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title: "从零搭建 Mini Agent Harness"
author: "陈思州"
source: "Datawhale (微信公众号)"
date: "2026-05"
type: "article"
tags: ["agent-evaluation", "harness", "engineering", "tutorial"]
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# 从零搭建 Mini Agent Harness

> **Agent = model + harness** — 把 Agentic model 放进一个可运行、可记录、可评分的小环境里。

## 核心问题

手动测试 Agent 只能看到最终回答，看不到它是否真的读了文件、调了什么工具、有没有凭空编造结论。[[agent-harness-mini|mini harness]] 解决的就是这个——让 Agent 的每一步都留下可分析的执行记录。

## 五大模块

| 模块 | 职责 |
|------|------|
| Task | 任务输入 |
| Environment | 可操作环境（代码仓库/文件组） |
| Tools | 工具接口 |
| Trace | 每一步的工具调用、参数、返回 |
| Grader | 基于规则/脚本的结果判断 |

详见 [[agent-harness-mini]]、[[agent-eval-trace]]、[[agent-eval-grader]]。

## Eval Case 设计

[[agent-eval-case-design|eval case]] 需要明确四个要素：任务目标、环境内容、工具范围、评分规则。案例见 [[agent-eval-case-design]]。

## 公开资料参考

- [[anthropic-agent-evals]]：区分 eval harness 与 agent harness
- [[agent-computer-interface|SWE-agent / ACI]]：Agent-Computer Interface 对表现的影响
- [[terminal-bench]]：终端环境的隔离任务评测
- [[swe-bench]]：真实 issue → patch → 测试

## 核心洞察

1. **Harness 让评测从"主观感觉"变成"可分析记录"**
2. **不需要一开始就做完整平台**——先串起 Task → Env → Tools → Trace → Grader 五要素
3. **定位问题的精度提升**：能区分是任务理解错误、工具选择错误、参数填写错误还是结果解读错误

## 相关页面

- [[agent-harness-engineering|Agent Harness 工程]]
- [[harness-coupling-problem|Harness 耦合问题]]
- [[adaptive-harness-simplification|自适应 Harness 简化]]
- [[prompt-to-harness-evolution|Prompt 到 Harness 的演化]]
- [[agent-evaluation-paradigm-shift|Agent 评测范式转变]]