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Latent Space 解析 Agent Harness 演進：Claude Code 標誌模型能力首度追上自主代理框架
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據 Latent Space 分析，AI 工程師在聖誕節前後注意到 Agent 開始發揮實質作用，此突破源於模型能力與「Agent Harness（代理外掛系統）」發展曲線的交叉。Harness 泛指模型權重以外的環境、工具、上下文與護欄，Transformer 發明者之一 Lukasz Kaiser 亦指出，近期的躍進源於 Harness 與後訓練的共同改變。
文章將 Harness 的演進劃分為四個階段：
2022 年 10 月的 ReAct 僅為提示詞技巧，屬於外部的代理迴圈概念。
2023 年春季的 AutoGPT 與 BabyAGI 賦予模型過早的自主性，在模型能力不足下，多步任務反而會放大錯誤率。
2023 至 2024 年的 Cursor 與 Copilot 退回「人類在迴圈內」模式，由人類主導迴圈；同期初版 Devin 嘗試恢復模型自主性，但 Answer.AI 測試顯示其成功率僅約 15%。
2024 年底 o1 推理模型問世，模型能力首度出現超越 Harness 限制的跡象；2025 年 2 月推出的 Claude Code 則把握此契機，放棄 IDE 轉向終端機，透過賦予 bash 與檔案讀寫權限，並以權限規則取代人工批准，標誌著模型已能真正駕馭自主代理迴圈。
讀原始報導背景
Agent harness（又稱代理腳手架）是圍繞大型語言模型的軟體基礎設施，負責管理工具使用、記憶體與執行環境，使其能作為 AI 代理運作。英國 AI 安全研究所指出，一個完整的 AI 代理即是由模型本身與這類外部框架共同組成。