什麼是 Agent Harness？

Agent Harness 是一個全面的應用程式層，它安全地包裝大型語言模型（LLM），以管理其記憶體、工具、執行邊界，以及確定性政策執行。當工程師首次從建置簡單的對話式聊天機器人，轉向建置完全自主的 AI 代理程式時，他們通常會犯一個關鍵錯誤：他們將大型語言模型（LLM）視為整個系統。

事實卻大不相同。LLM 並非代理程式。LLM 僅提供推理引擎，僅此而已。

我們圍繞該引擎建置的所有其他事物——記憶體、工具的執行、規劃功能、內容的路由，以及安全邊界——就是Agent Harness。

為什麼 Agent Harness 很重要

如果 LLM 是汽車的引擎，那麼 harness 就代表方向盤、煞車、變速箱以及儀表板。

當你讓代理程式存取你的生產資料庫、雲端基礎架構或私人客戶記錄時，僅依賴模型內部提示指令來確保其安全是不夠的。模型會產生幻覺，它們容易受到對抗性輸入（例如提示注入）的影響，而且它們本質上是非確定性的。如果對抗惡意行為的唯一防禦，只是一句寫在系統提示中的句子，例如「不要刪除資料庫」，那麼你的系統還沒有準備好投入生產。

一個穩健的 Agent Harness 提供了非確定性 LLM 所缺乏的確定性保證。它充當安全包裝模型的應用程式層，精確管理模型允許查看的內容、授權呼叫的工具，以及限制其整體執行的政策。

企業級 Agent Harness 的架構

在企業環境中，定義完整的 Agent Harness 遠遠超出了單一開發人員在應用程式程式碼庫中可以實作的範圍。全面的企業 harness 會與大規模基礎架構元件相互交織，例如：

• 雲端 IAM（身分識別與存取管理）
• 企業資料治理平台（例如 Microsoft Purview）
• 合規與稽核管線
• 網路安全與沙盒 VPC

由於完整的實作高度取決於貴組織特定的雲端架構與安全政策，因此無法提供單一、通用程式碼庫。

然而，我們可以做的是將核心工程概念分解為具體的軟體設計模式。

本系列文章預告

在本系列文章中，我將分享在建置自己的 agent harness 時，需要考量的多個獨立模式。

雖然這些模式無法涵蓋企業部署的每一個基礎架構細節，但它們將為你在程式碼中有效管理代理程式提供必要的基礎軟體架構。對於每個模式，我們都會探討實務實作（使用 LangGraph 等框架），並結合 OWASP、Google、Anthropic、Microsoft 以及 OpenAI 等受信任的產業出版商所制定的術語與指南，將它們串聯起來。

我們將探討 12 個核心模式，每個模式都將在各自的專屬文章中詳細說明：

1. Tool Privilege Broker
2. HITL Approval Gate
3. Decision Trace and Audit
4. Cost and Tool Budgeting
5. Redaction Boundary
6. Prompt Injection and Goal Hijacking
7. RAG Access Control and Provenance
8. Memory Isolation
9. Sandboxed Execution
10. Agent Evaluations
11. CI/CD Evaluation Gates
12. Agent Lifecycle Profile

讓我們深入探討第一個模式：定義推理與行動之間的邊界。