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本篇文章根据我在本月 43 Talks 线下活动中的分享整理而成。主理人李继刚邀请我时，给的主题词只有一个：Context。我想从 Agent 的视角出发，讨论一个判断：随着模型和 Harness 逐步趋同，真正决定 Agent 能力边界的，会越来越是 Context。
没错，我说的就是从6月下半旬开始在Github上爆火的OpenMontage。这是一个专门用来给AI视频生成准备的Harness工具，你把你的提示词给它，它就能自动帮你完善成专业的AI视频生成提示词，并且还配有剪辑、配音等等一系列后期工作。
模型还不够完美，但机器人必须开始干活。Ferrata 想解决的，正是 Physical AI 从 Demo 走向真实现场之前，最缺的那层安全绳。
硅谷 AI 圈又来了个新词：Loop Engineering。 大佬们纷纷表态，别再手动验证和写提示词了，该让 Agent 自己循环完成工作了。 OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 带火了这个讨论，Claude Code 负责人 Boris Cherny 也说他已经不怎么在 Claude Code 里输入提示词了，而是去写 loops。
过去两年，大模型写代码已经不再新鲜。从代码补全到 GitHub issue 修复，从竞赛编程到仓库级软件工程，人们习惯用一个简单标准评估 coding agent：代码能不能写对？测试能不能通过？
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
OpenSquilla 是一个开源 Agent Harness 框架（https://github.com/opensquilla/opensquilla）。它在 Agent 应用和模型之间加了一层运行中枢。OpenSquilla 由上海基元律动科技有限公司开发。基元律动成立仅几个月后，已完成首轮融资，估值高达1亿美元。
一直有在关注的一个 AI 短剧工具最近终于上线了，那就是群核科技的 LuxReal 短剧版。
说在前面：这又是一篇讲Harness的Survey，你最近可能已经看过了数篇讲Harness的文章、论文，其中还可能包括我上周解读的《Agent Harness Engineering：Agent的底盘工程综述｜CMU、耶鲁、Amazon》。
Anthropic实锤：Claude裸跑模型，9美元全废；但是套上Harness花200美元效果直接起飞。AI效果不好？别再纠结换模型了！OpenAI和Anthropic都在用的Harness工程，一文讲透。