超越「超級員工」：企業進入AI Harness時代
文章指出，當AI生成力成為商品，真正的競爭優勢在於「判斷力」與「Harness Engineering」（系統駕馭工程）——即建立穩健的系統來管理AI智能體。同時警示了「80分詛咒」，即AI輔助工作可能導致組織追求卓越的動機下降。
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前Qwen負責人：棄長推理鏈轉智能體AI
林俊旸離開阿里後揭露Qwen3混合思維模式失敗，因數據分佈不匹配。主張從推理鏈轉向「智能體思維」，強調行動導向、環境互動AI。借鏡Anthropic Claude演進，注重工具使用與反饋迴圈。
LangChain 推出 Deep Agents 實現生產 AI
LangChain 執行長 Harrison Chase 認為，更好的模型需要進化的「harness」才能讓 AI 代理進入生產環境。Deep Agents 建基於 LangChain 和 LangGraph，提供規劃、子代理、進度追蹤，適用於長時間任務。它讓 LLM 透過迴圈、工具和一致執行獲得更大自主性。
LangChain 代理透過 harness engineering 登頂 Terminal Bench
LangChain 的編碼代理僅透過改變 harness，就從 Terminal Bench 2.0 的前 30 名躍升至前 5 名。harness engineering 利用 self-verification 和 tracing 來提升效能。harness 的目標是塑造代理與環境的互動以獲得更好結果。
代理韁具剖析
本文將代理分解為模型 + 韁具，韁具工程圍繞模型建構系統，使其智能變得實用。它定義韁具是什麼，並推導今日與明日系統的核心元件。