会飞的荧
@feitu
有条学习路线说得挺准：学 Agent 最好的方式，是去玩一个极简的 Harness，把整条链路搞懂。
拿 Pi 这类极简 Harness 举例：从你发出提示词，到它改文件、再到把结果返回给你——这一整条就是 Agent Loop。把这条链走通之后，剩下的全是横向扩展：调用工具时，看它用什么格式调、工具是怎么暴露给模型的；用 Skill 时，看它怎么发现 Skill、Skill 长什么格式。
MCP、Skill、Tools、Context 这些名词，一旦放进同一条链路里，就不再是需要背的概念，而是链路上的零件——它们统称叫 Harness。
这个视角的锋利之处在于后半句：市面上的 Agent 产品，差异基本就是 Harness 的差异，无非工具的区别。有的产品最大卖点是连接器，能连企微、飞书——说穿了连接器就是 MCP 的一种实现；有的主打和自家办公生态的深度融合，逻辑相同、只是各自绑定了自己的地盘。
往海外看，Claude Code 和 Codex 也都是一个 Agent Loop 在不停跑，区别在于上下文管理、记忆管理、任务编排、subagent 管理这些外围件的厚薄。
把产品拆到这一层，选型和排障都会简单很多。选型时别看宣传词，看链路上每一环：它的循环怎么触发、工具怎么注册、记忆存哪、子任务怎么分。排障时也一样——出问题的从来不是"智能"，是链路上某一环没接好：工具没暴露给模型、Skill 放错了发现路径、上下文在某一步被截断。
原帖最后留了一句更重要的话：最重要的还是 Agent 面向的场景。链路可以抄，场景抄不来——同样一条 Loop，放在客服、放在代码审查、放在财务对账里，需要的外围件完全不是一回事。
给想入门的人一条落地路径：别同时学五个框架，挑一个极简 Harness 把它的 Agent Loop 从头到尾读一遍——提示词进、工具调、文件改、结果出，四步都亲手跑过。这一遍走下来，再看任何 Agent 产品的宣传页，你读的都是结构而不是形容词。
