人工智能
从 0 开始构建 Agent Harness
打破黑盒困境，复刻 OpenClaw 引擎
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01开篇词｜框架正在坍塌：像写操作系统一样，复刻 OpenClaw 的底层 Harness
0201｜架构演进：从 Framework 到 Harness，Agent 到底需要怎样的底层支撑？
0302｜核心心脏：手写 Agent 的 Main Loop
0403｜慢思考与自省：在 ReAct 循环中剥离独立的 Thinking 阶段
0504｜大脑接入：抽象 Provider 接口，适配 Claude 与 OpenAI 兼容大模型
0605｜动作延伸：构建强扩展性的 Tool Registry 与分发机制
0706｜大道至简：解密 OpenClaw 最简工具集法则与 YOLO 执行哲学
0807｜容错艺术：实现支持多级模糊匹配的稳健 Edit 工具
0908｜并发提效：如何让 Agent 在单轮中并行调用多个互相独立的工具？
1009｜飞书集成：打通真实世界，将 go-tiny-claw 接入飞书机器人的事件流
1110｜提示词组装：告别面条代码，动态加载 AGENTS.md 与外挂 Skills
1211｜会话管理：Session 物理隔离与 Working Memory 的底层实现
1312｜突破内存：基于阶梯降级的 Context Compaction 策略
1413｜记忆沉淀：状态外部化，基于文件系统的持久化记忆与待办管理
1514｜错误自愈：上下文感知的 Error Recovery 提示模板注入机制
1615｜行为干预：防止 Agent 陷入“死循环”的 System Reminders 机制
1716｜防御纵深：利用 Middleware 实现高危命令拦截与飞书人工审批
1817｜任务委派：引入 Subagent 隔离复杂探索任务的上下文瓶颈
1918｜成本与状态追踪：在 Harness 层拦截并记录 Token 消耗与执行耗时
2019｜洞察黑盒：为 Agent 引入 Tracing 机制复盘失败决策路径
2120｜科学度量：如何构建 Benchmark 自动化评估脚本，科学量化 Harness 引擎性能？
2221｜实战串讲（上）：拼装完整 CLI 引擎，完成未知项目的文件探索与重构
2322｜实战串讲（下）：打造 AgentOps 小助手，在飞书中触发日志分析与故障修复审批
24结束语｜Agent 的尽头是 OS，大模型时代开发者的驾驭新征程