新智元報(bào)道

編輯：好困 KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】20天長(zhǎng)流程、token嚴(yán)格控制在每單50k以內(nèi)，AI審批預(yù)計(jì)能提速150%以上，單均成本預(yù)計(jì)可以降至人工五分之一。易鑫Harness不是簡(jiǎn)單套殼，而是把選擇性壓縮、實(shí)時(shí)檢索、審計(jì)圖譜全部打通，讓Agent真正「越用越聰明」。

2026年，AI圈最熱的詞不是模型，也不是記憶，而是一個(gè)被翻譯得有點(diǎn)別扭的英文單詞——Harness。

馬具，韁繩，駕馭。

最近，Anthropic在Claude Platform上放出了Managed Agents的公開(kāi)beta。業(yè)內(nèi)立刻給它貼了一個(gè)標(biāo)簽，meta-Harness。

一句話翻譯過(guò)來(lái)，模型已經(jīng)不是瓶頸了，真正決定Agent能不能干活的，是模型外面那套「駕馭系統(tǒng)」。

LangChain創(chuàng)始人Harrison Chase說(shuō)得更直白一點(diǎn)，「Harness和上下文工程跟模型質(zhì)量一樣重要」。

VentureBeat的市場(chǎng)追蹤給出了實(shí)錘。一個(gè)月內(nèi)，Anthropic工具與工作流API的采用率，從0%直接飆到了5.7%。企業(yè)用Claude，用的就是它配套的編排方案。

如今，Harness從工程內(nèi)部用語(yǔ)，一躍成為了Agent產(chǎn)品繞不開(kāi)的基礎(chǔ)設(shè)施。

Harness是多層結(jié)構(gòu)，并非單一模型套殼

但這只是故事的一半。

通用Harness跑不了的金融訂單

Anthropic做的Managed Agents，主要服務(wù)coding、文檔生成、任務(wù)自動(dòng)化這類通用場(chǎng)景。

這些任務(wù)有一個(gè)共性，邊界相對(duì)清晰，錯(cuò)了大不了重跑一次。

但一些行業(yè)不是這樣，比如金融行業(yè)。

一筆汽車貸款，從客戶進(jìn)件到資產(chǎn)管理，單筆金額幾萬(wàn)到幾十萬(wàn)，整個(gè)生命周期超過(guò)20天，要跨越15個(gè)以上關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)，正向逆向反復(fù)評(píng)估，決策路徑組合可以達(dá)到幾萬(wàn)種。

中間任何一步AI出錯(cuò)，比如材料審核漏了一個(gè)關(guān)鍵瑕疵，后果都不是「再來(lái)一次」能解決的。

所以，從設(shè)計(jì)目標(biāo)開(kāi)始，金融行業(yè)要的Harness，跟通用場(chǎng)景的Harness就不一樣。

通用場(chǎng)景的Harness在乎怎么讓模型在長(zhǎng)上下文里不丟失記憶、怎么管理工具調(diào)用。

金融場(chǎng)景的Harness在乎合規(guī)邊界怎么實(shí)時(shí)兜底、模型幻覺(jué)的瞬間怎么把人工接進(jìn)來(lái)、20天的訂單流里數(shù)據(jù)全程能不能審計(jì)。

4月14日，香港世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)亞太峰會(huì)的「智能體創(chuàng)新與應(yīng)用論壇」上，易鑫首席科技官賈志峰把這件事點(diǎn)了出來(lái)。

易鑫是國(guó)內(nèi)最具規(guī)模的AI驅(qū)動(dòng)的金融科技平臺(tái)，以服務(wù)汽車金融生態(tài)為使命。2017年在香港上市，2025年成為港交所科技100指數(shù)成員。目前年交易額已達(dá)到約750億元人民幣，全球擁有員工5000多人

并且，他還拋出一個(gè)計(jì)劃——

今年下半年，易鑫將開(kāi)源部分自研Harness Framework。

這是全球汽車金融行業(yè)第一份公開(kāi)的Agent治理基礎(chǔ)設(shè)施。

不是套一層殼，

是三層「駕馭體系」

在演講里，賈志峰直接區(qū)分了易鑫的Harness跟通用方案。

和通用AI公司側(cè)重memory、context這些技術(shù)模塊設(shè)計(jì)不同，我們的設(shè)計(jì)是一個(gè)更全面的三個(gè)層次的駕馭體系。

