导学:Agent Harness 与职业转型
理解 prompt 使用者、应用开发者和 Agent 工程师之间的能力边界。
用 Pi Agent Core、Hermes 和 Fiitx 的真实工程路径,学会构建可托付的 Digital Worker。
const worker = createDigitalWorker({
runtime: new AgentHarness(),
model: modelRouter.select("coding"),
tools: mcp.registry(),
memory: new SessionDB(),
policy: new ApprovalGate({
shell: "ask",
filesystem: "diff-first",
network: "scoped"
})
});
await worker.run({
channel: "desktop",
goal: "fix failing checkout flow",
acceptance: ["tests pass", "trace replayable"]
});课程不是教 prompt,而是把模型、工具、人和系统责任组织成可运行的软件结构。
每个模块都配代码示例、架构图、trace 证据和验收检查。
理解 prompt 使用者、应用开发者和 Agent 工程师之间的能力边界。
围绕消息、工具调用、流式输出、重试和状态,搭建最小可靠 Agent Loop。
用 Pi 风格的 AgentHarness 思路组织 turn、session、snapshot、tool 和 handoff。
用 registry、manifest、diff、artifact、MCP server 和 skill,让工具链可治理。
用结构化记忆、可搜索 session 和可复盘证据替代无脑塞上下文。
把工作路由到专门 Agent,而不是塞进一个万能助手。
把高风险模型动作变成明确的权限、沙箱、审计和人工决策边界。
从前台聊天会话进入后台 daemon、schedule、channel 和 delivery。
以 Fiitx 为案例,拆解本地优先 Workbench、可见执行、审批、模型路由和控制面。
把生产失败转成设计约束、测试、Skill 和产品能力。
用 trace、replay、成本、延迟、恢复率和可解释性评测系统行为。
交付一个作品集级 Agent Harness,包含 runtime、tools、memory、policy、channels 和 evaluation。
交付一个作品集级 Agent Workbench:支持工具调用、MCP/Skill、权限审批、执行日志、记忆和 Eval。
Agent Harness 独立购买、独立兑换码、独立学习进度,不影响你已购买的其它课程。
微信支付 99.9 元/年,解锁全部 86 讲 Agent 工程师实战课。