Agent Harness 最小版安装与使用指南
Datawhale干货
在讨论Agent评测时，我们常常会提到一个关键点：评估一个Agent，不能只看它给出的最终答案，更要看它为了得出这个答案，具体调用了哪些工具、获取了什么中间结果、以及是否严格遵循了任务要求。那么，如何系统、稳定地记录下这些过程呢？答案就是构建一个“harness”。
业界有一种观点认为，Agent等于模型（model）加上运行框架（harness）。我们可以把harness理解为一个将Agent模型置于其中，使其能够运行、记录并接受评估的小型环境。它不必一开始就设计得极其复杂，只要能清晰地将任务、工具、执行过程和评分结果串联起来，就已经具备了巨大的实用价值。
接下来，我们将围绕四个核心问题展开梳理：一个最简化的harness究竟要解决什么问题？它至少需要包含哪些模块？一个具体的评估用例该如何编写？以及，公开资料中有哪些值得参考的实践？
一个最简化的Harness解决什么问题
如果仅仅依靠手动测试Agent，我们很容易只关注到最终输出的那一句话。例如，用户提问“请判断这个项目是否支持插件系统”，Agent回答“当前README没有插件系统相关说明，不能确认支持”。
这个回答听起来似乎合理，但背后隐藏着许多疑问：它真的去读取README文件了吗？有没有读错文件？是否调用了无关的工具？有没有将工具返回结果中并不存在的信息，臆断地写入了答案？
一个最小化的harness，正是为了解决上述问题而生的。
它的核心思路，是将任务置于一个固定的、可控的环境之中，让Agent只能使用预设的工具集来完成任务。与此同时，harness会完整记录下每一步的执行轨迹，最后通过一个评分器来客观判断任务的成功与否。
这样一来，我们看到的就不再是一句孤立的回答，而是一条完整的“证据链”：任务是什么、环境中有什么资源、Agent每一步调用了什么工具、工具返回了什么结果、以及最终为何被判定为成功或失败。这为后续的分析和优化提供了坚实的数据基础。
最小化Harness需要哪些模块
一个可运行的最小化harness结构，可以拆解为五个核心模块：
- 任务（Task）：定义需要Agent完成的输入和目标。
- 环境（Environment）：提供任务执行的可操作空间，例如一个代码仓库或一组文档文件。
- 工具（Tools）：Agent被允许调用的接口，比如读取文件、列出目录、运行测试等。
- 轨迹（Trace）：按顺序记录Agent每一步的执行详情，包括使用的工具、传入的参数、返回的结果。
- 评分器（Grader）：根据预设规则或脚本，对Agent的最终输出和执行过程进行评判。
具体来说，Task就是任务本身，比如“根据README判断是否支持插件系统”。Environment是任务发生的场景，对于代码Agent可能是一个Git仓库，对于文档Agent可能是一组文本文件。Tools限定了Agent的能力边界。Trace确保了过程的可追溯性。而第一版的Grader，完全可以基于简单规则或测试脚本来实现，例如检查是否读取了指定文件、答案是否包含了不应出现的信息等。
这五个模块组合起来，就构成了一个最小可行、但功能完整的Agent评估框架。
一个评估用例可以怎么写
编写一个最小化的评估用例，关键在于任务、环境和评分规则都必须明确、无歧义。一个简单的示例如下：
{
"id": "case_001",
"task": "判断项目是否支持插件系统",
"environment": {
"files": {
"README.md": "本项目支持本地启动、基础登录和配置管理。",
"config.md": "配置项包括 port、theme、log_level。"
}
},
"tools": ["list_files", "read_file"],
"grader": {
"must_read": ["README.md"],
"answer_should_include": "不能确认支持插件系统",
"answer_should_not_include": "支持插件系统"
}
}
这个用例涵盖了几个基本要素：目标明确、环境内容固定、可用工具清晰、评分规则可自动化检查。它非常适合用来测试Agent是否会严格基于给定的文件内容进行回答，而不是凭借“经验”或“猜测”来补充结论。
用例执行完毕后，harness至少应该生成如下格式的轨迹记录：
{
"case_id": "case_001",
"trace": [
{
"tool": "list_files",
"arguments": {"path": "."},
"result": ["README.md", "config.md"]
},
{
"tool": "read_file",
"arguments": {"path": "README.md"},
"result": "本项目支持本地启动、基础登录和配置管理。"
}
],
"answer": "当前README没有插件系统相关说明，不能确认支持插件系统。",
"grade": {
"success": true,
"reason": "读取了README，回答没有超出文件内容。"
}
}
这类结构化记录的价值在于精准定位问题。如果Agent根本没有调用read_file，说明其工具使用策略有问题；如果读取了README却仍然回答“支持插件系统”，说明它对工具返回结果的利用有问题；如果反复读取无关文件，则说明其执行轨迹存在冗余，效率低下。手动测试往往只能留下模糊的主观印象，而harness留下的，是可量化、可分析的过程数据。
公开资料里有哪些参考
在构建自己的harness时，参考业界的成熟实践能事半功倍。以下几份公开资料提供了很好的思路：
Anthropic的Agent Evals 这篇文章非常值得一读，它清晰地区分了“评估框架（eval harness）”和“袋里框架（agent harness）”。前者负责运行评测、记录步骤、评分和汇总结果；后者则负责让模型以Agent的方式工作，例如处理输入、编排工具调用、返回最终结果。文章还强调了一个重要观点：评估Agent时，我们评估的其实是“模型”和“框架”协同工作的整体效果。
SWE-agent 的重点在于提出了“Agent-Computer Interface”的概念。它指出，一个代码Agent的表现好坏，不仅取决于底层模型的能力，也高度依赖于外部接口的设计。例如，如何查看文件、如何编辑代码、如何运行测试、如何将错误信息有效地反馈给模型，这些设计细节都会深刻影响最终效果。
Terminal-Bench 的任务结构设计得很清晰，通常包含任务指令、隔离环境和验证脚本三部分。其harness负责将模型接入一个终端环境，让它执行命令、安装依赖、调试错误，最后用预设的测试脚本来验证任务是否被正确完成。
SWE-bench 则展示了评估代码Agent的典型流程：给定一个真实的GitHub issue，让模型生成修复补丁（patch），然后将这个补丁应用到准备好的环境中并运行测试。这里的harness负责准备原始代码环境、应用补丁、执行测试套件并汇总通过情况。
综合来看，这些实践共同揭示了harness的核心价值：它将Agent原本“黑盒”般的运行过程，转变为一个可以复现、可以记录、可以客观评分的标准化实验。
写在最后：先把Harness的骨架搭出来
构建一个最小化的Agent harness，并不意味着起步就要打造一个功能完备的大平台。恰恰相反，第一版只要能扎实地串联起任务、环境、工具、执行记录和评分器这五个模块，就已经能为我们提供巨大的洞察力。
拥有了这样一套基础框架，我们的工作就不再是模糊地“试试这个Agent好不好用”，而是能够系统地分析：问题究竟出在哪个环节？是任务理解有偏差、工具选择不当、参数填写错误、对中间结果的解读有误、执行步骤存在冗余，还是评分规则本身定义得不够清晰？
有了清晰的骨架，后续的功能丰富和性能优化，也就有了明确的方向和坚实的基础。
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