去年AI腳手架(Scaffolding)的提法比較流行，而今年則出現(xiàn)了一個新的名詞AI Harness，而最近又在流行龍蝦-OpenClaw。這些概念到底是怎么回事呢，昨天和幾個朋友交流AI的時候就有人提出龍蝦和Harness是什么關(guān)系呢?談龍蝦和Harness的時候都會提到Skills，這些概念搞得有點亂。

在這一年多的AI發(fā)展浪潮中，AI Harness和AI腳手架(AI Scaffolding) 是兩個常被提及的概念，但它們指代的對象和解決的痛點有所不同。簡單來說，Harness是解決“如何可靠地運行和管理復(fù)雜AI智能體”的基礎(chǔ)設(shè)施，而AI腳手架則是解決“如何快速構(gòu)建和迭代這些智能體”的開發(fā)框架。AI harness又被稱為Agent Harness(智能體 harness/駕馭層)，這是一個被行業(yè)重新定義的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施概念，它是一套包裹在AI模型外部的控制、監(jiān)控和糾錯系統(tǒng)。如果把大模型比作“引擎”，那么Harness就是“底盤、方向盤、剎車系統(tǒng)和儀表盤”。它能夠確保AI應(yīng)用的長流程穩(wěn)定性，在執(zhí)行多步驟任務(wù)(如：查詢數(shù)據(jù)庫->分析數(shù)據(jù)->生成報告->發(fā)送郵件)時，即使某一步出錯也能自動重試或修正，而不是直接崩潰。另外它可以安全地管理AI對外部API、數(shù)據(jù)庫的調(diào)用權(quán)限，防止誤操作。同時記錄AI的每一個思考步驟和決策依據(jù)，滿足企業(yè)合規(guī)需求。另外它還允許人類在關(guān)鍵節(jié)點介入，糾正AI的偏差。從上面的功能描述可以看出，Harness在AI應(yīng)用中的地位十分關(guān)鍵。

而AI腳手架則是一組預(yù)制的代碼模板、庫、工作流引擎和最 佳實踐集合，旨在降低構(gòu)建AI應(yīng)用(特別是多智能體系統(tǒng))的門檻。AI腳手架將常見的AI功能(如記憶管理、RAG檢索增強生成、工具調(diào)用器、評估模塊)封裝成即插即用的組件。并通過可視化編排，通過拖拽方式設(shè)計智能體的工作流，自動生成底層代碼。同時提供安全的本地運行環(huán)境，讓開發(fā)者可以在不消耗大量云端算力或不泄露數(shù)據(jù)的情況下測試智能體邏輯。一些開源框架，如基于LangChain、LlamaIndex進化而來的新一代框架，以及針對特定模型(如Claude)優(yōu)化的編排平臺，以及各大云廠商推出的Agent開發(fā)平臺(如字節(jié)扣子Coze、微軟Copilot Studio等)本質(zhì)上也是高度封裝的腳手架。進入2026年，新一代的腳手架更強調(diào)“多智能體協(xié)作”的支持，以及如何輕松地將開發(fā)好的智能體部署到生產(chǎn)環(huán)境的Harness中。

可以將它們的關(guān)系理解為“造車”與“開車/管車”的關(guān)系，AI腳手架是造車流水線，幫助開發(fā)者快速、低成本地組裝出一輛輛功能各異的汽車(AI智能體應(yīng)用)。它解決了從無到有和開發(fā)效率的問題。Harness是“交通管理系統(tǒng)”和“車輛控制系統(tǒng)”，當(dāng)造出來的車被投放到復(fù)雜的現(xiàn)實道路(企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境)上行駛時，Harness確保它們不闖紅燈(合規(guī))、不翻車(穩(wěn)定性)、能在拋錨時自動救援(容錯)，并記錄行車日志(可觀測性)。它解決了“從有到穩(wěn)”和“規(guī)?；涞亍钡膯栴}。當(dāng)前行業(yè)共識是，只有腳手架而沒有Harness，AI應(yīng)用只能是演示Demo;只有Harness而沒有高效的腳手架，開發(fā)成本又太高。因此，成熟的AI工程化體系通常是基于腳手架快速構(gòu)建，依托Harness穩(wěn)定運行的組合模式。

而OpenClaw不是造車工具也不是交通管理系統(tǒng)，它是“車”本身，它是一輛最為簡配的新能源汽車，有很強的可能性，但是配飾還比較粗糙，底盤也沒有優(yōu)化調(diào)校。對它經(jīng)過加裝改造之后，具有成為一輛好車的潛質(zhì)。

如果腳手架是造車的流水線，Harness是交通指揮系統(tǒng)，那么 OpenClaw 就是一輛已經(jīng)造好、加滿油、可以直接開上路的車。用戶不需要關(guān)心車是怎么造的，這是腳手架的工作，也不需要自己去設(shè)計交通規(guī)則，這些是Harness職責(zé)，只需要告訴它“把人和貨送到哪里”即可。

OpenClaw 內(nèi)部使用了某些 Harness 機制，比如簡單的重試邏輯或沙箱運行，來保證自身穩(wěn)定，但它本身不是一個通用的、可供其他項目調(diào)用的 Harness 平臺。其內(nèi)部的Harness 屬性管控層還不完善，需要外部更強的治理。僅有像 OpenClaw 這樣的“車”是不夠的，必須配合強大的 Harness控制系統(tǒng)才能真正安全行駛。 我們可以將 OpenClaw 這類應(yīng)用部署在更完善的 Harness 平臺上運行，也許 OpenClaw 的后續(xù)版本會內(nèi)置更強大的 Harness 模塊。

老白從去年1月份開始從一個DBA轉(zhuǎn)型為一個AI加持的DBA，帶領(lǐng)一幫小伙伴一起構(gòu)建一個數(shù)據(jù)庫運維領(lǐng)域的，在AI Harness駕馭下的AI腳手架平臺，并在此基礎(chǔ)上為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫開發(fā)運維智能體，這一年多的實踐中感觸良多。在剛剛開始干的時候也不清楚腳手架、Harness這些思想理念，不過當(dāng)我們把一個DEMO變成可以在用戶生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運行的工具的時候，運用了大量的技巧和方案去解決穩(wěn)定性、可重復(fù)性、有效性的問題，經(jīng)過一年時間才算有小成。最近仔細學(xué)習(xí)了老美AI企業(yè)的一些思想，發(fā)現(xiàn)人家已經(jīng)形成了十分完善的體系，這對于構(gòu)建企業(yè)級的AI應(yīng)用十分關(guān)鍵。我在和一些用戶交流AI智能體在數(shù)據(jù)庫運維中的應(yīng)用時，被問及的問題，基本上老外的這套造車、管車、用車的理論都已經(jīng)提出了十分有效的解決方案。因此我覺得企業(yè)在搞AI智能體之前，先把這幾個的關(guān)系考慮清楚，先搭建起基礎(chǔ)平臺，可能可以少走很多彎路。