Harness Engineering 101：从零理解 Agent 外围系统的教程
Harness Engineering 101 是一套从第一性原理讲解如何构建 AI Agent 的系列教程，核心观点是「LLM 是大脑，Harness 是身体」。教程从「每轮把完整对话作为 JSON 数组发给无状态 API」出发，每章针对一个具体问题给这个循环打补丁，配套一个约 300 行的 Python 玩具 Agent。
要点
- 内容覆盖工具调用、Agent 循环、提示缓存、上下文预算、子 Agent、MCP 与技能扩展、Hooks、防护机制和 RAG
- 附录讨论模型路由与成本、worktree 隔离、计划模式、重试与限流
- 正文采用 CC BY-NC-ND 4.0，代码采用 MIT
为什么值得关注
对想理解 Claude Code 这类 Agent 内部机制、或打算自建 Agent 工作流的同事，是一份结构清晰的入门材料。
来源
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Harness Engineering 101 是一套从第一性原理讲解如何构建 AI Agent 的系列教程，核心观点是「LLM 是大脑，Harness 是身体」。教程从「每轮把完整对话作为 JSON 数组发给无状态 API」出发，每章针对一个具体问题给这个循环打补丁，配套一个约 300 行的 Python 玩具 Agent。
- 内容覆盖工具调用、Agent 循环、提示缓存、上下文预算、子 Agent、MCP 与技能扩展、Hooks、防护机制和 RAG
- 附录讨论模型路由与成本、worktree 隔离、计划模式、重试与限流
- 正文采用 CC BY-NC-ND 4.0，代码采用 MIT
**为什么值得关注**：对想理解 Claude Code 这类 Agent 内部机制、或打算自建 Agent 工作流的同事，是一份结构清晰的入门材料。
来源：[IsuruMaduranga/harness-engineering-101](https://github.com/IsuruMaduranga/harness-engineering-101)