从 0 开始构建 Agent Harness
打破黑盒困境，复刻 OpenClaw 引擎
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你将获得
- 可运行，从 0 到 1 实现工业级 OS 底层引擎
- 可掌控，突破长程上下文、死循环等 20+ 工程卡点
- 可观测，集成 Tracing、Benchmark 评估的科学度量体系
- 可二开，从 Framework 到 Harness 的硬核工程落地方案
讲师介绍
Tony Bai（白明），资深架构师、Gopher 部落技术社群发起者、tonybai.com 博主，行业经验超 20 年，现于汽车行业某独角兽 Tier1 企业担任车云平台架构组技术负责人。
他不仅是国内最早的 Go 语言实践和布道者之一，更在工业级场景中率先完成了 AI 技术的深度落地。作为核心架构师，他主导构建了承载百万级车辆的高并发、高可用智能车云平台，并成功将大语言模型等 AI 能力深度集成于平台核心，在 AI 模型服务化、智能体应用架构与数据驱动闭环方面，积累了独一无二的实战经验。
同时他也是极客时间《AI 原生开发工作流实战》《Tony Bai · Go 语言第一课》《TonyBai · Go 语言进阶课》的作者，开设的课程广受学员好评。
课程介绍
你是不是也遇到过这些“AI翻车”现场？
- Agent 读个 3000 行日志，直接报 Token 超限；
- 修编译错误时，同一个错误命令连跑 10 遍，原地鬼打墙；
- 差点执行 rm -rf ./，你手抖着按下了 Ctrl+C。
这不是你 Prompt 写得不好，而是那些“调包框架”（LangChain、AutoGen 等）本身就是黑盒。它们塞给模型几十个工具描述，把状态藏在内存里，你根本插不上手。框架越重，失控越狠。
如今大模型自己就会规划和调用工具了。它们不再需要这些框架“管家”，它们需要的是“缰绳”——Harness。
简单说，Harness 就是给大模型写一个微型操作系统。
- 大模型 = CPU（负责思考）
- 上下文窗口 = RAM（极其金贵的内存）
- 本地操作 = 外设（硬盘、网卡）
Harness 不教模型怎么想，它主要干内存回收、硬件调度、系统中断这些“脏活”。如果你想构建工业级、长周期、可控的 AI Agent，肯定绕不开 Harness。因为三个最大的坑，Harness 刚好全填上了。
学 Harness = 给 AI 套上缰绳，跑得快又不翻车。
课程交付什么？
用 Go 吸收顶级开源项目 OpenClaw 的极简哲学，从零构建工业级 Harness 引擎 —— go-tiny-claw。
你会拿到：
- 完整源码（ReAct 循环、多模型适配、上下文压缩、死循环检测、链路追踪…）
- 搞懂“框架坍塌，Harness 崛起”这条行业暗线
- 具备设计工业级 AI Agent “物理躯体”的真本事
怎么学？
课程按工程开发顺序分为六个章节，共 24 讲：
第一章：认知与核心引擎
我们将抛弃黑盒，纯手写大模型原生的 ReAct 循环。设计优雅的多模型适配层（接入 Claude 与OpenAI兼容 API 模型），并前瞻性地引入独立的“慢思考（Thinking）”机制，极大提升复杂任务的规划成功率。
第二章：极简工具与物理交互
打造强扩展性的 Tool Registry。深刻贯彻极简工具哲学，手写支持多级模糊匹配的健壮 Edit 工具，并利用 Go 的并发特性压榨出并行工具执行的性能极限。
第三章：上下文工程体系
这是决定 Agent 智商的生命线。我们将实现系统提示词的动态组装、超长文本的阶梯降级压缩（Compaction）；更重要的是，摒弃复杂的内部状态机，把“记忆”与“待办”完全外部化为本地的文件系统。
第四章：稳定性控制与多智能体
让 Agent 走向生产环境。实现运行时提醒（Reminders）斩断死循环；通过 Middleware 拦截危险操作，在飞书中弹出卡片等待人类审批（Human-in-the-loop）；引入 Subagent 隔离复杂任务。
第五章：可观测性与科学度量
这是高级工程师的分水岭。为引擎引入链路追踪（Tracing）、成本审计，并搭建自动化 Benchmark 评估脚本，科学量化引擎的每一次进步。
第六章：端到端实战串讲
全要素组装，最终打造出一个强悍的 CLI 工具，以及一个能在飞书群里随时被召唤、具备安全底线的 AgentOps 运维自动化助手。
未来已来，就藏在极简的架构哲学里。带上键盘，我们敲起来。
课程目录
适合人群
- 寻求构建轻量可控 Agent 引擎的 AI 应用架构师与开发者；
- 希望将AI能力融入现有工作流的后端/云原生工程师；
- 想要打造安全 ChatOps 机器人的 DevOps/SRE 工程师；
- 为技术负责人与顾问提供 AI 工程化解决方案。