開始接觸 LLM 時就在學習如何駕馭它，首先是 Prompt engineering，學習如何給他指令，給錯指令是得不到答案的，接著是 Context engineering，他的記憶真像金魚腦，ㄧ下子就爆掉，接著就會開始失控暴走，這時候就要壓縮它的記憶體，真是麻煩．在 2026 年 Harness Engineer 大行其道，終於可以駕馭這匹野馬．

LangChain 的 Vivek Trivedy 有ㄧ句名言 "If you're not the model, you're the harness." 最能表現出什麼是 Agent Harness．其實 Agent Harness 就像電腦的作業系統，而 Agent 就是其中的應用程式．也有人將它比喻成建築物的鷹架，它是和 LLM 共生的，LLM 越聰明越穩定，Agent Harness 就要越簡單越好．

綜合各家說法，Agent Harness 可以分為十二個部分，包括 The Orchestration Loop, Tools, Memory, Context Management, Prompt Construction, Output Parsing, State Management, Error Handling, Guardrails and Safety, Verification Loops, Subagent Orchestration 和 Initialization & Environment Setup 等，確實蠻像ㄧ個作業系統的．