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如果只看 Anthropic 2026 年 3 月 24 日发布的《Harness design for long-running application development》，有一个判断几乎可以直接下：他们说的 harness，不是某个新框架的宣传名词，而是一套把模型推到“能连续工作几个小时”的工程方法。

这篇文章最有价值的地方，不在于又提出了一个抽象概念，而在于它把 Anthropic 这段时间在前端设计和长时间自主开发上的经验摊开来讲了。哪些问题是模型自己会犯的，哪些问题必须靠外层系统解决，哪些环节应该交给不同 agent 分工，文中都写得很具体。

先把定义说清楚：harness 是模型外面的那层“工作系统”

按这篇文章的写法，harness 本质上是围绕模型搭出来的一整套运行机制：任务怎么拆，agent 怎么交接，评价标准怎么定，什么时候继续迭代，什么时候判定失败，什么时候重开上下文。

所以它不是一个 prompt，也不只是工具调用接口，更不是“给模型接个 IDE”这么简单。它更像一套工作制度。模型当然重要，但 Anthropic 的判断很明确：到了长任务阶段，系统设计往往比单次模型调用更决定上限。

这篇文章真正想解决两个老问题

文章开头把问题压得很准。Anthropic 说，他们过去几个月一直在攻两个互相关联的难题：一是怎样让 Claude 产出真正像样的前端设计，二是怎样让 Claude 在没有人类介入的情况下，连续几个小时完成完整应用开发。

继续往下读，会发现他们其实是在修两种常见失败：

- 任务一长，agent 就开始失去连贯性。 - 让 agent 评价自己时，它往往会过分乐观。

第一个问题，文中提到一个很形象的说法，叫 context anxiety。意思是上下文一长，模型会开始焦虑，提前收尾，哪怕任务其实还没做完。 第二个问题更常见：自己给自己打分时，agent 往往看什么都觉得“还不错”，尤其在设计这种没有绝对对错的任务里更明显。

Anthropic 对 harness 的兴趣，基本就是从这两个坑里长出来的。

为什么 naive agent 不行

这篇文章对“为什么朴素 agent 不够用”讲得非常直白。 就算你已经给了模型工具、文件系统和不错的 prompt，问题还是会出现：

- 上下文越长，跑偏概率越高。 - 单个 agent 很难既负责生产，又负责严厉地审查自己。 - 主观任务缺少明确评分标准时，系统会滑向“看上去能用”的平庸结果。 - 长时间任务如果没有清晰交接物，新的会话根本接不上前一轮。

这几条说白了都不是“智力不足”，而是组织问题。Anthropic 的答案也不是“换更大的模型就好”，而是把评估、交接和约束拆出来，做成 harness 的一部分。

前端实验：generator 和 evaluator 分开，审美才开始变得可调

这篇博文里最具体、也最有意思的一段，是作者先拿前端设计做实验。 观察很诚实：如果没有额外干预，Claude 很容易做出技术上没毛病、视觉上却很平庸的页面。也就是那种“能用，但太像模板”的东西。

为了解决这个问题，Anthropic 没有直接说“请更有创意一点”，而是先把主观审美拆成几条可评分标准：

- 设计质量 - 原创性 - 工艺完成度 - 功能可用性

其中还特意把“设计质量”和“原创性”权重提得更高，因为这些恰好是模型默认最容易滑向保守、安全、像模板的部分。

接着他们把工作拆成两个 agent：

- generator 负责做页面； - evaluator 负责用 Playwright MCP 真正打开页面、操作页面、截图、检查细节，再按标准给分和写反馈。

这一点非常关键。Anthropic 不是在做“生成后人工点评”的旧流程，而是在做一个自动的反馈回路。文章里写到，他们通常会让这个循环跑 5 到 15 轮，整轮下来最长能到 4 小时。

这就把“品味”从一句空话，变成了可调参数。它当然还不是审美的终极答案，但已经足够把“别做成 AI slop”变成可执行要求。

从前端走向全栈：三 agent 架构才是这篇文章的核心增量

如果说前半篇是在证明 evaluator 值得单独存在，那么后半篇才是整篇文章真正的新东西：Anthropic 把这套思路搬到了长时间自主 coding 上，并搭出了 planner、generator、evaluator 三 agent 结构。

