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近日，IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI，尝试让 Agent 根据自身执行经验，持续修改模型外围的运行机制——Harness。
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排
你的第一套Company Harness。
文章指出当办公Agent深度介入工作后，用户面临工作方式主导权被平台锁定的风险，认为模型开源不等于Agent开源，Agent Runtime开源才是关键，并以DeepSeek发布的Harness和网易有道开源的LobsterAI（含OpenClaw）为例，说明开源Agent Runtime能为用户带来数据主权、可审计性、连续性和可定制性。
AI完成任务之后，还能留下什么？
AI for Science的竞争，正在向科研闭环延伸。
一个 Agent 第一次没把任务做对。
北航、南方科技大学、复旦大学、北京理工大学、爱丁堡大学等 8 家机构的 19 位研究者联合完成 Theory of Agent 综述，讨论模型内部与外部 harness 应如何分配能力，并据此梳理 LLM Agent 的学习、对齐、演化与评测。
OpenAI Codex团队主张模型越强Harness应越轻量，Anthropic Claude Code团队则认为模型越强Harness反而需越复杂以支撑Agent长时间自主运行，两者共同揭示了Agent Harness正经历从辅助层向承重结构转变的结构性变化。
OpenAI发布Agents API，将Codex背后的Harness能力拆解为云端托管服务对外开放，开发者只需指定任务、模型、工具和运行环境即可创建Agent，标志着Codex从单一产品升级为可复用的平台。