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Cursor 工程師拆解 agent harness 存亡爭議與換工具成本差異

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Cursor 工程師拆解 agent harness 存亡爭議與換工具成本差異

原片標題:Agent Harness 已死?越复杂的 Agent,越像智商税

原片說明
N8N工作流仓库:https://github.com/soluckysummer/n8n_workflows 🙏🏻如果内容对你有帮助,拜托给我的视频点个赞! 【AI工作流课程】从零构建企业级工作流:https://ailinplus-s-school.teachable.com/p/ai 【我的博客】https://ai.linbintalk.com 【点个赞呗】视频创作不易,如果你喜欢我的视频,请点赞+订阅;你的支持,是我前进的不竭动力! 【每周更新视频】分享AI实战与落地的知识,高效探索ChatGPT的使用方法、技巧与行业应用场景,带你实战解锁人工智能、AI Agent的商业价值,让AI成为你手中真正的生产力! 【订阅频道链接】https://bit.ly/linbintalk 时间轴: 0:00 Harness 真的死了吗 1:01 Harness 到底是什么 1:47 三年换了三个名字 2:11 为什么有人说它死了 3:44 分数一样,钱差很多 6:13 模型吃掉 harness 7:53 Grok Bot 为什么往回加 9:06 模型吃不掉的三件事 10:31 以后的 harness 长什么样 11:06 判断和建议 频道精华视频: 1、最强AI工作流平台:免费部署、连接1000+外部应用,让AI真正替代重复工作 | N8N入门:https://www.youtube.com/watch?v=JNRCuF2ihz4 2、AI工作流+MCP:零代码打造最强AI Agent,一键接入海量工具 | N8N+MCP实战教程:https://www.youtube.com/watch?v=c2Ecz0tI7IU 3、无死角的AI微信:自动回复+智能转人工,无缝衔接、效率翻10倍:https://www.youtube.com/watch?v=0C76VvCjkwA 4、OpenAI新手救星:一键升级ChatGPT Plus,一站式解决ChatGPT账户、会员、4.0API问题:https://www.youtube.com/watch?v=xRb0dB7fZEs 5、部署满血Deepseek,显存不够?本地部署必看:秒懂硬件配置和模型参数的关系:https://www.youtube.com/watch?v=hbXc3vXnh1U 6、GPTs必学指南:从基础到高级 | 如何用Action打造AgentGPT,手把手教程:https://www.youtube.com/watch?v=ZtVh2RDFSkQ 7、【保姆级+免费】GPT4自动化神器:一键生成文案、视频、编程,小白也能轻松掌握AgentAI:https://www.youtube.com/watch?v=e5DiBg0ZGi8 8、Dify发布AI Agent:无需ChatGPT Plus会员,可基于任意大模型构建GPTs,并接入微信、网页、APP等应用:https://www.youtube.com/watch?v=l41J692grXE 9、用ChatGPT打造自动化工作流程:写日报、资讯筛选、评论回复等:https://www.youtube.com/watch?v=0Y7FDoWolD4 10、GPTs神技:1分钟让GPTs强大100倍,免费解锁50多项技能,GPTs秒变GPTs Plus:https://www.youtube.com/watch?v=dQZyVk3u-UQ 11、GPTs神操作:一句话操控上百款APP,自动发微信、短视频、查数据、回评论:https://www.youtube.com/watch?v=4vEcWM-2uNY 12、最新数字人克隆教程,内含独家省钱技巧:https://www.youtube.com/watch?v=i2kJqb_iZaA ----------------------------- 👉 微信:ailinplus 👉 Telegram粉丝群:https://t.me/linbintalk01 👉 我的推特:https://twitter.com/Linbintalk

做 harness 的人上台問「我飯碗是不是砸了」,這畫面也太有戲。Jediah Katz 今年才跟著 Cursor 被 SpaceX 買走,轉頭就在 AI Engineer 大會上說寫程式的花俏 harness 已經不能讓模型變聰明,下一秒又補一句它比以往更重要。我本來以為是標題殺人,聽完才懂他在講什麼。

harness 是套在模型身上的馬具
harness 是套在模型身上的馬具01:03

影片時間軸

  1. 00:00開場介紹 Cursor 的 harness 工程師 Jediah Katz 在 AI Engineer 大會的演講
  2. 01:47回顧提示詞工程師、上下文工程師到 harness 工程師三年換三個名字
  3. 02:17講 Cursor 年初用幾百個 agent 寫瀏覽器的風光案例
  4. 04:00介紹 UC Berkeley 研究:換 harness 對分數影響小、對成本影響大
  5. 06:16拆解演講核心圖:模型吃掉 harness,harness 去開闢新疆土
  6. 09:12點出模型吃不掉的三件事:在哪跑、能碰什麼、花多少錢
  7. 10:31預測未來 harness 方向:把 agent 拼起來、對用戶越來越透明
  8. 11:39給觀眾兩個行動建議:把規則寫成檔案、檢查帳單比較成本

馬具這個比喻真的很好懂

Katz 把 harness 講成馬具,模型是馬,有力氣但沒套上韁繩車轅就拉不了車。實際管的是提示詞、能用哪些工具、記憶怎麼存、對話太長怎麼壓縮、哪些事要攔、任務跑在哪台機器、斷了怎麼接。Claude Code、Codex、Cursor 裡的 agent 說穿了都是一個模型加一套 harness,模型可以換,外面那層決定順不順手。這段是整支影片的地基,聽完後面才接得上。

兩份研究把帳算得很清楚

UC Berkeley 那組拿 7 個模型配 3 種 harness 跑 21 種組合,換 harness 對做對幾題影響很小,對花多少錢影響很大,同成績成本最多差 5 倍。Claude 的模型放進 Claude Code 做對 97.8%,放進 Codex 和 Pi 是 96.7%,差 1.1 個百分點,但每次呼叫 1.33 美元對 0.67 美元,正好貴一倍。貴在第一次呼叫塞進去的說明和工具定義平均是 Pi 的十倍。洛桑聯邦理工那篇測機器學習工程,精心搭的多 agent 系統跟只會讀寫跑命令的極簡 agent 比也沒有優勢。

飛輪五個節點,harness 吃掉又長回來
飛輪五個節點,harness 吃掉又長回來06:25

飛輪才是那個矛盾的解

整場最核心的一張圖:harness 先幫模型解鎖能力,agent 接手新任務,任務變成訓練資料流回實驗室,模型把能力學進去,harness 再把腳手架刪掉,飛輪回到起點去找下一個模型還不會的地方。寫程式這圈已經轉完了,所以 Cursor 拆護欄、Claude Code 砍掉八成系統提示詞。Grok Bot 反過來把提示詞加回去,因為做 PPT、訂機票、發郵件這些模型還沒拿下。

模型吃不掉的三件事

在哪兒跑:任務從幾分鐘變成幾天,不能掛在會合蓋的筆電上,要雲端機器、狀態儲存、斷了能接。能碰什麼:沒人想把全部金鑰塞給模型,誰能動什麼得有人劃線。花多少錢:Katz 自己花一個月調 Grok Bot 的快取命中率和 token 用量,成本速度都降了品質沒掉。這三件跟模型聰不聰明無關,本來就是外面那層的活。

真正值錢的是你自己累積的 skills 和記憶
真正值錢的是你自己累積的 skills 和記憶11:16

值得下載嗎

值得,尤其你正在付費訂閱或按量燒 token 的話。它把「該換工具還是該留資料」講得很具體,換 harness 帶不走的東西才是損失,這段值得留著重看。

打開帳單,同一個任務跑兩邊比 token
打開帳單,同一個任務跑兩邊比 token11:58
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