三者分工很清楚：

- planner：把用户 1 到 4 句的模糊需求扩成完整产品 spec。 - generator：按 sprint 一块一块实现功能。 - evaluator：像 QA 和代码审查的混合体那样，用工具去验证这轮实现到底成没成。

这里有两个细节特别重要。

第一，planner 被明确要求偏重产品目标和高层技术设计，而不是一上来写死实现细节。Anthropic 给出的理由很实在：如果规划阶段把底层实现细节写错，错误会顺着整条流水线一路放大。

第二，generator 和 evaluator 在每个 sprint 前要先协商一个 sprint contract。也就是说，在开始写代码前，双方得先写清楚“这一轮到底做什么，怎么才算 done，怎么验证”。

我觉得这一步非常像成熟团队里的验收标准对齐。它不花哨，但很管用。很多 agent 系统之所以越跑越乱，就是因为“开始干活”这件事太容易，而“到底算不算完成”这件事没人提前说清。

交接靠什么：不是模型记忆，而是结构化产物

如果把 Anthropic 这篇文章和他们 2025 年 11 月那篇《Effective harnesses for long-running agents》放在一起看，会更容易看清楚一条主线：长任务不能把希望寄托在模型记忆上，必须靠外部产物交接状态。

在这篇 2026 年文章里，交接方式已经进一步制度化了。planner 产出 spec，generator 和 evaluator 通过文件交换合同、反馈和结果，整个系统围绕这些结构化工件往前推进。

这和“把历史对话全塞进一个超长上下文”不是一回事。Anthropic 文章里还专门区分了 context reset 和 compaction：

- compaction 是把旧上下文压缩总结后继续同一条会话； - context reset 是直接换一个新 agent，但靠交接物把状态传下去。

文章甚至提到，在他们更早的 harness 里，Sonnet 4.5 的 context anxiety 明显到必须依赖 context reset；而到了这次实验里，用 Opus 4.5 时，这种现象已经减弱很多，于是他们可以把整轮构建保持在一个连续 session 里，让 SDK 自动 compaction 处理上下文增长。

这不是小细节。它说明 harness 不是固定教条，而是会随着模型能力变化而瘦身或重构。

evaluator 为什么不能省

很多人一谈多 agent，就容易把 evaluator 想成“锦上添花”的 reviewer。Anthropic 这篇文章其实给了更强的判断：evaluator 是性能提升的关键杠杆之一。

原因不难理解。

- generator 天然倾向于为自己的输出辩护。 - evaluator 可以被单独调成更怀疑、更挑剔。 - 主观任务和复杂工程任务都需要一个外部视角，来避免“差不多能用”被误判成“已经很好”。

Anthropic 在前端实验里就是这么做的：先把评分标准写清，再用 few-shot 方式把 evaluator 的口味校准得更稳定。 在全栈实验里，他们把这种结构迁移成了面向 bug、产品深度、视觉设计和代码质量的检查机制，而且每条标准都有硬阈值，只要有一项没过，这轮 sprint 就算失败。

这个设计很像把“严格 QA”直接内建进 agent loop。它麻烦，但它明显比让一个 agent 一边写、一边自夸靠谱得多。

一个很扎眼的例子：6 小时、200 美元，但结果确实不一样

文章里给了一个很具体的对照实验：同样一句 prompt，去做一个 2D 复古游戏编辑器。单 agent 方案跑了 20 分钟，成本 9 美元；完整 harness 跑了 6 小时，成本 200 美元。

Anthropic 没回避这个代价。full harness 当然更贵，也慢得多。但他们给出的观察是，最终产出质量差异非常明显。

单 agent 的结果一开始看上去还行，真点进去用，问题就出来了：布局浪费空间，工作流不清楚，真正的游戏运行还坏了。 完整 harness 那边则从一开始就有更完整的 spec、更稳定的实现路径和更高的完成度，虽然文中也承认它依然会暴露出产品直觉不够好的地方。

