具注册表
    participant ToolExec as 工具执行器
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具调用
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>ToolRegistry: 查询工具定义
    ToolRegistry-->>Mgmt: 返回工具 schema
    Mgmt->>ToolExec: 执行工具
    ToolExec-->>Mgmt: 返回结果
    Mgmt-->>Loop: 返回工具输出

工具设计原则

原子化：

  • 每个工具只做一件事
  • Read 只读文件，不编辑
  • Edit 只编辑片段，不覆盖全文件

可组合：

  • Glob + Grep = 搜索包含特定内容的文件
  • Read + Edit = 读取并修改文件
  • Bash + WebFetch = 执行命令并获取网络结果

描述清晰：

  • 工具名称清晰（Read、Write、Edit）
  • 参数描述详细（file_path、pattern、command）
  • 输出格式明确（文本、JSON、错误信息）

第三层：管理层 —— Harness 的辅助系统

管理层的四大机制

图表 代码
graph TB
    subgraph Management["管理层四大机制"]
        M1[权限判断
deny→ask→allow]
        M2[上下文压缩
防止溢出]
        M3[任务系统
持久化目标]
        M4[子 Agent 派发
团队协作]
    end
graph TB
    subgraph Management["管理层四大机制"]
        M1[权限判断
deny→ask→allow]
        M2[上下文压缩
防止溢出]
        M3[任务系统
持久化目标]
        M4[子 Agent 派发
团队协作]
    end
graph TB
    subgraph Management["管理层四大机制"]
        M1[权限判断
deny→ask→allow]
        M2[上下文压缩
防止溢出]
        M3[任务系统
持久化目标]
        M4[子 Agent 派发
团队协作]
    end
graph TB
    subgraph Management["管理层四大机制"]
        M1[权限判断<br/>deny→ask→allow]
        M2[上下文压缩<br/>防止溢出]
        M3[任务系统<br/>持久化目标]
        M4[子 Agent 派发<br/>团队协作]
    end

1. 权限判断

权限模式：

模式行为适用场景
deny❌ 禁止执行删除系统文件、访问密钥
ask⚠️ 请求审批git push、npm install、删除文件
allow✅ 自动执行Read、Grep、Glob

权限流程：

图表 代码
graph LR
    A[工具调用请求] --> B{权限规则匹配}
    B -->|匹配 deny 规则| C[❌ 禁止执行
返回错误]
    B -->|匹配 ask 规则| D[⚠️ 请求审批
等待用户确认]
    B -->|匹配 allow 规则| E[✅ 自动执行]
    B -->|无匹配规则| F[默认 ask
请求审批]
graph LR
    A[工具调用请求] --> B{权限规则匹配}
    B -->|匹配 deny 规则| C[❌ 禁止执行
返回错误]
    B -->|匹配 ask 规则| D[⚠️ 请求审批
等待用户确认]
    B -->|匹配 allow 规则| E[✅ 自动执行]
    B -->|无匹配规则| F[默认 ask
请求审批]
graph LR
    A[工具调用请求] --> B{权限规则匹配}
    B -->|匹配 deny 规则| C[❌ 禁止执行
返回错误]
    B -->|匹配 ask 规则| D[⚠️ 请求审批
等待用户确认]
    B -->|匹配 allow 规则| E[✅ 自动执行]
    B -->|无匹配规则| F[默认 ask
请求审批]
graph LR
    A[工具调用请求] --> B{权限规则匹配}
    B -->|匹配 deny 规则| C[❌ 禁止执行<br/>返回错误]
    B -->|匹配 ask 规则| D[⚠️ 请求审批<br/>等待用户确认]
    B -->|匹配 allow 规则| E[✅ 自动执行]
    B -->|无匹配规则| F[默认 ask<br/>请求审批]

2. 上下文压缩

压缩策略：

策略方法效果
滚动窗口只保留最近 N 条消息减少历史
重要性过滤只保留关键决策和结果精简内容
摘要压缩将历史消息摘要为摘要段压缩信息
子 Agent 隔离子 Agent 的消息不泄露到主 Agent防止污染

触发时机：

  • messages 数组长度超过阈值
  • 上下文窗口接近溢出
  • 用户手动触发压缩

3. 任务系统

任务持久化：

任务状态含义操作
pending等待执行初始化任务
in_progress正在执行开始工作
completed执行完成标记完成
blocked被阻塞等待依赖任务

任务依赖：

图表 代码
graph LR
    T1[任务1
创建目录] --> T2[任务2
克隆仓库]
    T2 --> T3[任务3
安装依赖]
    T3 --> T4[任务4
启动服务]
    
    T2[blockedBy: T1]
    T3[blockedBy: T2]
    T4[blockedBy: T3]
graph LR
    T1[任务1
创建目录] --> T2[任务2
克隆仓库]
    T2 --> T3[任务3
安装依赖]
    T3 --> T4[任务4
启动服务]
    
