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后端学agent harness系列（三）：Agent 的「思考-行动-观察」循环，Harness 到底在忙什么？

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GimaCode

修改于 2026-06-30 15:11:40

修改于 2026-06-30 15:11:40

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概述

Agent 的做法完全不同。它不会把所有步骤写死，而是让模型自己决定下一步。内部发生的事情大概是这样：

文章被收录于专栏：后端agent harness学习路径后端agent harness学习路径

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一、场景切入：查天气并推荐穿搭

二、ReAct 范式解析：不是循环，是「循环里有决策」
- 2.1 Thought → Action → Observation 的闭环
- 2.2 与传统编程循环的本质区别
- 2.3 用 Spring Interceptor 链类比

三、七步编排循环：从 Prompt 到终止判断
- Step 1：Prompt 组装
- Step 2：LLM 推理
- Step 3：输出分类
- Step 4：工具执行
- Step 5：结果打包
- Step 6：上下文更新
- Step 7：循环继续 or 终止判断

四、Dumb Loop vs Thick Harness：哲学辩论
- 4.1 Anthropic 立场：Harness 越薄越好，智能在模型
- 4.2 LangGraph 立场：显式控制才能可靠
- 4.3 我的判断：不同场景不同选择

五、Ralph Loop 模式：跨会话的连续性
- 5.1 为什么需要跨会话记忆
- 5.2 两阶段架构：Initializer Agent + Coding Agent
- 5.3 核心实现：一个 while true 循环
- 5.4 背压门控：测试/Lint 不通过时不推进

六、后端视角映射：把抽象概念落地

七、代码实战：最小化 Agent Loop（Python）

八、总结：Harness 不是「壳」，是「循环的导演」