语言模型无法自行浏览网页、查询数据库或发送邮件。它们需要一个外部系统来捕获其文本输出，将其识别为命令，执行这些命令，并总体判断任务完成时间。智能体 Harness 通过几个关键机制来执行这些功能。

Harness 负责在模型和外部应用编程接口 (API) 之间进行转换。AI 智能体通常难以使用传统 API，因为它们缺乏模型有效推理所需的动态上下文。为了解决这个问题，许多现代智能体 Harness 都使用 Model Context Protocol (MCP)。MCP 规范了 AI 智能体与数据源和外部工具的连接方式，让您无需重写整个应用即可轻松更换组件。

在复杂的工作流中，模型本身并不会记住两步之前发生的事情。Harness 会维护对话的上下文和任务的状态。它会跟踪智能体已使用的工具、这些工具调用的结果以及用户最初询问的内容，从而使智能体能够成功规划下一步行动。

当智能体决定采取行动时，该 Harness 会强制执行安全规则。它会检查智能体是否具有执行特定 API 调用的正确权限，从而防止模型执行未经授权的操作或访问受限数据。

编排框架可帮助开发者通过将提示和数据源链接在一起，使用语言模型构建应用。智能体 Harness 是一种专为自主智能体构建的特定类型的部署环境。编排框架侧重于编写代码的开发者体验，而 Harness 则侧重于运行时环境。它确保智能体能够持续运行、监控自身进度并安全地与外部系统互动。

构建智能体 Harness 需要将语言模型封装在一个脚本中，该脚本可管理模型的输入、输出和工具执行。下面是开发者设置此环境的理论演示。

首先，您需要创建一个持续推理循环。此循环接受用户提示，将其发送给语言模型，并等待响应。该循环会一直保持活跃状态，直到模型表明它已完全回答了用户的请求。

您无需为智能体可能需要的每个工具硬编码各个 API 请求，而是实现一个 MCP 服务器。您可以在该协议中注册自己的工具，例如数据库查询函数或 Weather API。当模型需要信息时，它会生成结构化请求。Harness 会拦截此请求，通过 MCP 服务器执行该工具，并检索数据。

您需要编写逻辑来捕获工具的输出，并将其附加到正在进行的对话历史记录中。然后，系统会将更新后的历史记录反馈给语言模型。这一步至关重要，因为模型需要分析新数据，并决定是否需要调用其他工具，或者是否可以为用户生成最终回答。

代码在本地运行正常后，最后一步是将智能体 Harness 移至生产环境，使其能够持续运行。

部署轻量级 Harness 是原型设计和测试开放模型的绝佳方式，但要过渡到生产环境，则需要能够处理持续运行、安全性和扩缩的基础设施。对于快速原型设计，无服务器容器环境可以提供一种以最小开销让智能体快速上线的途径。

但是，随着智能体工作负载变得日益复杂或需要处理敏感的企业数据，部署要求也随之转向稳健的编排平台。这些环境提供了有效管理复杂智能体所需的高级监控、跟踪和评估工具，从而确保合规性、数据治理及运营稳定性。