AI Agent & Harness 架构

Agent Loop / Tool Use / Permission / Context Management / Memory — 交互式架构演示

场景预设:
架构组件 & 数据流
User / IDE HARNESS (Runtime / Orchestrator) Permission Layer / Sandbox / Hooks Context Manager 消息历史 / 压缩 / Token计数 Memory / State 长期记忆 / 会话状态 / CLAUDE.md LLM (Claude / GPT) 推理 / 工具决策 / 内容生成 System Prompt + Tools Schema Agent Loop Tool Executor Read / Write / Bash / Grep MCP Servers / API Calls Output & Streaming 流式输出 / 格式化 / 通知 文件写入 / Git操作 Error Recovery / Retry / Guardrails 异常处理 / 重试策略 / 安全护栏 / 超时控制
Agent Loop 执行过程
迭代 0 / 5
1
接收输入
User message → Harness 预处理
2
组装上下文
System prompt + History + Tools + Memory
3
LLM 推理
生成文本 / 决定调用工具 / 结束标记
4
解析输出
提取 tool_use blocks / 文本内容
5
权限检查
Sandbox / Allowlist / User Approval
6
执行工具
运行工具 → 获取结果 → 追加到历史
7
终止判断
还有 tool_use? 达到 max_iter?
8
输出结果
流式返回最终文本给用户
消息流 (Messages)
上下文窗口 (Context Window)
事件日志
Harness 职责
Agent Loop
Tool Use
上下文管理
架构模式