# 我对 Harness Agent 平台的架构设计

>软件架构师罗小东，多年架构和平台产品设计经验，目前在Agent场景落地结合中。

ToB 的 Agent 平台，难的不是模型，是落地。 光有模型能力不够，还得能进得了企业、接得上系统、过得了合规。
Agent 与业务的结合已经不再是"能不能接上"的问题，而是"接上之后能省多少事"的问题。业务人员通过智能体平台自助搭建流程，重复性工作交给 Agent 自动处理；知识库让新员工上手周期缩短，AICowork 把单点操作变成协同流。
![插图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/58c45a0d880fe76b80ab1b7d18b205c5.jpg)效果不是 PPT 上的指标，而是客户现场每天能感知到的效率变化：报表自动生成、工单自动分派、问答秒级响应。平台真正的价值，是让每一个业务角色都多了一个能干活的数字同事。
所以这套架构的设计原则就一条：**底层稳定、上层灵活、场景能快速长出来**。
## 架构逐层拆解

下面用一张图看全局，再逐层拆开讲，架构全景
![Harness Agent 平台八层架构图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/ac27a0eb486739c3245f0af71c8e1df2.jpg)**技术层：企业级地基**
SpringBoot、微服务打底，SaToken 做统一认证，Vue3 做前端。选型不追新，以成熟稳定、社区活跃、招得到人为标准，这是 ToB 交付的底线。
**平台层：多系统的统一管控**
单点登录、统一权限、网关、积分、统一技术框架。这层解决"多个系统一套账号、一套权限、一个入口"的问题，是平台能规模化交付的前提。
**DevOps 层：规范化交付**
容器 + k8s 承载运行，git/nexus/docker 做制品仓库，pipeline 流水线把发布自动化。ToB 项目要交付到客户现场，没有规范化的交付链路，光部署就能拖垮项目。
**数据层：轻量但合规**
数据湖用 OSS，数据仓库用 PG，治理套件管质量、分层、排版、计算，再往上沉淀数据资产。不追求大而全，但权限隔离、操作留痕必须有。
**Harness 层：Agent 的核心**
记忆、ReAct、SKILL、MCP、FC、Sandbox、LLM 模型、Context。这一层把 Agent 的思考、工具调用、能力扩展封装好。SKILL 和 MCP 决定了 Agent 能接入多少企业内部系统，是平台区别于普通 Chatbot 的关键。
**Agent 业务层：长出企业能力**
Agentic 数据、AICowork、智能体平台、知识库。知识库对接企业文档资产，AICowork 落到办公场景，智能体平台支持业务人员自己搭 Agent。
**交互层：边算边给**
AgenticAI 后端推理 + 前端 ChatBox + Stream 流。ToB 场景里用户耐心有限，回答边推理边流式吐出，体感更快，也更像真人协作。
**场景业务层：垂直行业落地**
AI+医疗、AI+行业、AI+教育……ToB 的价值最终体现在垂直场景里。架构留好扩展位，行业知识通过 SKILL、MCP 接入，场景按需长出来。
## 集成平台效果

这里集成的平台主要包括已经在实践运行中的，进行演示效果，更清晰明了。
集成的自动化管理能力和DevOps流水线能力：
![2087050371285487616.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/2a9425374fc524fd6e85006e33a36b41.png)平台管理层入口，会更加偏向面向Agent平台管理型人员。
![2087048575204823040.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/dc689a37e709c5d315a7cfb0505dd7dd.png)下面是涉及到相关平台层内容：
![2087049901779292160.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/ac7ebfb6d641b4a3bc0e0412b50e17cc.png)基于平台层针对不同的场景做的通用型Agent能力，这里主要包括：
- • 桌面型：类似于桌面级别的应用，结合SKILL覆盖通用Agent能力。
- • 智能体平台：不同场景的智能体搭建，包括工作流、知识库、Agent等
- • 数据型：这个面向是的SaaS型网页和数据分析交互

下面是多智能体平台样例：
![2087049842920624128.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/fef2a4dec264760802cc9bbbbbcb90f4.png)这些针对的是为上层的业务层做基础，业务层通过不断的添加业务SKILL、MCP、接口、FC等与Agent平台进行结合。
![插图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/aa3aafc9629411b5e691d69aed739d84.jpg)通过扩展性能力与业务场景进行定制化场景化的AI场景覆盖。
## 总结

一条完整的链路：底层把技术、权限、交付、数据这些 ToB 的硬功夫做扎实，中间靠 Harness 把 Agent 的能力标准化，上层让业务场景可以快速长出来。
这套设计没有标准答案，但它要解决的问题是确定的：让 Agent 平台真正落进企业，而不是停在 demo 里。

ToB 的 Agent 平台，难的不是模型，是落地。 光有模型能力不够，还得能进得了企业、接得上系统、过得了合规。Agent 与业务的结合已经不再是"能不能接上"的问题，而是"接上之后能省多少事"的问题。业务人员通过智能体平台自助搭建流程，重复性工作交给 Agent 自动处理；知识库让新员工上手周期缩短，AICowork 把单点操作变成协同流。效果不是 PPT 上的指标，而是客户现场每天能感知到的效率变化：报表自动生成、工单自动分派、问答秒级响应。平台真正的价值，是让每一个业务角色都多了一个能干活的数字同事。所以这套架构的设计原则就一条：底层稳定、上层灵活、场景能快速长出来。

我对 Harness Agent 平台的架构设计

ToB 的 Agent 平台，难的不是模型，是落地。 光有模型能力不够，还得能进得了企业、接得上系统、过得了合规。Agent 与业务的结合已经不再是"能不能接上"的问题，而是"接上之后能省多少事"的问题。业务人员通过智能体平台自助搭建流程，重复性工作交给 Agent 自动处理；知识库让新员工上手周期缩短，AICowork 把单点操作变成协同流。效果不是 PPT 上的指标，而是客户现场每天能感知到的

架构设计

开发工具

后端

HarnessAgent平台架构聚焦ToB落地，以稳定技术栈支撑多系统统一管控，通过Harness层标准化Agent能力，结合SKILL/MCP扩展企业系统接入，实现智能体自助搭建、知识库提效及AICowork协同流，覆盖医疗、教育等垂直场景，确保Agent从demo走向生产环境。

智能体搭建

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软件架构

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数据分析

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容器

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