Agent长任务开发教程（非常详细），Anthropic工程化方案全解，收藏这一篇就够了！

当 Agent 真开始连续跑几个小时，怎么避免它越跑越偏、越写越自我感觉良好。

同样都叫 Harness，一个管环境，一个管运行时。OpenAI 更像“把路修平”，Anthropic 更像“给车装方向盘、刹车和仪表盘”。

最近围绕原文的转述已经不少，抓得最多的词是“GAN 式多代理”“上下文重置”“主观任务可打分”。这些点都成立，但如果文章只停在这里，还是一张架构海报。

这篇文章想往下多走一层：失真到底发生在哪，Anthropic 把哪些失真外移成了系统机制，这些机制什么时候值得用、什么时候应该拆掉。

太长不看版

• • 原文真正要解决的不是“多 Agent 不多 Agent”，而是两个失真源：context anxiety（上下文焦虑）和self-evaluation（自我评估偏差）。
• •planner / generator / evaluator只是表面形式，底层思想是把“执行”和“挑刺”从一个 Agent 身上拆开。
• • 其中最承重的不是三代理本身，而是 sprint contract（验收协议）和 rubric（评分准绳）——前者把“完成标准”物化成协议，后者把主观质量压成可打分维度。
• • 脚手架不是越多越好。Anthropic 自己在模型升级后就开始系统性地拆掉 Sprint 结构，再观察性能有没有下降。
• • 从 Skills 到 Harness，Anthropic 一直在做同一件事：缩小“必须靠模型自觉”的那部分面积。

先看一张总览图，会更容易抓住 OpenAI 和 Anthropic 这两套 Harness 分别在补哪一层：

第一个问题：失真发生在哪

Anthropic 看到的不是一个抽象的“Agent 不稳定”，而是两类非常具体的失真。

失真 1：上下文越长，越容易提前收工

原文用了一个词叫context anxiety。

意思不是模型“忘了”，而是它在接近自己感知中的上下文边界时，会开始下意识地收尾。任务还没真正做完，它已经进入“差不多可以交卷了”的状态。

长任务最怕的，不是单次答错，而是持续执行时的目标漂移。

原文里一个很关键的信号，是它明确把context reset和compaction区分开了。

• •compaction是在原会话里压缩历史
• •context reset是彻底起一个新的 Agent，再用结构化工件做交接

更贴近工程的说法是：有些问题，压缩历史还不够，得把会话本体也一起换掉。

失真 2：模型做完事以后，天然倾向于夸自己

让模型评价自己产出的东西，它通常会偏正面，即使在人类看来质量只是一般。

在前端设计这种主观任务里，这个问题特别明显。UI 能跑，不代表设计有辨识度。页面看起来完整，不代表它真的有产品感。而一旦进入编码场景，模型依旧可能把“能运行”误判成“已经达标”，把“没有报错”误判成“已经够好”。

Anthropic 的做法不是抽象地说“主观任务也能量化”，而是拿出了具体方法。它把审美拆成 4 个可打分的维度：design quality（设计质量）、originality（原创性）、craft（工艺水平）、functionality（功能性）。然后刻意把前两者的权重拉高——因为模型默认在工艺和功能性上往往不差，真正缺的是“别太像 AI 套模板”。

evaluator 不是对着截图打分，而是通过 Playwright MCP 实际点进页面、截图、浏览、操作，然后逐项评估。为了防止评分漂移，还用了 few-shot 校准——先给 evaluator 看几组带详细打分拆解的范例，确保它的判断锚定在具体标准上。

两类失真合起来看，Anthropic 真正在解决的问题就很清楚了：

不是让 Agent 更能干，而是让它在长时间干活时，别太早收工，也别太轻易原谅自己。

把原文里的失真源和对应机制并排看，会更直观：

第二个问题：怎么拆

原文里最容易被转成海报的一张图，就是planner / generator / evaluator这套结构。但如果站在架构视角，我更在意的不是它有几个 Agent，而是分工背后的三个设计决策。

决策 1：规划只管交付物，不管实现细节

planner把一句话需求扩成可执行规格，但它故意只约束产品上下文和高层技术方向，不抢 generator 的低层实现决策。

为什么？因为一旦前置 spec 把技术细节写死且写错，后面的错误会被系统性级联放大。planner 更关注“做什么”和“做到什么程度”，把“怎么做”留给 generator 在动手时自己定。

原文里还有个很硬的细节：planner 在生成 RetroForge 的规格说明时，直接读取了 Anthropic 自己开源的frontend design skill，把其中沉淀的设计原则提炼进 spec，形成了整个应用的视觉设计语言。这意味着 Skills 和 Harness 不是两条平行线，而是在这里汇合了——Skills 负责把方法论装进系统，Harness 负责让长任务沿着这些方法论持续执行。

