Karpathy 出了一门两小时的 AI 实战课,一次讲清 Agent 的四个零件:Agent、Harness、Loops、Graphs。
大部分人的 AI 使用还停在对话框:问一句,答一句。课程想拆的是另一层东西,让模型能连续干活的那套机制。
四个词里,Harness 最不讨喜也最关键。它是包在模型外面的脚手架:拼提示、管工具、验收输出,都在这一层。这层做得好不好,直接决定 agent 能不能落地。Anthropic 过去一年发过不止一篇讲运行时系统的论文。
LangChain 的 coding agent 靠 harness 工程翻身,TerminalBench 2.0 上,名次从三十名开外进到前五。Loops 和 Graphs 则是两种组织方式:一个让 agent 反复观察、行动、修正,一个把多步流程摆成节点图,谁触发谁一目了然。
我自己看这类课的体会是:原理补上了,prompt 技巧才真正开始省力。会聊天和会差遣 agent,中间隔着的就是这四个词。
两小时不短,可比起在对话框里反复试错,花得值。从 Agent、Harness 到 Loops、Graphs,一遍过。
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