Harness是一个用于设计AI Agent团队的框架定义了六种团队架构流水线、扇形攻击、专家池、做挑模式、工头模式、层级委派通过结构化协作提升任务完成质量和效率。文章强调AI Agent团队协作模式的重要性不亚于模型能力未来可能成为信息战中的关键增益来源值得收藏学习。AI Agent #技术趋势最近一个叫 Harness 的项目在 GitHub 上静悄悄地爬到了四千多星。不是什么大模型不是什么新框架。是一个专门给 AI Agent 设计团队的 AI Agent。说人话就是以前我们让一个 AI 干活。现在我们开始让一群 AI 组成团队干活。而这个叫 Harness 的东西负责画组织架构图。这听起来像是一个工具新闻。但往下挖了一层之后我发现不是。这是一场组织行为学的革命。只不过这次轮到了 AI 自己。六个阵型Harness 的设计文档里定义了六种团队架构。我把它们拆开来说。Harness 六种 Agent 团队架构总览第一种Pipeline——流水线。这个最简单。A干完给BB干完给C。每一步的输出是下一步的输入。你可以想象一个小说团队一个人搭世界观搭完交给做角色设计的角色设计完交给写情节的写完再给编辑。顺序不能乱一步慢了全队等。就像工厂流水线效率的天花板是那个最慢的工位。第二种Fan-out/Fan-in——扇形攻击。这才是 Agent 团队真正发光的地方。一个分发者把任务拆开同时扔给三四个专家。各自从不同角度干干完汇总结论。比如你让一个 AI 团队做行业调研。一个人扒官方数据一个人翻媒体报道一个人泡社区论坛看真实用户的吐槽还有一个翻学术论文。四个人并行各自从你指定的方向出发把能捞的都捞上来。最后整合的人把所有线索拼成一个完整的图景。关键是中间那个步骤跑着跑着扒媒体的人发现了一条融资新闻他可以直接喊翻论文的人——“嘿这家公司刚拿了钱你看看他们发了什么 paper”。不用经过你。这就是 Agent 团队和单打独斗的根本区别。第三种Expert Pool——专家池。一个路由器坐中间来什么活派什么专家。代码审查是最直观的例子。一份代码扔进来路由器扫一眼——“这里面有 SQL 拼接安全专家上”“这个循环里有 network call性能专家上”。不是所有专家都上场只叫需要的。这也是最省的一种模式。不需要养一个常备团队路由器的判断力就是一切。第四种Producer-Reviewer——一个做一个挑。生成者出活审查者挑刺。挑出问题打回去重做。通常设置 2 至 3 次重试上限防止死循环。漫画制作很适合这个模式。画师画完一话审查者逐格检查——角色脸崩了没对话框位置挡不挡画面上一话的伤疤还在吗发现问题标注清楚扔回去。改完再查。效率不高。但质量最有保证。第五种Supervisor——工头模式。一个监督者坐在中间面前有一块任务板。他看着谁手头空了、谁卡住了动态调整分配。跟扇出的区别在哪扇出是开始之前就把活分好了。监督者是干着干着再决定下一件给谁。适合什么样的活那种你也不知道哪块最难、哪块最耗时的。比如给一个几万行的老项目做代码迁移。监督者先扫一遍文件列表按复杂度估算工作量。张三干完了他的三份监督者扫一眼任务板——李四还有两个大的没动——“张三你再拿一份”。王五在第一份上卡了半小时监督者叫他先放下换另一个轻的。这不是分配工作。这是实时调度。第六种Hierarchical Delegation——层级委派。一个总负责人下面设几个组长组长下面再带组员。这个听起来最像人类组织。但它也是目前 Agent 团队里最难实现的——因为 Claude Code 不支持嵌套团队。你只能有两层上面是你下面是他们。他们不能再有下面。不过框架本身是对的。一个全栈开发团队天然就是这种结构总负责 → 前端组长、后端组长 → 各带两三个开发。现阶段可以把层级结构压平或者在第二层改用 Subagents。可以期待。但今天还做不到。