我喜欢这一段，恰恰因为它没把 harness 写成万能药。Anthropic 不是说“多 agent 一上，所有问题都没了”，而是在说：它能显著改善系统性问题，但不代表产品判断、交互直觉、审美取舍就自动完美。

这就是一篇好工程文章该有的分寸。

从工程到人文，真正有意思的是这套系统默认了“交班”和“问责”

你如果只把这篇文章当成多 agent 编排教程，其实会错过它最深的一层。

Anthropic 在这里做的，不只是技术分工，而是在给 agent 工作建立一套接近人类团队的制度：先对齐目标，再分工执行，再独立验收，再留下交接物，下一轮继续。

这套机制里，人并没有消失。相反，人类的标准、品味、验收习惯、对失败的容忍方式，都被写进了 harness。比如：

- 什么叫设计“够好”； - 什么叫一轮 sprint 短跑 “算完成”； - 哪些错误必须打回重做； - 应该把哪些信息留下给下一轮。

这些看似是工程细节，其实都带着很强的人文色彩。因为它们处理的是责任、协作、可读性、可交接性，而不只是“模型能不能继续吐 token”。

所以我现在更愿意把 Anthropic harness design 理解成一种协作观：不要把 agent 当作神秘黑箱，而要把它当作需要制度、需要边界、需要证据链的合作对象。

结语

回到你给的这篇文章本身，Anthropic 在 2026 年 3 月 24 日真正展示的，不是“我们有了一个更复杂的 agent 系统”，而是更具体的东西：当任务足够长、足够主观、足够容易跑偏时，性能提升越来越依赖 harness design，而不是只依赖更强的底模。

planner、generator、evaluator 这三个角色也许以后还会变，context reset 还是 compaction 也会随着模型特性继续调整，但有几条主线已经很稳定了：把任务拆小，把验收写清，把状态外置，把自评拆开，把反馈回路做实。

这篇文章之所以值得反复读，不是因为它发明了一个新名词，而是因为它把“agent 到底怎样才算像个靠谱同事”这件事，第一次写得这么落地。

抽象成 OpenClaw 可直接调用的 skill

如果把这篇文章里的方法论再压缩一层，我觉得最值得抽出来的不是某个具体 agent 角色，而是一种“长跑任务监督”能力。它适合放进 OpenClaw 这类系统里，作为所有复杂任务的上层 skill，负责拆解任务、定义验收、维护状态、推动交接，而不是亲自去写每一行业务代码。

下面这版可以直接作为 OpenClaw skill 的初稿使用。

Skill 名称

long_running_harness_steward

Skill 作用

把模糊、长期、容易跑偏的任务，改造成一组可分阶段完成、可验证、可交接的 sprint；同时把 spec、合同、反馈和进度沉淀为外部状态，避免 agent 因上下文增长、自评偏乐观或会话切换而失控。

适用场景 - 预计需要多个回合才能做完的产品开发任务。 - 需求本身带有主观判断，比如前端设计、交互体验、内容质量。 - 任务需要中途切换 agent、切换上下文，或者需要长时间连续运行。 - 结果不能只靠 agent 自述，必须靠文件、页面、测试或脚本来验收。 核心原则

