Agent Harness最小版构建指南

在AI Agent的评测工作中，我们常常面临一个困境：仅关注最终答案是否正确，往往忽略了模型在执行过程中的关键细节。一个优秀的Agent不仅需要给出正确答案，更需要正确地使用工具、合理地分析结果、严格地按照任务要求执行。而这些过程性信息，如果没有一套系统化的记录机制，就很难被捕捉和评估。

为什么需要Harness

这里引出一个核心概念：Agent = Model + Harness。其中，Harness可以理解为将Agentic模型放入一个可运行、可记录、可评分的封闭环境。它不一定要复杂到成为一个完整的平台，关键是要能把任务定义、环境配置、工具调用、执行轨迹和评分结果串联起来，形成一条完整的可追溯记录。

最小化Harness的五要素

让我们通过一个具体场景来理解这个问题。如果让Agent判断某个项目是否支持插件系统，它可能回答"当前README没有插件系统相关说明，无法确认支持"。这个答案看起来合理，但作为评测者，我们还需要知道：Agent是否真的读取了README文件？是否读取了错误的文件？是否调用了与任务无关的工具？是否在答案中加入了文件内容之外的信息？这些细节直接反映了Agent的可靠性。Mini Harness正是为了解决这一问题而设计的——它将任务置于固定环境中，记录完整的执行过程，最终用评分器给出判断。

Eval Case的编写方法

一个最小的Agent Harness可以拆解为五个核心模块：Task（任务定义）、Environment（执行环境）、Tools（工具接口）、Trace（执行记录）和Grader（评分器）。 Task是任务的输入，比如"根据README判断项目是否支持插件系统"。Environment定义任务运行的环境，可能是代码仓库，也可能是文档目录。Tools是Agent可调用的工具集合，如文件读取、目录列表、测试执行等。Trace记录每一步操作的工具调用、参数传递和返回结果。Grader则负责对最终结果进行判断，可以基于规则、测试脚本或自定义逻辑。

参考资料与实践方向

一个标准的eval case应该明确任务目标、环境内容和评分规则。结构化的case设计使得执行过程可复现，评测结果可对比。通过json格式定义任务指令、环境文件、可用工具和评分条件，可以快速构建测试用例集合。执行后的trace记录包含了完整的工具调用链，这是定位问题的关键依据——如果Agent没有调用必要的工具，说明工具使用策略有问题；如果调用了工具但使用了错误的结果，说明信息提取能力不足；如果执行了冗余步骤，说明轨迹效率需要优化。

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