1. 本章要说的概念
Harness（智能体运行框架）、Runtime（运行时或运行环境）和 Compaction（上下文压缩）。
2. 模拟任务：接盘了一个巨大的项目和它巨大的文件夹
你入职了一家大型餐饮品牌的战略部，刚来就接手一个大项目：盘点上半年 16 个城市、200 多家分店的经营情况。你从公司云盘上下载了一个混乱的文件夹，里面既有 2022—2026 年的历史材料，也有最近一轮盘点收回的分店数据、店员访谈、用户问卷和十几张庞大的数据追踪表。
你希望 Codex 梳理各城市的经营表现、历史变化、门店差异、员工和用户反馈、证据位置与待核问题，最后形成一份覆盖 16 个城市的上半年经营盘点报告。
你向 Codex 布置任务：
先清点项目文件，不要修改原文件。
建立
01_文件清单.md，记录每份资料对应的时间、城市、门店、资料类型和读取状态，并按研究价值标为“核心资料、补充资料或背景资料”。以城市为单位处理文件。先读取该城市分店数据和追踪表，再结合历史数据、店员访谈和用户问卷解释变化。每提取一条重要结论，就把对应的城市、门店或指标、对比时间、证据原文或数据、文件名和页码写入
02_证据索引.md。完成一个城市后，生成一份城市简报，例如
03_北京城市简报.md，总结当前经营表现、历史变化、表现突出或异常的门店、员工与用户反馈，以及仍然缺少的证据。16 个城市全部处理完后，根据证据索引和各城市简报，生成
04_上半年16城经营盘点报告.md。报告应包括整体经营概况、城市表现分组、历史变化、突出或异常门店、员工与用户反馈反映的主要原因、待核问题和下一步建议；无法读取或依据不足的内容单独列出，不要猜。
任务开始后，大模型负责理解材料和判断内容；Codex 要把文件交给模型、执行读取和写入、维护任务进度，并在必要时申请权限。任务可能运行在你的电脑上，也可能运行在云端；处理的资料越来越多时，当前上下文还可能需要压缩。Harness、Runtime 和 Compaction 就在这些地方出现。
3. Harness（智能体运行框架）：大模型之外，谁在组织这项工作
Harness（智能体运行框架）是包在大模型外面、负责组织 Agent 怎样工作的整套软件。大模型负责理解、判断和生成；Harness 决定把哪些资料和要求交给模型、允许它执行哪些动作，以及怎样把任务继续做下去。
不同公司对 Harness 的范围划得不完全一样：
OpenAI 在拆解 Codex 循环时，把 Harness 描述为提供核心 Agent Loop 和执行逻辑的部分。Claude Code 词表强调 Harness 是围绕模型、提供工具、上下文管理和执行环境的软件系统。AWS 的范围还包括沙箱、记忆、身份和可观测性。
但这些定义的共同点都是：Harness 是让模型能够在任务中持续工作的外层系统。
在这个资料整理任务中，Harness 具体承担的事情包括：
| Harness 组织的部分 | 在任务里发生什么 | 你可能看到什么 |
|---|---|---|
| 装入指令 | 把“保留原文件、按城市处理、优先读取核心资料”等要求交给模型 | Agent 按固定要求输出 |
| 准备上下文 | 把当前城市的分店数据、历史资料、访谈、问卷和已有索引送入本轮任务 | Agent 知道当前在研究哪个城市、已经得到什么 |
| 调用能力 | 读取 Word、PDF 和表格，创建清单、索引与城市简报 | 界面显示正在读取或写入文件 |
| 推进循环 | 处理一份、记录一份，完成一个城市后形成简报，再进入下一个城市 | 任务可以连续完成多个研究阶段 |
| 处理权限和失败 | 越过允许范围时询问，文件打不开时返回错误或换一种读取方式 | 出现审批、报错或重试信息 |
理解 Harness，最直观的方法就是看同一个模型进入不同 Agent 产品后会发生什么。
比如你在 Codex 和 Cursor 中都选择 GPT-5.6 Sol，再让它们完成同一项任务：“把这个项目的经营数据做成一个可以导出数据的 HTML 仪表盘，并运行测试。”结果很有可能大不相同：
| 使用场景 | Agent 软件会为模型准备什么 | 你可能看到的差别 |
|---|---|---|
| GPT 用在 Codex 中 | Codex 当前打开的工作区、项目规则、Skills，以及它自己的文件操作、命令执行和审批方式 | Codex 按自己的方式查找文件、执行命令、申请批准并交付修改结果 |
| GPT 用在 Cursor 中 | Cursor 编辑器里的代码库、当前文件、Cursor Rules，以及 Cursor 自己的搜索、编辑、终端和检查点能力 | Cursor 按编辑器中的上下文推进任务，并在编辑器里展示修改和检查点 |
底层模型虽然相同，两个 Agent 软件送给模型的资料、规则和可执行动作并不相同，所以它们可能读取不同文件、采用不同步骤，也会用不同方式让你审查结果。
新人用户知道 Harness，最大的用处就是不再把“模型”和“Agent”混为一谈。选择 Agent 时，除了看它使用什么模型，还要看这套 Agent 软件的 Harness 怎样为模型准备资料和规则、提供哪些执行能力，以及怎样让你检查和控制结果。