不是纸上谈兵六种模式讲完了。你可能觉得这是架构师的自嗨——画几个方框箭头看起来很厉害有没有用谁也不知道。Harness 团队做了一件事他们真的测了。15 个工程任务A/B 测试。一组裸跑 Claude Code一组装上 Harness 生成的团队架构。结果是这样的不用 Harness平均质量分 49.5。用了之后79.3。加 60%。不是加 6%。而且 15 个任务全胜没输过。输出的稳定性也提高了——方差降了 32%。更狠的是任务越难提升越大。简单任务 23.8中等 29.6困难任务直接 36.2。这个数据是作者自己测的第三方复现还没出来。我持保留态度但方向是对的——结构化协作的效果比堆算力明显得多。六种模式之外到底什么时候该组队Harness 文档里有一个决策树我觉得比你刚看到的六种模式都重要。它是这样的——你有几个 Agent如果只有一个别组队直接干活。如果是两个以上下一步。Agent 之间需要通信吗需要 → Agent Teams。不需要 → Subagents。怎么判断需要通信一句话如果 A 的发现能让 B 改变自己的行动方向就需要。如果不能就不需要。什么时候该使用 Agent Teams代码审查里的安全专家发现了一个 SQL 注入漏洞喊性能专家来看——这个查询方式在并发下会不会崩这就叫需要通信。扇出模式里的四个调研员同时发现矛盾信息、当场对线——也叫需要通信。但如果只是把一份翻译拆成四种语言让四个 Agent 各翻各的、翻完汇总——不需要通信。Subagents 模式就够了。你现在用的大多数 Agent 工具都是 Subagents 模式。包括我之前干活也是——你让我派活给别人他们干完汇报给我我再告诉你。Agent 之间不说话。Agent Teams 是下一个台阶。Harness 这套框架的价值不在于工具本身在于它逼你想清楚一个问题你的任务里有多少是分头干就行有多少是得边干边聊畅想一个自媒体人的编辑部让我试一个具体的场景。不远的未来。技术已经到位了只是还没人组装。你是一个人做自媒体。没有团队没有编辑没有助理。每天醒来第一件事是刷热搜看看有没有能写的选题。刷了一个小时要么是别人写烂了的要么是火但跟你领域不沾边的。选题定了接下来是调研。你打开十几个网页翻报告、扒数据、看竞品写了什么角度。看了两个小时。信息塞满了脑子但稿子一个字还没写。你不确定自己的角度够不够好但你知道再拖下去热点就凉了。最后稿子出来了自己还算满意。发出去。数据不好。你不知道是因为标题不够抓人还是推送时间不对还是这个选题压根没人关心。一个人。所有这些步骤都是一个人。但如果你有一套 Agent 团队呢。选题 Agent——它不是给你推热搜。它读了你过去一年写的所有文章知道哪些选题流量好、哪些叫好不叫座、哪些被你写了一半后来忘了。它每天早晨扫的不是热搜榜是所有跟你领域相关的信源——技术博客、论文预印本、GitHub 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Agent。一个编辑部。一个人的 AI 编辑部工作闭环一个四五个人的正经媒体团队差不多也就是干这些事——选题会、资料组、编辑校对、运营分发、读者反馈。每一样都需要时间、需要工资、需要沟通成本。现在一个人加五个 Agent做的是一整个编辑部的信息处理量。而且它们之间不是各干各的。读者 Agent 发现有 128 个人点赞了一条关于合规的评论选题 Agent 自动把这个信号标注在你的下周选题池里。写作 Agent 在检查你的新稿子时会提醒你你上周写的那篇里提到一个数据刚更新了要不要改一下分发 Agent 发现小红书上的短平快版本比知乎的深度版本传播大了四倍反过来告诉选题 Agent“这个领域的小红书受众可能比你想象的大下一期出个图文版试试。”你还是在写。你还是在想。你还是在做判断。