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LangChain提出Agent工程化的新分層(Agent harness)

人工智能
Agent開(kāi)發(fā)的工程化成熟度在快速提升。從手寫(xiě)提示詞到框架抽象,再到運(yùn)行時(shí)保障,最后到開(kāi)箱即用的基座服務(wù)。每一層都在降低使用門(mén)檻,提高開(kāi)發(fā)效率。

LangChain拿到了新融資,對(duì)自己有了新定位——Agent基礎(chǔ)設(shè)施提供商,同時(shí)對(duì)自己的產(chǎn)品矩陣做了新的梳理,重新定義了Agent開(kāi)發(fā)的三個(gè)層次。

他把Agent開(kāi)發(fā)分成三層:

  • Framework(框架層):提供抽象和標(biāo)準(zhǔn)化接口。LangChain就是這一層,還有Vercel的AI SDK、CrewAI這些。主要解決的是"怎么寫(xiě)"的問(wèn)題。框架的價(jià)值在于提供心智模型的抽象,讓開(kāi)發(fā)者更容易上手,但做得不好就會(huì)掩蓋內(nèi)部機(jī)制,缺乏高級(jí)用例的靈活性。
  • Runtime(運(yùn)行時(shí)):處理生產(chǎn)環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施需求。LangGraph屬于這層,提供持久化執(zhí)行、流式支持、人機(jī)協(xié)作中斷、線程級(jí)持久化等能力。解決的是"怎么跑"的問(wèn)題。Chase提到,運(yùn)行時(shí)通常比框架更底層,可以為框架提供支撐——比如LangChain 1.0就構(gòu)建在LangGraph之上。
  • Harness(基礎(chǔ)方案引擎、基座):更高層的封裝,內(nèi)置默認(rèn)提示詞、工具調(diào)用處理、規(guī)劃工具、文件系統(tǒng)訪問(wèn)等。DeepAgents就是這個(gè)定位,Chase形容它是"通用版本的Claude Code"。解決的是"怎么用"的問(wèn)題,提供開(kāi)箱即用的完整方案。

Agent工程化使用場(chǎng)景對(duì)比Agent工程化使用場(chǎng)景對(duì)比

這個(gè)分層有意思的地方在于,它不是簡(jiǎn)單的技術(shù)棧劃分,而是基于用戶分層的。Chase承認(rèn)邊界很模糊,LangGraph既是運(yùn)行時(shí)也有框架特性。但這確實(shí)是個(gè)問(wèn)題,但也是改進(jìn)方向。

簡(jiǎn)單概括,"LangChain = build, LangGraph = run, harness = deploy + monitor + scale"。

"Agent Harness"概念的起源

Chase特意提到這不是他發(fā)明的術(shù)語(yǔ),而是來(lái)自Vtrivedy的文章(見(jiàn)末尾)。Vtrivedy把這叫做"HaaS"(Harness as a Service),認(rèn)為AI開(kāi)發(fā)的核心原語(yǔ)正在從LLM API轉(zhuǎn)向Harness API:

client.chat.completions.create() --> client.responses.create() --> agent.query()

Vtrivedy對(duì)Agent Harness的定義很具體:增強(qiáng)模型運(yùn)行時(shí)執(zhí)行的外部功能集合,包括對(duì)話和上下文管理、工具調(diào)用層、權(quán)限控制、會(huì)話和文件系統(tǒng)狀態(tài)、循環(huán)控制和錯(cuò)誤處理、基礎(chǔ)可觀測(cè)性等。簡(jiǎn)單講,就是一個(gè)更高階的,能夠低門(mén)檻,正確高效實(shí)施Agent的具備開(kāi)放性的開(kāi)箱即用方案(模板)。

Harness定制化流程圖Harness定制化流程圖

他強(qiáng)調(diào),構(gòu)建Agent的關(guān)鍵是"個(gè)性化定制基座",包括四個(gè)核心組件:

  1. 系統(tǒng)提示詞 - 告訴Agent目標(biāo)、環(huán)境、工具使用方法等
  2. 工具/MCP - 內(nèi)置工具加上特定用例的自定義邏輯
  3. 上下文 - 代碼文檔、用戶個(gè)性化信息等
  4. 子Agent - 用于專業(yè)化和并行化處理

小結(jié)

Agent開(kāi)發(fā)的工程化成熟度在快速提升。從手寫(xiě)提示詞到框架抽象,再到運(yùn)行時(shí)保障,最后到開(kāi)箱即用的基座服務(wù)。每一層都在降低使用門(mén)檻,提高開(kāi)發(fā)效率。

Vtrivedy提到一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):好的Agent構(gòu)建是迭代進(jìn)化,你不能在沒(méi)有v0.1版本的情況下進(jìn)行迭代。開(kāi)箱即用的完整解決方案能讓你的Agent快速進(jìn)入內(nèi)部團(tuán)隊(duì)手中,然后持續(xù)迭代改進(jìn)。他預(yù)測(cè)在接下來(lái)的6個(gè)月內(nèi),大多數(shù)面向用戶的AI產(chǎn)品將使用現(xiàn)有的Agent基座作為其核心用戶交互模式。他設(shè)想了一個(gè)"開(kāi)放基座生態(tài)系統(tǒng)"的未來(lái)——開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建定制基座,用戶插入其中進(jìn)行進(jìn)一步編輯或作為產(chǎn)品使用。

單純的模型調(diào)用已經(jīng)不夠了,大量的應(yīng)用落地和生產(chǎn)維護(hù)需要更完整的工程化支撐,很多這樣的產(chǎn)品正在出現(xiàn),AI工程的黃金時(shí)代才剛剛開(kāi)始。筆者也剛剛發(fā)過(guò)一篇文章,就是這方面的嘗試(SGLang Model Gateway 0.2 發(fā)布:企業(yè)級(jí)一體化AI原生編排)。

Chase這次分層定義,實(shí)際上是在為L(zhǎng)angChain生態(tài)的產(chǎn)品線做理論支撐。但客觀來(lái)說(shuō),這也是對(duì)過(guò)去快速迭代帶來(lái)的產(chǎn)品定位混亂的糾正,能讓開(kāi)發(fā)者更清楚地理解自己在構(gòu)建什么,需要什么層次的工具。

Vtrivedy的文章:https://www.vtrivedy.com/posts/claude-code-sdk-haas-harness-as-a-service

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: AI工程化
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