deepseek-ai/deepseek-harness（dsh）用 Cordis 外掛架構把「模型／工具／沙箱／記憶」全部做成可替換元件，developer preview 上線一週已逼近 20 萬星；PrimeIntellect-ai/prime-agent 用 Recursive Language Model 架構做長跑研究型 coding agent，靠持久 IPython session 撐過終端機斷線；liqiwa/mcp-radar 反過來做這類 digest 的自動化版本，每天掃 GitHub 排名新出現的 MCP server。框架端 Mastra 1.61.0 補上可撐過當機的背景任務佇列，ComposioHQ/composio 0.17.0 把 SSRF 防護延伸到工具執行下載與 S3 上傳。
Slack Code 把 AI coding agent 從開發者的終端搬進 Slack 頻道，讓團隊即時看到 diff、預覽與計畫。但它解決的是管理層的透明度焦慮，不是工程師的生產力瓶頸——真正的戰場在「誰當 agent 的控制平面」。
DeepSeek 開源的 agent harness「dsh」8/13 發布一小時內破 2 萬星，目前累積約 15.8 萬星，社群兩天湧入 2000+ 外掛提案；核心是 Cordis 驅動的「一切皆插件」架構，甚至能把 Claude Code、Codex 當子 agent 呼叫。RightNow-AI 用 Rust 從 OS 層級重新定義 agent（openfang），網易有道推出建立在 OpenClaw 之上的桌面 Agent LobsterAI，PrimeIntellect 的 prime-agent 主打自我改進推理迴路。CrewAI 1.15.16 補強 execution context 追蹤與 flow 錯誤記錄。
Harness-IF 揭示 Coding Agent 的指令遵從度被高估 3.6-7.4 個百分點，因為模型本來就會做的事被算成了遵從；SHE 把 harness 拆成四個安全元件並從軌跡失敗自動演化，ASR 降低 3.1 倍且正確率提升；SBCO 用分解式驗證器銀行搭配文本梯度做 harness 自我改進，在規劃任務上以 4-5.5 倍更少的算力追平 Gödel Machine
Evo-Bench 評測九款模型自主改進鷹架的能力，GPT-5.6 Sol 拿下 +16.6 分但 Office 任務幾乎不動；MEGA 用三層 Wisdom Graph 讓 Agent 優化基礎設施自我進化，知識積累與優化合為同一過程；SHE 把鷹架拆成四個可演化元件，從失敗軌跡學習安全邊界，ASR 降低 3.1 倍且跨模型可遷移
OneDayAgent 用任務分解＋執行記憶＋全域驗修三步鷹架在 AgentIF-OneDay 拿下 0.821 新 SOTA，同一鷹架跨五個後端穩定運作；The Horizon Gap 綜述 1,547 篇論文發現長程 Agent 六大失敗類別共享同一結構模式——純結果訊號隨步數增長而失效，領域正在製造更密的過程訊號來補；Evo-Bench 首次測量 Agent 自動進化鷹架的能力，GPT-5.6 Sol 最高拿 +16.6 分，但 Office 任務仍需人工流程
OpenAI 把 Codex harness 包裝成 JSON-RPC over stdio 的 App Server，讓 VS Code、JetBrains、Web、桌面 App 都能共用同一套 agent loop，三個核心 primitive：Item、Turn、Thread。
Agent 的記憶不是一個插件，而是 harness 本身的一部分。選對記憶類型、估算資料量、再決定用什麼技術——最後，也要搞清楚你是否真的擁有那份記憶。
香港大學 HKUDS 開源的 Agent Harness 框架，實作了工具呼叫、技能載入、記憶、權限、多代理協作等完整基礎設施，支援 Anthropic / OpenAI / GitHub Copilot 三種 API 格式。
模型是 CPU，harness 是作業系統，agent 是應用程式。模型能力再強，沒有好的 harness 就只是 demo。Phil Schmid 認為 harness 是 2026 年 AI 工程最關鍵的基礎設施。