Agent-Loop

如果把 Agent 拆解成一个公式，最简单的表达就是：

Agent = Model + Harness

Model 负责思考、推理、决策；Harness 负责循环控制、工具路由、状态管理。过去一年，社区的目光几乎全部聚焦在 Model 上——谁的能力强、谁更便宜、谁上下文更大。但 Anthropic 工程团队最近发布的 Managed Agents 架构文章揭示了一个被忽视的事实：

“Harnesses encode assumptions about what Claude can’t do on its own. Those assumptions go stale as models improve.”

Harness 编码了关于"模型做不到什么"的假设，而这些假设会随着模型能力提升而迅速过时。一个更有趣的推论是：模型越强，Harness 的设计就越重要——因为越强的模型需要越精密的控制结构，才能把能力转化为可靠的产出。

这篇文章从 Anthropic 的工程实践出发，拆解 Agent 架构的核心设计模式，以及"面向未来的 Harness"到底长什么样。

在AI辅助编程的时代，Claude Code等智能代码助手已经成为开发者的得力助手。但你是否好奇过：为什么Claude Code能够自动发现并修正生成代码中的错误？这背后的"Agent Loop"机制究竟是如何工作的？本文将深入剖析Claude Code的自动修正原理，并分享Agent Loop的最佳实践。