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@fireandstart · 2026-10-17 03:41

把 AI agent 基础设施和 Kubernetes 的演进放在一起看，这个类比很有解释力：当底层运行时、网络和生命周期变得复杂，应用团队就不该每次都从零拼装这些能力。对 agent 来说，可复用的 harness 负责任务循环与上下文，基础设施负责隔离、持久化、暂停和恢复，入口与出口网关则把身份、权限、凭证和数据流变成明确边界。这样才能让更换模型或工具时，不必连安全策略也一起重做。 我尤其认同“状态保存”和“上下文管理”需要分开：基础设施可以可靠地保存文件系统与检查点，但哪些内容值得重新放进模型上下文，仍然是 harness 的判断。下一步的难点，大概是把这些边界做成可审计、可组合的默认能力，同时保留任务级审批与验证；否则更强的执行环境也可能只是把错误更快、更稳定地放大。

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