一个 AI 智能体（agent）不只是那个会回答你的模型。它还需要一套能感知环境、调用工具、记住上下文、持续把事干完的「身体」——这套身体，就叫 harness。

一个比喻

三个关键点

1. 模型负责「想」，harness 负责「做」——模型输出的是一段文字 / 推理；真正去读文件、跑命令、调 API 的，是 harness 里的一个个插件。
2. harness 是「插件化」的——它的每一项能力（模型、工具、技能、会话、沙盒、存储、循环、调度、界面）都是一个可插拔的插件，换一个插件就换一种能力。
3. 每一次运行都能被记录和回放——harness 会把模型看到的一切写进一份只追加的日志，方便你调试、复现，甚至「分叉」出来重来一遍。

看一眼真实配置

下面是 DeepSeek Harness 仓库里一段真实配置（节选并简化）：每一行就是一个插件——模型是大脑，沙盒是手脚架，终端是手，会话是记忆。

# 节选并简化自 examples/jsonrpc-agent/minimal.cordis.yml
- id: llm-deepseek
  name: '@deepseek-ai/dsh-llm-deepseek'   # 大脑：接入 DeepSeek 模型
  config:
    apiKeyEnv: DEEPSEEK_API_KEY
    models:
      - id: deepseek-chat

- id: sandbox
  name: '@deepseek-ai/dsh-sandbox-local'   # 手脚架：本地沙盒

- id: terminal-bash
  name: '@deepseek-ai/dsh-terminal-bash'   # 手：执行 shell 命令

- id: sessions
  name: '@deepseek-ai/dsh-session-persistence-jsonl'   # 记忆：会话持久化
  config:
    root: './.sessions'