    T2[blockedBy: T1]
    T3[blockedBy: T2]
    T4[blockedBy: T3]
graph LR
    T1[任务1
创建目录] --> T2[任务2
克隆仓库]
    T2 --> T3[任务3
安装依赖]
    T3 --> T4[任务4
启动服务]
    
    T2[blockedBy: T1]
    T3[blockedBy: T2]
    T4[blockedBy: T3]
graph LR
    T1[任务1<br/>创建目录] --> T2[任务2<br/>克隆仓库]
    T2 --> T3[任务3<br/>安装依赖]
    T3 --> T4[任务4<br/>启动服务]
    
    T2[blockedBy: T1]
    T3[blockedBy: T2]
    T4[blockedBy: T3]

4. 子 Agent 派发

子 Agent 隔离：

图表 代码
graph TB
    Main[主 Agent
messages 数组A]
    
    Main -->|派发| Sub1[子 Agent 1
messages 数组B
隔离上下文]
    Main -->|派发| Sub2[子 Agent 2
messages 数组C
隔离上下文]
    
    Sub1 -->|返回结果| Main
    Sub2 -->|返回结果| Main
    
    Sub1[上下文隔离
不污染主 Agent]
    Sub2[上下文隔离
不污染主 Agent]
graph TB
    Main[主 Agent
messages 数组A]
    
    Main -->|派发| Sub1[子 Agent 1
messages 数组B
隔离上下文]
    Main -->|派发| Sub2[子 Agent 2
messages 数组C
隔离上下文]
    
    Sub1 -->|返回结果| Main
    Sub2 -->|返回结果| Main
    
    Sub1[上下文隔离
不污染主 Agent]
    Sub2[上下文隔离
不污染主 Agent]
graph TB
    Main[主 Agent
messages 数组A]
    
    Main -->|派发| Sub1[子 Agent 1
messages 数组B
隔离上下文]
    Main -->|派发| Sub2[子 Agent 2
messages 数组C
隔离上下文]
    
    Sub1 -->|返回结果| Main
    Sub2 -->|返回结果| Main
    
    Sub1[上下文隔离
不污染主 Agent]
    Sub2[上下文隔离
不污染主 Agent]
graph TB
    Main[主 Agent<br/>messages 数组A]
    
    Main -->|派发| Sub1[子 Agent 1<br/>messages 数组B<br/>隔离上下文]
    Main -->|派发| Sub2[子 Agent 2<br/>messages 数组C<br/>隔离上下文]
    
    Sub1 -->|返回结果| Main
    Sub2 -->|返回结果| Main
    
    Sub1[上下文隔离<br/>不污染主 Agent]
    Sub2[上下文隔离<br/>不污染主 Agent]

隔离机制：

  • 子 Agent 使用独立的 messages 数组
  • 子 Agent 的历史不泄露到主 Agent
  • 主 Agent 只接收子 Agent 的最终结果

第四层：扩展层 —— Harness 的外挂系统

扩展层三大机制

图表 代码
graph TB
    subgraph Extension["扩展层三大机制"]
        E1[Skills 按需加载
领域知识注入]
        E2[MCP 插件集成
外部系统连接]
        E3[Hooks 扩展点
生命周期拦截]
    end
graph TB
    subgraph Extension["扩展层三大机制"]
        E1[Skills 按需加载
领域知识注入]
        E2[MCP 插件集成
外部系统连接]
        E3[Hooks 扩展点
生命周期拦截]
    end
graph TB
    subgraph Extension["扩展层三大机制"]
        E1[Skills 按需加载
领域知识注入]
        E2[MCP 插件集成
外部系统连接]
        E3[Hooks 扩展点
生命周期拦截]
    end
graph TB
    subgraph Extension["扩展层三大机制"]
        E1[Skills 按需加载<br/>领域知识注入]
        E2[MCP 插件集成<br/>外部系统连接]
        E3[Hooks 扩展点<br/>生命周期拦截]
    end

1. Skills 按需加载

Skills 定义：按需注入的领域知识 Markdown 文件。

Skills 类型内容加载时机
CLAUDE.md项目约定、架构、注意事项自动注入
skills/*.md技术知识、领域文档Model 判断需要时加载
规则文件编码规范、测试要求自动注入

加载流程：

图表 代码
graph LR
    Model[Model 推理] -->|判断需要
领域知识| K[查询 Skills 列表]
    K -->|读取| S[Skills Markdown 文件]
    S -->|注入| C[上下文 messages]
    C -->|增强推理| Model
graph LR
    Model[Model 推理] -->|判断需要
领域知识| K[查询 Skills 列表]
    K -->|读取| S[Skills Markdown 文件]
    S -->|注入| C[上下文 messages]
    C -->|增强推理| Model
graph LR
    Model[Model 推理] -->|判断需要
领域知识| K[查询 Skills 列表]
    K -->|读取| S[Skills Markdown 文件]
    S -->|注入| C[上下文 messages]
    C -->|增强推理| Model
graph LR
    Model[Model 推理] -->|判断需要<br/>领域知识| K[查询 Skills 列表]
    K -->|读取| S[Skills Markdown 文件]
    S -->|注入| C[上下文 messages]
    C -->|增强推理| Model

