YC 研讨会：为什么Harness比模型更重要

AI 智能体的核心竞争力在于工程化运行时框架（Harness），而非单纯依赖基座模型性能。模型本质上是无状态的概率预测器，只有通过 Harness 构建的持久化状态管理、工具调用接口及执行沙箱，才能使其演变为具备自我进化能力的冯·诺依曼计算机。实践证明，在固定模型权重下，通过优化 Harness 架构，能将 ARC-AGI 基准测试得分从 30% 提升至 95% 以上，并实现 800 倍的运行成本降幅。构建智能体时应摒弃 “自然语言互聊” 与 “全知上下文” 等反模式，转而采用强类型的事件总线、按需最小授权及确定性执行门禁。Harness 的工程深度决定了智能体能否从实验原型转化为真正的生产力工具，这是未来 AI 领域的技术分水岭。