所谓「Agentic Coding Harness」,本质上是「上下文编排工具」,而非智能本身 -- 来自 @SemiAnalysis_ 关键认知:LLM 是无状态的 这是理解所有 harness 的前提。...
SemiAnalysis 指出 Agentic Coding Harness 本质是上下文编排工具,通过 REST 循环和 JSON Schema 实现,智能上限由模型决定。
SemiAnalysis 指出 Agentic Coding Harness(如 Claude Code、Codex、OpenCode)本质是上下文编排工具,而非智能本身。其核心机制基于 LLM 的无状态特性,通过 REST 循环和 JSON Schema 实现:Harness 在每轮请求中组装系统提示、工具定义和消息历史,通过 HTTP POST 调用 LLM,模型返回工具调用意图后由本机执行并回填结果。不同 Harness 的差异仅在于上下文管理策略和 TUI/UX 设计,智能上限由底层模型决定。 核心观点: 1. LLM 无状态,Harness 必须在每轮请求中完整重建系统提示、工具定义和消息历史。 2. 工具执行发生在用户本机,LLM 仅返回 JSON 意图,攻击面在于本机执行环节。 3. 不同 Harness(Claude Code、Codex、OpenCode)的差异仅在于上下文管理策略和 TUI/UX,不决定智能上限。
所谓「Agentic Coding Harne 」,本质上是「上下文编排工具」,而非智能本身 -- 来自 @SemiAnaly i _ <br><br>关键认知:LLM 是无状态的<br>这是理解所有 harne 的前提。底层模型(Claude Opu 、GPT 系列)没有任何
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