2. MCP 插件集成

MCP 定义：Model Context Protocol——连接 AI 和外部工具的开放协议。

MCP 服务器功能提供的工具
filesystem文件系统操作read_file、write_file、list_directory
database数据库连接query、insert、update
web网络访问fetch、search、browser_control
custom自定义系统企业 API、云服务

集成流程：

图表 代码
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant MCP as MCP 服务器
    participant External as 外部系统
    
    Loop->>MCP: 调用 MCP 工具
    MCP->>External: 执行操作
    External-->>MCP: 返回结果
    MCP-->>Loop: 返回工具输出
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant MCP as MCP 服务器
    participant External as 外部系统
    
    Loop->>MCP: 调用 MCP 工具
    MCP->>External: 执行操作
    External-->>MCP: 返回结果
    MCP-->>Loop: 返回工具输出
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant MCP as MCP 服务器
    participant External as 外部系统
    
    Loop->>MCP: 调用 MCP 工具
    MCP->>External: 执行操作
    External-->>MCP: 返回结果
    MCP-->>Loop: 返回工具输出
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant MCP as MCP 服务器
    participant External as 外部系统
    
    Loop->>MCP: 调用 MCP 工具
    MCP->>External: 执行操作
    External-->>MCP: 返回结果
    MCP-->>Loop: 返回工具输出

3. Hooks 扩展点

Hooks 定义：生命周期拦截器——在特定事件触发时执行自定义逻辑。

Hook 类型触发时机用途
PreToolUse工具执行前参数验证、权限增强
PostToolUse工具执行后自动格式化、结果处理
Stop会话结束时最终验证、清理工作

示例：

// PostToolUse Hook 示例
{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Write",
        "hooks": ["npm run format"]  // 写入文件后自动格式化
      }
    ]
  }
}

层间协作

层间调用序列图

图表 代码
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant Tool as 工具层
    participant Ext as 扩展层
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具执行
    
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>Ext: PreToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Tool: 执行工具
    Tool-->>Mgmt: 返回结果
    
    Mgmt->>Ext: PostToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Mgmt: 上下文压缩检查
    
    Mgmt-->>Loop: 返回工具结果
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant Tool as 工具层
    participant Ext as 扩展层
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具执行
    
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>Ext: PreToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Tool: 执行工具
    Tool-->>Mgmt: 返回结果
    
    Mgmt->>Ext: PostToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Mgmt: 上下文压缩检查
    
    Mgmt-->>Loop: 返回工具结果
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant Tool as 工具层
    participant Ext as 扩展层
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具执行
    
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>Ext: PreToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Tool: 执行工具
    Tool-->>Mgmt: 返回结果
    
    Mgmt->>Ext: PostToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Mgmt: 上下文压缩检查
    
    Mgmt-->>Loop: 返回工具结果
sequenceDiagram
    participant Loop as Agent Loop
    participant Mgmt as 管理层
    participant Tool as 工具层
    participant Ext as 扩展层
    
    Loop->>Mgmt: 请求工具执行
    
    Mgmt->>Mgmt: 权限检查
    Mgmt->>Ext: PreToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Tool: 执行工具
    Tool-->>Mgmt: 返回结果
    
    Mgmt->>Ext: PostToolUse Hook
    Ext-->>Mgmt: Hook 处理完成
    
    Mgmt->>Mgmt: 上下文压缩检查
    
    Mgmt-->>Loop: 返回工具结果

协作流程

  1. Loop 层 → 管理层：请求工具执行
  2. 管理层 → 权限检查：判断 deny/ask/allow
  3. 管理层 → 扩展层：PreToolUse Hook（参数验证）
  4. 管理层 → 工具层：执行具体工具
  5. 工具层 → 管理层：返回执行结果
  6. 管理层 → 扩展层：PostToolUse Hook（结果处理）
  7. 管理层 → Loop 层：返回工具输出

本章小结

  • 四层模型：Loop层、工具层、管理层、扩展层
  • Loop层：observe → think → act → feedback 的持续循环
  • 工具层：Bash/Read/Write/Edit/Glob/Grep/Browser/MCP
  • 管理层：权限判断、上下文压缩、任务系统、子 Agent 派发
  • 扩展层：Skills 按需加载、MCP 插件集成、Hooks 扩展点
  • 层间协作：环环相扣，循环不息

预告：下一篇我们辨析 Model、Agent、Harness 三者的精确定义——你真的理解它们的关系吗？

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收录于 合集・01-AI 工具与智能体/07-Harness 27
更新于 2026-05-23 
CC BY-NC-SA 4.0
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