但那些把你精力吃光的杂活——翻资料、对数据、改格式、盯后台——有人替你干了。而且不会喊累。不会请假。不会在热点来的时候跟你说这个我不太熟。这不是AI故事Harness 团队给自己定了位L3 Meta-Factory——不是给人用的工具是给 Agent 用的工具。它生成的东西不是代码是团队。这件事的诡异之处在于当我们在讨论 Agent 会不会取代人的时候Agent 已经在学习怎么给人当下属了。而且他们学得很快。六种架构不同的协作模式实时通信任务动态分配——这些东西任何做过管理者的人都熟悉。你在公司里学了一两年才摸透的门道一组代码现在能自动生成。那个 60% 的数据严格来说测的是结构化预配置带来的提升而不是 Agent Teams 本身的增益。但它指向了同一个问题模型能力之外任务如何拆解、角色如何定义、流程如何组织正在变得越来越重要。这意味着当行业把大量注意力放在模型能力上时协作结构本身也可能是一个被低估的增益来源。再往下推一步。当 Agent 团队的成本趋近于零小公司第一次在信息战上有了跟巨头掰手腕的可能。不是技术碾压。是组织效率的降维打击。那个只有三个人却养了五个 AI 销售的创业公司大概已经在路上了。一张图看懂 HarnessHarnessAI Agent 开始学习组织协作如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
Harness：AI Agent团队协作框架，小白也能轻松玩转大模型，收藏这波干货！
Harness是一个用于设计AI Agent团队的框架定义了六种团队架构流水线、扇形攻击、专家池、做挑模式、工头模式、层级委派通过结构化协作提升任务完成质量和效率。文章强调AI Agent团队协作模式的重要性不亚于模型能力未来可能成为信息战中的关键增益来源值得收藏学习。AI Agent #技术趋势最近一个叫 Harness 的项目在 GitHub 上静悄悄地爬到了四千多星。不是什么大模型不是什么新框架。是一个专门给 AI Agent 设计团队的 AI Agent。说人话就是以前我们让一个 AI 干活。现在我们开始让一群 AI 组成团队干活。而这个叫 Harness 的东西负责画组织架构图。这听起来像是一个工具新闻。但往下挖了一层之后我发现不是。这是一场组织行为学的革命。只不过这次轮到了 AI 自己。六个阵型Harness 的设计文档里定义了六种团队架构。我把它们拆开来说。Harness 六种 Agent 团队架构总览第一种Pipeline——流水线。这个最简单。A干完给BB干完给C。每一步的输出是下一步的输入。你可以想象一个小说团队一个人搭世界观搭完交给做角色设计的角色设计完交给写情节的写完再给编辑。顺序不能乱一步慢了全队等。就像工厂流水线效率的天花板是那个最慢的工位。第二种Fan-out/Fan-in——扇形攻击。这才是 Agent 团队真正发光的地方。一个分发者把任务拆开同时扔给三四个专家。各自从不同角度干干完汇总结论。比如你让一个 AI 团队做行业调研。一个人扒官方数据一个人翻媒体报道一个人泡社区论坛看真实用户的吐槽还有一个翻学术论文。四个人并行各自从你指定的方向出发把能捞的都捞上来。最后整合的人把所有线索拼成一个完整的图景。关键是中间那个步骤跑着跑着扒媒体的人发现了一条融资新闻他可以直接喊翻论文的人——“嘿这家公司刚拿了钱你看看他们发了什么 paper”。不用经过你。这就是 Agent 团队和单打独斗的根本区别。第三种Expert Pool——专家池。一个路由器坐中间来什么活派什么专家。代码审查是最直观的例子。一份代码扔进来路由器扫一眼——“这里面有 SQL 拼接安全专家上”“这个循环里有 network 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