📖 AI 总结

这篇文章厘清了智能体架构中常被混用的三个概念：Agent Harness、Agent Framework 与 MCP，指出它们分属不同层级、承担不同职责，且边界正日益重叠。作者用一个核心问题加以区分——执行循环、状态、工具传输、权限与恢复究竟由哪一层拥有。Harness 是包裹模型、将其转化为可用智能体的执行系统，自带固定的循环、权限模型、沙箱与上下文策略，并以整体形式交付，如 OpenAI Codex 与 Claude Code；Framework 则是用于组合智能体的原语库，提供模型客户端、工具抽象、图编排、记忆接口与可观测性钩子，如 LangGraph、OpenAI Agents SDK 和 Microsoft Agent Framework，它给出零件与循环骨架，策略由开发者决定；MCP 是通信协议而非运行时，基于 JSON-RPC 2.0 标准化主机与服务器间工具、资源和提示的发现与调用，自 2025 年 12 月起由 Linux 基金会下的 Agentic AI Foundation 治理，它不拥有循环与状态，只拥有智能体与工具之间的契约。文章通过归属矩阵明确各层默认负责的职责，帮助开发者避免架构混淆。