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Cursor 工程師拆解 agent harness 存亡爭議與換工具成本差異
YTGet 編輯室
AI学长小林
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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
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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
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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01:03
影片時間軸
- 00:00開場介紹 Cursor 的 harness 工程師 Jediah Katz 在 AI Engineer 大會的演講
- 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
- 02:17講 Cursor 年初用幾百個 agent 寫瀏覽器的風光案例
- 04:00介紹 UC Berkeley 研究:換 harness 對分數影響小、對成本影響大
- 06:16拆解演講核心圖:模型吃掉 harness,harness 去開闢新疆土
- 09:12點出模型吃不掉的三件事:在哪跑、能碰什麼、花多少錢
- 10:31預測未來 harness 方向:把 agent 拼起來、對用戶越來越透明
- 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 token11:58