今天，我想认真聊一件事——为什么你的 Agent 总是不听话？

我想先与你分享一个近乎每天都在我，或许也在你身边上演的场景：

你在用某个框架（比如 LangChain）写一个代码审查 Agent，现在代码跑起来了，Demo 演示也很丝滑，然后你开始跑真实的任务——

Agent 读取一个 3000 行的日志文件，API 返回：Token limit exceeded。

你翻文档，找到了一个截断参数，调了一下，能跑了。

但紧接着，Agent 在修复一个编译错误时，开始连续执行同一条错误的 bash 命令，10 次、20 次、30 次……原地打转，陷入死循环。

你叹了口气，在 System Prompt 里加了一句："请不要陷入死循环。"

这句话苍白到什么程度呢？大概和"请不要感冒"一样有用吧😂。

更可怕的是——由于你赋予了它执行 Shell 的权限，在某次幻觉中，它试图类似 rm -rf ./* 的操作，你盯着屏幕冷汗直流，赶紧加急去重写正则黑名单。。。

真实吧？但这不是你的问题，这是"框架调包"模式的原罪。因为“调包框架”（LangChain、AutoGen 等）本身就是黑盒。它们塞给模型几十个工具描述，把状态藏在内存里，你根本插不上手。框架越重，失控越狠。

如今大模型自己就会规划和调用工具了。它们不再需要这些框架“管家”，它们需要的是“缰绳”—— Harness。

简单说，Harness 就是给大模型写一个微型操作系统。

• 大模型 = CPU（负责思考）

• 上下文窗口 = RAM（极其金贵的内存）

• 本地操作 = 外设（硬盘、网卡）

Harness 不教模型怎么想，它主要干内存回收、硬件调度、系统中断这些“脏活”。如果你想构建工业级、长周期、可控的 AI Agent，肯定绕不开 Harness。因为三个最大的坑，Harness 刚好全填上了。

Harness 给 Agent 套上缰绳，让它跑得快又不翻车。

如果你认同这句话，那接下来的问题就是：Harness 到底怎么写？

答案就在 Tony Bai 的新课《从 0 开始构建 Agent Harness》里。不止讲原理，更是直接带你写代码。课程以 OpenClaw 为魂，以 Harness 为骨，带你打破黑盒困境，亲手复刻一个工业级的 Agent Harness。

课程刚上线，早鸟价仅需 ¥69

在 AI 狂飙的时代，打的就是信息差

跟着 Tony Bai 从 0 到 1 写一个生产级 Harness

Tony bai 说，如果要找一个学习 Harness 的标杆，OpenClaw 是个绝佳选择。它的设计哲学，用四个字概括就是：大道至简。

1.极简工具集

它没有臃肿的协议，四原语（Read、Write、Edit、Bash）包打天下。给模型一个 bash，它就能自己运行 git、grep，甚至自己写脚本来解决问题，从根源上消灭了工具层面的上下文膨胀的问题。

2.状态外部化

这是 OpenClaw 的神来之笔——抛弃在内存中维护复杂状态机，强制 Agent 把数据写在 Markdown 文件里：规划写在 PLAN.md，进度写在 TODO.md。记忆不再是黑盒，而是你随时可以打开、阅读、甚至手动修改的纯文本。

3.YOLO + 防御纵深

在本地环境，OpenClaw 奉行 YOLO（You Only Live Once）模式——让 Agent 自由狂奔。但同时，它在底层埋下了安全中间件（Middleware），当部署到服务器时，高危命令会被瞬间挂起，等待人类审批。这套"信任但验证"的哲学，是我见过最优雅的 Agent 安全方案。

跟着 Tony Bai 复刻Open Claw这个项目的过程中，你会扎扎实实地感受到它的极简架构哲学，这将会让你受用整个职业生涯。Tony Bai 会从它的心脏 Main loop 开始，一步步扩展，直到你拥有一个完整的专属 Agent Harness，以下就是专栏的复刻航海图，你可以收藏一下。

课程全程 22 讲，覆盖六个核心模块：

1. 核心引擎：手写 ReAct 循环 + 多模型适配 + “慢思考”机制

2. 极简工具：ToolRegistry + Go 并发拉满工具执行

3. 上下文工程：动态提示词 + 阶梯压缩 + 记忆外部化为本地文件

4. 稳定性：运行时斩断死循环 + 中间件拦危险操作 + Subagent 隔离

5. 可观测性：链路追踪 + 成本审计 + 自动 Benchmark

6. 实战串讲：CLI 工具 + 飞书安全运维助手

详细安排看大纲，可以更细致的了解：

课程中虽然使用的是 Go 语言，带着大家从零构建 go-tiny-claw——一个轻量、极简但五脏俱全的工业级 Agent Harness 引擎。但无论你用 Go、Python 还是 Rust，核心资产都是"架构思想与驾驭逻辑"——底层哲学放之四海而皆准。

最后回答一个问题：

"既然有了那么多框架，为什么还要从零造轮子？"

我的看法是：只有亲自造过轮子的人，才知道车辆在高速过弯时，底盘的极限在哪里。

在这个 AI 狂飙的时代，一部分人会因为固守"调包框架"的安逸而被底层的性能瓶颈和失控反噬；另一部分人，则会选择向下深钻，学会像写操作系统一样驾驭这股力量。

后者，才是未来真正稀缺的人才。

课程刚上线，早鸟价仅需 ¥69

在 AI 狂飙的时代，打的就是信息差

跟着 Tony Bai 从 0 到 1 写一个生产级 Harness

写在文末

Agent 的尽头是 OS。

大模型会变，API 会变，但底层的 Harness 逻辑是相通的。

学完这门课，你收获的不只是一个课程项目，而是一套可迁移的工程思维——面对任何 Agent 框架，你都能快速看清它的底层逻辑，知道哪里可能会出问题，怎么调优。

这是 Tony 老师做这门课的初衷，也是我认为它值得一学的原因。