三層分別是人類駕馭層、Agentic駕馭層、數(shù)據(jù)駕馭層。

人類駕馭層解決一件事，Agent和真人能不能在一筆訂單流里實(shí)時(shí)無(wú)縫切換。

舉個(gè)例子。

客戶按要求上傳一張銀行流水的照片，IM Agent接管做OCR和結(jié)構(gòu)化提取。

系統(tǒng)會(huì)判斷這張照片是否包含風(fēng)險(xiǎn)字段或不符合要求的字段。

比如，要求提供6個(gè)月流水，但只給了3個(gè)月；再比如要求流水里必須提供收入，但實(shí)際流水里收入為0。

此時(shí)，Harness就會(huì)立刻把訂單轉(zhuǎn)給真人審核員，并且把前面所有對(duì)話上下文完整交接過(guò)去。

「Agent搞不定就轉(zhuǎn)人工」，這種簡(jiǎn)單兜底邏輯做不到這一點(diǎn)。

Harness的人類駕馭層覆蓋語(yǔ)音、文字、圖片多模態(tài)，關(guān)鍵業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)強(qiáng)制要求人工介入，轉(zhuǎn)手時(shí)信息完整率必須做到100%。

人工不是替補(bǔ)，是工作流從一開(kāi)始就設(shè)計(jì)進(jìn)去的角色。

Agentic駕馭層解決模型出錯(cuò)的瞬間，比如當(dāng)模型出現(xiàn)「幻覺(jué)」或違規(guī)承諾時(shí)，系統(tǒng)會(huì)在毫秒級(jí)觸發(fā)熔斷，切換到人工鏈路。

舉個(gè)金融場(chǎng)景里的真實(shí)痛點(diǎn)。模型在誘導(dǎo)下承諾了一個(gè)黑名單客戶肯定能放款，那么這筆訂單就會(huì)成為合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)事件。

Harness這一層的工作是在模型把話說(shuō)出口之前攔截，并且根據(jù)客戶互動(dòng)的實(shí)時(shí)特點(diǎn)重新規(guī)劃后續(xù)路徑，不按預(yù)設(shè)腳本死板執(zhí)行。

在3月底的工程博客中，Anthropic就提到一個(gè)有意思的現(xiàn)象：

Harness里塞進(jìn)去的某些補(bǔ)丁，會(huì)隨著模型升級(jí)而過(guò)時(shí)。

比如他們?yōu)镃laude Sonnet 4.5加的上下文重置，在Claude Opus 4.5上就不再需要。

易鑫這層Harness的設(shè)計(jì)思路對(duì)應(yīng)了同一個(gè)判斷。

賈志峰在演講里說(shuō)了一句，「讓模型越來(lái)越強(qiáng)，Harness越來(lái)越輕」。

Harness發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題要不斷回流到模型訓(xùn)練里，讓模型自己內(nèi)化掉，避免長(zhǎng)期用Harness打補(bǔ)丁。

數(shù)據(jù)駕馭層把人類操作數(shù)據(jù)和Agent操作數(shù)據(jù)打通。

不只給運(yùn)行階段做護(hù)欄，還給訓(xùn)練階段提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

更關(guān)鍵的是合規(guī)。從數(shù)據(jù)接入、流轉(zhuǎn)、清洗脫敏，到最終進(jìn)入哪個(gè)版本的模型訓(xùn)練，全部建立關(guān)聯(lián)圖譜，模型表現(xiàn)一旦發(fā)生變化能立刻定位、快速調(diào)整。

這是金融監(jiān)管最在意的事情，可追溯、可審計(jì)。在通用Agent領(lǐng)域可有可無(wú)的能力，在金融行業(yè)是過(guò)審的硬門檻。

需要強(qiáng)調(diào)的是，他們的Harness Framework并不是一個(gè)孤立存在的模塊，而是整體貫穿Application、Products、Models 這三層架構(gòu)，融合在業(yè)務(wù)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)。

在Agent的推理「Inference」和訓(xùn)練「Training」兩個(gè)階段，易鑫的Harness Framework都發(fā)揮作用，具備持續(xù)治理能力。

