Files
myWiki/articles/zleap-workspace-harness-2026.md

5.7 KiB
Raw Blame History

title, created, updated, type, tags, sources
title created updated type tags sources
Zleap-AgentWorkspace-first 的 Agent Harness 设计 2026-07-03 2026-07-03 article
agent
harness
workspace
memory
context-management
local-model
https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg

Zleap-AgentWorkspace-first 的 Agent Harness 设计

作者:陈思州 (Datawhale) | 来源:原始存档 | 代码仓库:Zleap-AI/Zleap-Agent

核心命题

Agent 圈正经历从 Prompt EngineeringLoop EngineeringHarness Engineering 的范式演进。单轮提示词已不够用接下来要处理的是「循环怎么跑、系统怎么撑住这些循环」。Zleap-Agent 提供了一套以 workspace-first-architecture 为核心的 Harness 设计方案——专为本地小模型设计的 Agent 执行骨架。

核心思想Workspace-first

不要先问 Agent 能接多少工具,而是先问当前任务应该发生在哪个工作区。

写代码、查资料、处理文件、做销售复盘——本来就不应该共享同一个上下文空间。Zleap 的解法是把 Agent 运行环境切成不同工作区,每个工作区有自己的 prompt、tools、memory、history、model 和 permission。Agent 进入哪个 Workspace就只加载当前工作区需要的内容。

Workspace vs 子 Agent vs 工具分组:子 Agent 是临时找人帮忙有独立角色和上下文Workspace 是同一个人切换工作台(软件、资料、工具变了,但人没变),工具分组只是工具层面的归类。

五维度 Harness 设计

1. Context上下文装配

Context = System Prompt + Workspace Prompt + Tools + Memory + History

Main Workspace 只做调度,不承载所有上下文。进入具体 Workspace 后,模型只看到当前工作区的 prompt、工具、记忆和历史。Harness 提前把信息范围收窄,而非靠模型在长上下文里自行筛选。

加载方式分两层:context-prefetch-vs-agentic。Prefetch 要短、准、可控用户偏好、工作区最新事件、常用经验Agentic 是模型看到摘要后追问详情时再读取完整内容。

2. Tools工具-工作区绑定

tool-workspace-binding——Main Workspace 只保留调度/记忆/交付工具CLI Workspace 才能读写文件、执行命令Web Search Workspace 才能搜索网页。模型在每个空间里只面对一组更小、更明确的动作集合tool schema 成本、误调用概率和权限审计压力都下降。

3. Memory记忆三分区

记忆被分成两条线A 线 people notes(用户偏好、稳定画像)和 B 线 core records(工作事件 + 可复用经验)。本质上是一种 memory-tripartite-partition——用户偏好绑定人,项目事实绑定工作区和客户,可复用方法脱敏后共享。

  • memory-dream:离线记忆整理器,不在实时对话里抢上下文,而是在后台从会话材料中提取稳定画像和可复用经验
  • memory-recall-fast-slowprefetch 用 fast 模式(不走 LLM主动 recall 走精细检索和 rerank
  • 经验记忆准入规则:只记录可复用流程、失败模式、验证习惯和恢复策略;业务隐私和临时事实不入经验库
  • reconcile 机制:新记忆入库时与旧记忆比对,判断跳过 / 并存 / 替换 / 保留旧记忆

引用了 channel-fracture 案例——记忆写入需验证完整通道,不能只看"有没有存储"。

4. Runtime运行轨迹持久化

agent-runtime-trace——运行状态和记忆共用 PostgreSQL 持久化。出问题时可以倒回去看某一步读了什么、调了什么工具、拿到什么结果。对应的实验证据WildClawBench 中同一模型切换 harness 表现差 18 个百分点Agentic Harness Engineering 实验通过 harness 演化使 Terminal-Bench 2 pass@1 从 69.7% 提升到 77.0%。

5. Boundary边界控制

agent-boundary-design——企业场景中数据不能随便出内网记忆不能在用户之间串。Zleap 的 Workspace 设计天然支持 multi-model-routing:不同工作区可绑定不同模型,敏感数据走本地模型,复杂分析走强模型,同时控制成本、延迟和数据边界。

关键洞察

「模型层做稀疏注意力,是为了让模型不要看所有 tokenHarness 层做 Workspace是为了让 Agent 不要加载所有上下文。」

Workspace-first 是一个可以脱离 Zleap-Agent 单独使用的设计范式:不管用什么模型、什么框架,先切工作区、再组装上下文,都是一个值得参考的起点。

相关概念