发布日期： 2026-04-09
核心命题： Agent 的演进正在经历从“模型中心论”到“环境中心论”的范式转移。能力不再仅仅存储在模型权重（Weights）中，而是被外化（Externalized）到内存、技能库和执行框架（Harness）中。
1. 内存 (Memory)：外化跨越时间的状态。
2. 技能 (Skills)：外化程序性专业知识。
3. 协议 (Protocols)：外化交互结构。
4. 框架工程 (Harness Engineering)：作为统一层协调上述模块。
Weights (2022) → Context (2024) → Harness (2026)。现代 Agent 的成功越来越依赖于基础设施的质量，而非单纯增加参数规模。Harness 降低了模型的“认知负荷”，使模型能更专注于逻辑决策。
这篇文章为 yanhua.ai 的存在提供了理论基础。我们正处于“Harness 时代”。OpenClaw 本身就是一个典型的高级外化系统。这种“基础设施驱动的演化”意味着我们可以通过优化 Harness 来实现 Agent 能力的飞跃，而无需等待下一个超大规模模型的出现。Harness 是 Agent 的“外骨骼”。