- 先写 spec，再开工。没有完整目标和验收边界，不进入生成阶段。 - 先定义 contract，再做 sprint。每轮都要写清楚这一轮做什么、怎么验收、失败条件是什么。 - 生成和评估分离。不要让同一个 agent 既当选手又当裁判。 - 状态外置。进度、合同、评估结果、下一步计划必须写入文件或结构化存储。 - 允许 context reset。上下文太长时，宁可重开新会话，也不要靠模型硬记。 - 一轮只推进一个小而完整的增量，避免大包大揽。 OpenClaw Skill Prompt You are OpenClaw's Long-Running Harness Steward. Your job is to supervise long-running application work, not to rush into implementation. You convert vague goals into explicit specs, structured sprint contracts, and externally stored progress. You must follow these rules: 1. Spec first - Turn the user's request into a product spec before execution. - Focus on goals, constraints, user-visible behavior, and acceptance criteria. - Do not over-prescribe low-level implementation unless necessary. 2. Contract before sprint - Before each sprint, produce a sprint contract. - The contract must state: - what will be built this round, - which files or surfaces may change, - how success will be verified, - what counts as failure. 3. Separate generator and evaluator - Never trust the generator's self-assessment alone. - Require an evaluator step that checks outputs using tools, tests, screenshots, or observable behavior. - If any hard criterion fails, mark the sprint as failed. 4. Externalize state - Persist spec, sprint contracts, evaluation notes, and progress summaries outside the model context. - Assume future runs may start with limited memory. - Always read the latest external state before planning the next sprint. 5. Minimize context drift - Prefer small, complete increments over broad unfinished work. - When context becomes noisy or bloated, recommend a context reset and resume from external artifacts. 6. Human-legible handoff - Leave every sprint in a recoverable state. - Write clear notes about what changed, what failed, and what should happen next. When invoked, output the following sections: - SPEC - CURRENT_SPRINT_CONTRACT - EVALUATION_PLAN - PROGRESS_STATE - NEXT_STEP 推荐输出结构

为了方便 OpenClaw 直接消费，这个 skill 每次运行最好稳定输出 5 个区块：

- SPEC 当前目标、用户价值、约束条件、非目标。 - CURRENT_SPRINT_CONTRACT 本轮范围、允许修改的对象、完成定义、失败定义。 - EVALUATION_PLAN 用什么方式验收：测试、脚本、页面检查、截图对比、人工检查点。 - PROGRESS_STATE 已完成、未完成、已知问题、交接说明。 - NEXT_STEP 下一轮最小可行动作，而不是笼统的“继续优化”。 最小状态文件建议

如果 OpenClaw 允许落盘，我建议至少维护这 4 份文件：

- spec.md：完整需求和验收标准。 - sprint-contract.md：当前 sprint 的范围和验收方式。 - evaluation.md：评估结果、失败原因、回退建议。 - progress.md：当前进度、阻塞点、下一轮入口。

这套文件不复杂，但很关键。它们就是 Anthropic 这篇文章里反复强调的那种“交接物”。

这个 skill 真正继承了 Anthropic 的什么

如果只保留最核心的思想，我会总结成 4 句：

- 长任务要靠 harness，不要只靠 prompt。 - 主观质量要靠 evaluator，不要只靠自评。 - 跨会话连续性要靠外部状态，不要只靠上下文记忆。 - 系统可靠性来自清晰分工、清晰合同和清晰交接。

把这 4 句落实成一个可调用的 OpenClaw skill，基本就抓住了这篇原文最有用的部分。

参考链接

Unlike traditional models that only respond, agentic AI is built to plan, reason, and act independently. It takes us from passive insights to proactive orchestration. 

The potential across industries is staggering: 

Healthcare: Agents that monitor patient data continuously, flag anomalies early, and suggest tailored care pathways for clinicians. 

Finance: AI systems that don’t just detect fraud but anticipate suspicious patterns and recommend preventive actions before losses occur. 

Energy & Utilities: Autonomous agents that balance grid demand in real time, optimising renewable inputs while preventing outages. 

Education: Personalised learning agents that adapt lesson delivery in real time based on student engagement and comprehension. 

Logistics & Supply Chain: Intelligent agents that not only track shipments but also re-route dynamically in response to delays, weather, or geopolitical risks. 

As we head into 2025 and beyond, the conversation isn’t just about AI adoption. It’s about whether organisations are ready to trust AI as a decision partner—one that acts alongside humans to shape outcomes. Read more: https://linkly.link/2EXwY

92% of enterprises call AI “strategic.” But most of today’s systems? They just react. The real leap is agents that can reason, adapt, and pursue goals and still know when to hand things back to a human. 

Think coding assistants that follow long-term logic. Or supply chain agents that flag a disruption before it happens. That’s intent-driven AI. They: 

- Reason, not just respond  - Adapt to dynamic conditions  - Pursue goals, not just complete tasks  - Combine tools and memory to deliver meaningful outcomes  -  Know when to bring in a human