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

發(fā)布于 2025-10-30 07:52
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LangChain拿到了新融資,對自己有了新定位——Agent基礎設施提供商,同時對自己的產(chǎn)品矩陣做了新的梳理,重新定義了Agent開發(fā)的三個層次。

LangChain提出Agent工程化的新分層(Agent harness)-AI.x社區(qū)

他把Agent開發(fā)分成三層:

Framework(框架層):提供抽象和標準化接口。LangChain就是這一層,還有Vercel的AI SDK、CrewAI這些。主要解決的是"怎么寫"的問題。框架的價值在于提供心智模型的抽象,讓開發(fā)者更容易上手,但做得不好就會掩蓋內(nèi)部機制,缺乏高級用例的靈活性。

Runtime(運行時):處理生產(chǎn)環(huán)境的基礎設施需求。LangGraph屬于這層,提供持久化執(zhí)行、流式支持、人機協(xié)作中斷、線程級持久化等能力。解決的是"怎么跑"的問題。Chase提到,運行時通常比框架更底層,可以為框架提供支撐——比如LangChain 1.0就構建在LangGraph之上。

Harness(基礎方案引擎、基座):更高層的封裝,內(nèi)置默認提示詞、工具調(diào)用處理、規(guī)劃工具、文件系統(tǒng)訪問等。DeepAgents就是這個定位,Chase形容它是"通用版本的Claude Code"。解決的是"怎么用"的問題,提供開箱即用的完整方案。

LangChain提出Agent工程化的新分層(Agent harness)-AI.x社區(qū)

這個分層有意思的地方在于,它不是簡單的技術棧劃分,而是基于用戶分層的。Chase承認邊界很模糊,LangGraph既是運行時也有框架特性。但這確實是個問題,但也是改進方向。

簡單概括,"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)明的術語,而是來自Vtrivedy的文章(見末尾)。Vtrivedy把這叫做"HaaS"(Harness as a Service),認為AI開發(fā)的核心原語正在從LLM API轉向Harness API:

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

Vtrivedy對Agent Harness的定義很具體:增強模型運行時執(zhí)行的外部功能集合,包括對話和上下文管理、工具調(diào)用層、權限控制、會話和文件系統(tǒng)狀態(tài)、循環(huán)控制和錯誤處理、基礎可觀測性等。簡單講,就是一個更高階的,能夠低門檻,正確高效實施Agent的具備開放性的開箱即用方案(模板)。

LangChain提出Agent工程化的新分層(Agent harness)-AI.x社區(qū)

Harness定制化流程圖

他強調(diào),構建Agent的關鍵是"個性化定制基座",包括四個核心組件:

  1. 系統(tǒng)提示詞- 告訴Agent目標、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、用戶個性化信息等
  4. 子Agent- 用于專業(yè)化和并行化處理

小結

Agent開發(fā)的工程化成熟度在快速提升。從手寫提示詞到框架抽象,再到運行時保障,最后到開箱即用的基座服務。每一層都在降低使用門檻,提高開發(fā)效率。

Vtrivedy提到一個關鍵點:好的Agent構建是迭代進化,你不能在沒有v0.1版本的情況下進行迭代。開箱即用的完整解決方案能讓你的Agent快速進入內(nèi)部團隊手中,然后持續(xù)迭代改進。他預測在接下來的6個月內(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。他設想了一個"開放基座生態(tài)系統(tǒng)"的未來——開發(fā)者創(chuàng)建定制基座,用戶插入其中進行進一步編輯或作為產(chǎn)品使用。

單純的模型調(diào)用已經(jīng)不夠了,大量的應用落地和生產(chǎn)維護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工程的黃金時代才剛剛開始。筆者也剛剛發(fā)過一篇文章,就是這方面的嘗試(??SGLang Model Gateway 0.2 發(fā)布:企業(yè)級一體化AI原生編排??)。

Chase這次分層定義,實際上是在為LangChain生態(tài)的產(chǎn)品線做理論支撐。但客觀來說,這也是對過去快速迭代帶來的產(chǎn)品定位混亂的糾正,能讓開發(fā)者更清楚地理解自己在構建什么,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??

本文轉載自??AI工程化??,作者:ully

已于2025-10-30 07:52:18修改
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