同样叫 Agent Harness,Pi 和 DeepSeek Harness 把调度权交给了谁?
我把同一份七 Agent Workflow 分别跑进 Pi 和 DeepSeek Harness,追踪的不是谁更快,而是调度权落在哪一层:DSH 允许插件向内接管 Agent Loop,同时复用官方 WorkflowEngine;Pi 保留子 Agent 的官方 Loop,由 Extension 在外层自建 Workflow Runtime。
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我把同一份七 Agent Workflow 分别跑进 Pi 和 DeepSeek Harness,追踪的不是谁更快,而是调度权落在哪一层:DSH 允许插件向内接管 Agent Loop,同时复用官方 WorkflowEngine;Pi 保留子 Agent 的官方 Loop,由 Extension 在外层自建 Workflow Runtime。
我为什么开始关注 Prime Agent:它把持久 IPython、RLM 子 Session、后台任务和 Continual Harness 放进同一个运行时。本文基于源码和公开资料,聊设计亮点,也比较它与 Hermes Agent、Claude Code、Codex 和 OpenCode 的不同。我的判断是,Harness 很难有脱离场景的“全局最优”;是否合适,需要结合模型、任务、验收标准、成本和权限边界判断,动态调整仍需评测、版本记录和回滚。
Agent 不是一次性工具——从存储、检索、注入到自动提取和跨 Agent 同步,拆解 Claude Code 如何用完整的记忆生命周期让 Agent 在会话之间保持"人格一致性"。
17 组 feature flag、24 条内部命令、4 层门控机制——源码里藏着一份尚未发布的产品路线图。