4. Runtime（运行时或运行环境）：任务究竟在哪里、带着什么条件运行
Runtime（运行时或运行环境）是一次任务真正运行时可以使用的整套条件。除了电脑设备外，还包括运行任务的系统、已经开放的文件、可用软件、网络连接和账号授权等。
每次 Agent 真正执行任务时，都处在某个 Runtime 中。只和模型聊天时，这些条件不太显眼；一旦 Agent 要读取文件、使用软件、连接网络或登录其他服务，Runtime 就会直接决定任务能不能做。
| Runtime 中的条件 | 本次任务中的具体情况 |
|---|---|
| 运行位置 | Codex 在你的 Windows 电脑上执行本机操作 |
| 文件范围 | 你打开了项目工作副本，Codex 可以读取资料，并在其中写入文件清单、证据索引和城市简报 |
| 可用能力 | 当前环境能够读取 Word、PDF 和表格；扫描版材料还需要文字识别能力 |
| 网络与连接 | 已下载的资料可以直接处理；需要补充云盘文件或网页资料时，还要具备相应连接和授权 |
| 操作权限 | 读取、写入、运行程序或联网，分别按照当前权限设置执行或向你申请批准 |
你打开工作副本、允许 Codex 读写结果、准备好表格和文字识别能力，并在需要时连接云盘，这些操作就是在为本次任务准备 Runtime。
这里还经常会遇到 Agent 让你安装 **Dependency（依赖）**的情况，就是完成任务时必须借助的其他软件或组件。
例如，这批门店资料中有许多扫描版 PDF。Codex 读取店员访谈时提示无法提取文字，因为扫描页只有图片。你可以让 Codex 安装 OCRmyPDF 和 Tesseract OCR：前者负责处理扫描版 PDF，后者负责识别图片里的文字。安装后 Codex 才能调用它们提取内容。在这项任务里，这两个 PDF 小工具就是依赖。
和在本地作业不同，如果把同一任务交给云端 Runtime，条件就会改变：本机文件需要先上传或通过连接器开放，本机安装的依赖也不会自动出现在云端。所以任务内容没变，但 Runtime 变了，Agent 能看到和能使用的东西也随之改变。
5. Compaction（上下文压缩）：上下文快放不下时，怎样接着做
在第二章讲 Context Window（上下文窗口）时，有提到过 Compaction（上下文压缩），在这里细讲一下。Compaction 把过长的对话和任务历史整理成更短的记录，再把这份压缩记录带入后续任务，减少的是当前上下文的占用。
Compaction 之后，大致会发生这样的变化：
| 压缩前 | 压缩后 |
|---|---|
| 多轮对话、读取结果和中间过程占用大量上下文 | 任务目标、关键进度和重要结果被整理成更短的任务记录 |
| 每个早期细节都可能仍在当前上下文中 | 部分细节可能被省略，需要重新读取原文件 |
| 原始资料和已经生成的文件保存在工作区 | 原始资料和文件仍然保存在原处，不因上下文压缩而改变 |
不同 Agent 执行 Compaction 的方式可能有所差异，大体有两种方式：
自动压缩：当对话变长接近上下文上限时，Agent 会自动把之前的内容压缩成摘要，但这种方式存在 Agent 在压缩摘要时丢失核心信息的风险。
手动触发：输入
/compact命令，手动压缩当前对话上下文。这种方式的好处是，你可以自带指令来规划压缩摘要，比如“/compact，请保留关于某个模块的讨论细节”，告诉它压缩时优先保留什么。
在门店盘点任务里，Agent 处理了几个城市、读过上百份资料后，当前上下文可能已经装着用户要求、文件内容、读取结果、修改意见和多轮对话，处于被挤爆的边缘，不仅造成 Token 浪费，也容易出现 Agent “失忆和降智”的情况。那么就有必要进行一次 Compaction。
但在实际操作中，无论采用哪种上下文压缩方式，Compaction 后都有可能遗漏关键信息。为了减少这种情况，下面再复习两种实用办法：
- 手动 Compaction 前可以先让 Agent 留下一份看得见的“任务续接摘要”。
你可以对 Codex 说：
在执行上下文压缩前，请先把当前任务目标、已经完成的城市、关键结论及来源、尚未处理的资料、待我确认的问题和下一步计划，写入
00_任务续接摘要.md。完成后请进行 Compaction。
压缩完成后，再让 Agent 读取这份摘要，复述当前进度，确认没有漏项后继续。
- 把“任务续接摘要”写进项目规则文件（
AGENTS.md）里。
比如要求 Codex：
每完成一个城市盘点，自动更新一次
00_任务续接摘要.md。
这样即使 Agent 在后台自动压缩了，上一次阶段总结也已经保存在文件里，可随时重新读取并接续任务。
6. 一句话释义
Harness 是包在大模型外面、负责组织 Agent 怎样工作的整套软件
Runtime 是一次任务真正运行时可以使用的整套条件
Compaction 是把过长的对话和任务历史整理成更短的记录，再把这份记录带入后续任务