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AI智能体竞争不只在模型，harness正成为关键变量

决定AI智能体实际表现的，不仅是大语言模型（LLM）本身，围绕模型构建的harness也在成为关键能力层。Earendil将其概括为系统提示词、工具、Agent Loop和转换层四部分，并推出支持多模型切换的开源框架Pi，用户分享的扩展功能已超过5000个。NVIDIA的AI智能体系统AVO的案例也显示，仅凭模型基准测试，已难以准确评估智能体系统的真实能力。