决策 2：执行和判断拆到两个主体上

让模型既当运动员又当裁判，最后大概率谁都做不好。

所以generator只管动手实现，evaluator像一个挑剔 reviewer 一样去验证、打分、挑刺。分离本身不能消除宽容倾向——evaluator 依然是一个对 LLM 生成内容天然宽容的 LLM。但原文说得很直白：调校一个独立的评估器使其保持怀疑态度，远比让生成器对自身作品保持批判性要容易得多。

决策 3：验收协议物化成文件，不靠口头对齐

这是我认为最承重的一层。

在每个 Sprint 开始前，generator 和 evaluator 会先协商一份sprint contract（验收协议）：这轮做到什么算完成、怎么验证算完成。generator 提出要构建什么以及如何验证成功，evaluator 审查提案，双方反复对齐直到达成一致。通信不是聊天式的，而是通过文件来回写。

验收也不是“感觉还行”。每个维度都有硬阈值，任何一项低于阈值，这个 Sprint 就判定失败，generator 收到详细的问题反馈，退回重做。evaluator 的验收覆盖 UI 功能、API 端点和数据库状态——不只是“看起来像完成了”。

Sprint contract 解决的，是 spec 太高层、验收太主观之间的断层。

这套结构真正承重的部分，不是三个角色本身，而是下面这条闭环：

第三个问题：这套结构真的有效吗

很多同类文章讲到这里就停在“架构设计很聪明”。原文相对扎实的一点，是它给了可对照的结果。

RetroForge（V1 harness，Opus 4.5）：

同一个 prompt 下，单 Agent 版本大约 20 分钟、9 美元；完整 harness 版本大约 6 小时、200 美元。成本差距接近 20 倍。

但质量差距更直接：单 Agent 版本初看能用，往下点会发现游戏核心链路断着，实体能摆出来，却跑不起来。完整 harness 版本虽然也不完美，但核心功能是可用的。

更关键的是，评估器给出的反馈不是“感觉还有问题”，而是这种能直接进入修复的描述：

• • 矩形填充工具只在拖拽起点和终点放地砖，没有填满区域
• • 删除实体出生点的条件判断写偏了，点击实体时并没有进入可删除状态
• •PUT /frames/reorder被路由顺序挡住了，FastAPI 把reorder当成了frame_id

评估开始从泛泛而谈，变成了一种能直接驱动下一轮生成的输入。

DAW（V2 harness，Opus 4.6）：

这时 Anthropic 已经开始简化脚手架——去掉 Sprint 结构，让生成器长时间连续工作。整次运行大约 3 小时 50 分钟、124.70 美元，其中生成器第一轮连续跑了 2 小时 7 分钟。

即便在更强模型、更少脚手架的条件下，QA 代理依然抓到了不少“看起来像完成了，其实还差最后一公里”的问题：

• • 时间线上的片段不能拖动
• • 乐器控制面板还只是展示层
• • 效果器还是数字滑块，没有图形化编辑
• • 音频录制按钮能切换，但并没有真正采集麦克风

模型能力变强以后，脚手架会减；但“最后一公里的挑刺”并不会自动消失。

第四个问题：什么时候该拆掉脚手架

这是原文里我觉得比“三代理架构”更有信息量的部分。

Anthropic 不是一开始就笃定“这套结构永远最优”，而是在持续问另一个问题：

这个组件之所以存在，是不是因为当前模型还做不到；如果模型变强了，它是不是已经不再承重。

演化路线压成表更直观：

原文明确说，evaluator 是否 load-bearing（承重），取决于任务是否超出模型当前 solo 能力的边界。在 Opus 4.5 上，这条边界很近，evaluator 几乎每轮都在发挥作用；到了 4.6，模型能力外扩，很多原来需要评估器把关的任务已经在生成器的独立能力范围之内。

这个态度很像成熟团队看中间层的方式：能证明还在提供增益，就留；不能，就拆。

好的 Harness 不是不断叠加，而是持续重估。

回到更大的画面：Anthropic 到底在搭什么

如果把前面几篇 Skills 和这篇 Harness 放在一起看，Anthropic 的工程哲学其实始终没变：不要把所有稳定性都寄托在模型当下这一轮临场发挥上。

Skills 解决“怎么做”——团队经验怎么按需注入。Harness 解决“做得对不对”——长任务过程怎么纠偏。

如果再从 Claude Code Auto Mode 的视角往上看一层，会发现 Anthropic 其实在做一整套运行时分层：

它不是在堆更多 Agent，而是在把不同类型的判断拆到不同的控制层里。

Anthropic 在做的，不是堆更多 Agent，而是在不断缩小“必须靠模型自觉”的那部分面积。

写在最后

所以我看完后的判断，不是“多 Agent 更厉害了”，而是另一句更朴素的话：

AI 写得快，从来不是最难的。难的是让它在连续几小时的执行里，依然沿着同一个目标往前走。

这也是整套设计最值得反复回看的地方。

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