65%自主交付，單任務(wù)跑16小時(shí)

把這套體系工程化嵌進(jìn)業(yè)務(wù)后，整個(gè)系統(tǒng)「越用越聰明」 : 所有交互數(shù)據(jù)沉淀，幫助AI持續(xù)學(xué)習(xí)與不斷進(jìn)化。

最后，易鑫實(shí)測(cè)出來(lái)的數(shù)字是這樣的。

• 單次任務(wù)可持續(xù)執(zhí)行16小時(shí)。

• 跨12個(gè)會(huì)話連續(xù)推進(jìn)。

• Agent自主交付成果達(dá)65%。

• 轉(zhuǎn)化率提升20%以上。

• 整體運(yùn)營(yíng)效率提升100%以上。

這些數(shù)字放在通用Agent領(lǐng)域是什么概念。

在demo里展示的長(zhǎng)任務(wù)記錄，國(guó)外AI巨頭OpenAI、Anthropic不過(guò)大多在幾小時(shí)量級(jí)。

Cognition的Devin早期演示也只敢做小時(shí)級(jí)別的連續(xù)工作。

能做到「單次任務(wù)16小時(shí)、跨12個(gè)會(huì)話」并且還能穩(wěn)定交付，需要的不只是AI能力，還有整個(gè)業(yè)務(wù)流程的升級(jí)。

審批環(huán)節(jié)做得更狠。根據(jù)易鑫估計(jì)，AI理論上能讓審批時(shí)長(zhǎng)縮短150%以上，單均成本降到人工的五分之一，token消耗嚴(yán)格控制在每單50k以內(nèi)。

token這個(gè)數(shù)字是關(guān)鍵。

20天+的長(zhǎng)流程任務(wù)里，如果每一輪交互都把全量歷史灌進(jìn)上下文，token成本會(huì)指數(shù)級(jí)上漲。

控制在50k一單，意味著Harness在不斷做選擇性壓縮、歸檔和檢索，把真正影響下一步?jīng)Q策的信息留在窗口里。

「Agentic基礎(chǔ)模型和Harness AI Infra，是金融垂直行業(yè)真正把Agent用起來(lái)的兩個(gè)輪子，缺一不可?！官Z志峰在演講里這樣總結(jié)。

從開(kāi)源模型到開(kāi)源基礎(chǔ)設(shè)施

易鑫不是第一次做開(kāi)源。

2025年，易鑫先后開(kāi)源了汽車金融行業(yè)第一個(gè)Reasoning模型YiXin-Distill-Qwen-72B、Agentic模型YiXin-Agentic-Qwen3-14B。

今年下半年的Harness Framework開(kāi)源，是順著同一條路徑往上走一步。

按賈志峰的說(shuō)法，發(fā)布時(shí)間預(yù)計(jì)在2026年烏鎮(zhèn)峰會(huì)前后。

這個(gè)時(shí)間窗口和Anthropic開(kāi)放Managed Agents的節(jié)奏幾乎咬?。?/p>

• 前者在通用場(chǎng)景把Harness產(chǎn)品化，

• 后者在金融垂直場(chǎng)景把Harness開(kāi)源化。

在一篇題為「The Anatomy of an Agent Harness」的博客中，LangChain給出了一個(gè)簡(jiǎn)潔的公式：

Agent = Model + Harness

模型負(fù)責(zé)智能，Harness負(fù)責(zé)把智能變成有用的工作。

但公式只是起點(diǎn)。

通用Agent的Harness想讓模型跑得更順，金融行業(yè)的Harness想讓模型不出事。

Anthropic把通用場(chǎng)景的答案產(chǎn)品化了，每小時(shí)0.08美元。

易鑫要把金融場(chǎng)景的答案開(kāi)源出來(lái)，一行代碼不收錢。

Agent能不能走出coding demo、走進(jìn)那些「錯(cuò)一次就賠不起」的行業(yè)，答案就藏在這份即將開(kāi)源的Harness Framework里。

參考資料：

Agent能力已在全業(yè)務(wù)流程落地，易鑫于世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)亞太峰會(huì)宣布年內(nèi)將開(kāi)源AI Infra