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大家好，我是Tony Bai。
随着以 Claude Code、Cursor 为代表的各类 AI 编程助手与 Agent（智能体）工具的爆发式普及，一个名为“Harness” 的概念在海外技术圈引发了广泛的讨论与争议。很多人好奇：大模型本身、我们使用的客户端界面，以及背后真正驱动工具执行的 Harness，到底各自承担了什么角色？
知名开发者、T3 创始人 Theo（@theo）撰写了这篇通俗易懂的长文，用极其生动的大厨、厨房与餐馆的比喻，层层剖析了 Interface、Harness、MCP 与 Agent 之间的边界与关系。无论你是正在开发 AI 应用的工程师，还是想理清现代 AI Agent 底层运作逻辑的技术爱好者，相信本文都会为你带来清晰透彻的启发。
以下为译文全文：
什么是“Harness”？
说老实话：我之所以写这篇文章，是因为我实在厌倦了一遍又一遍地去解释它，而且目前似乎没有哪个单一“资源”能够把 Harness 到底是什么解释得明明白白。
读完这篇文章后，你应该就能掌握关于什么是 Harness 以及它们是如何工作的一切必要知识。
人类使用界面（Interface）
通常来说，人类并不是通过直接编写代码来使用计算机的。他们使用的是某种形式的界面，无论是一个终端（terminal）、一个网站，还是一个 App。
理论上讲，人类完全可以针对想要完成的每一项任务去写专属的 Python 或 JS 代码。但我们并没有让他们这么做，而是通过按钮、快捷键、命令行等方式，赋予他们访问这些底层代码的能力。
界面的例子包括：Chrome、Claude Code、ChatGPT App（之前叫 Codex）。
同样值得注意的是，人类通常是看不到底层的代码的……在绝大多数情况下，人类只能看到界面。
大语言模型（LLM）使用 Harness
在默认情况下，LLM 唯一能做的事情就是生成文本。为了让语言模型能做更多的事情，它需要工具。现在大多数 LLM 都经过了专门训练，懂得如何配合工具工作，例如用于访问你电脑上文件的“read_file”、用于修改这些文件的“edit_file”、用于运行命令的“bash”，以及用于在线检索数据的“search”。
然而，LLM 依然仅仅是在发送文本而已！它无法像人类那样去点击某个按钮。正因如此，我们需要一种供 LLM 使用的自定义文本格式，以此向外部示意“你应该去运行某些代码了”。假设我们给 LLM 提供了一种调用工具的格式，比如：
<read_file name="README.md">
现在，LLM 知道自己可以用这种格式来做出响应了。但它依然只是文本，它本身什么也做不了！这就好比电脑还没开机，你就在那敲键盘、移动鼠标一样毫无作用。
必须有某种东西来解释这些响应，然后根据 LLM 回复的内容去运行相应的正确代码。
为了让 LLM 真正能够“把事情办成”，它需要：
- 能够执行具体操作的工具（如 read_file、edit_file、bash、search 等）
- 一套用于通过文本调用这些工具的专用语法
- 一个负责解析消息、识别该语法并执行对应代码的系统
- 一种将工具返回的结果重新提供给 LLM 的方法
- 一份附带使用说明的可用工具清单
这就是 Harness。
“Claude Code 难道不是一个 Harness 吗？”
算是一半吧。
Claude Code 包含两部分：界面（interface）和 Harness。
当你在终端中运行 claude 时，打开的是 Claude TUI（终端用户界面）。当你进入 Claude 桌面客户端的“code”标签页时，打开的是 Claude Code GUI（图形用户界面）。这两个都不是 Harness。
在底层，Claude Code 使用 Anthropic Agent SDK 来与 Agent 进行交互。ChatGPT 也是如此，通过 ChatGPT/Codex App 与 Codex App Server（内置于 CLI 中）进行交互。
我理解大家为什么会感到困惑：因为 Claude Code 和 Codex 都把 Harness 直接打包（内置）进了它们自己的 App 里。
但你完全可以把同样的 Harness 内置到其他 App 中！比如以下几个例子：
- Cursor 的 Harness 被 Grok Bot 所采用
- Anthropic Agents SDK 和 Codex App Server 被 T3 Code 所采用
- Pi 被 OpenClaw 所采用
Harness 是一个独立的组成部分，几乎从未直接暴露给使用这些 App 的人类用户。
工具归谁所有？
我们可以把 Harness 想象成一个厨房。
厨房里有许多各不相同的工具：锅、平底锅、刀具、刮刀、搅拌机等等。
但没有哪个厨房能够囊括每位大厨所需要的一切工具。
优秀的 Harness 在构建时就充分考虑到了这一点，允许用户自带工具。
必须说明的是：绝大多数重要的工具都是由 Harness 直接提供的。 Codex 和 Claude Code 都内置包含了大量的工具，而像 Pi 这样的其他 Harness 则要极简得多。
事情从这里开始变得复杂起来了，让我再画一张图。
图中的橙色方框代表“Claude Code 所包含的内容”（准确地说是 Agents SDK）。
你可以添加许多自定义工具，例如用于为你的 LLM 提供代码检查能力的 TypeScript 插件，或者允许 Agent 控制你电脑的 CUA 插件。
请注意“工具层（tool plane）”与“人类/LLM 层”之间的那条分割线。无论人类还是 LLM，都无法直接看到或接触到这些工具。我们根本没有办法知道它们是否存在。正是 Harness 将它们暴露出来，既暴露给 LLM，也暴露给界面（这正是我们能看到它们的方式）。
MCP 让事情变得更复杂了一点
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套标准，旨在让 Harness 能够更容易地访问外部资源。简单来说：工具是“在此处运行代码来做某事”，而 MCP 则是“向别处发起 API 请求来做某事”。
工具直接提供可执行的代码。MCP 则让代码驻留在其他地方，但 LLM 依然可以通过 MCP 发起请求来办事。
MCP 最常见的应用场景是向你的 LLM 暴露数据。想让 ChatGPT 查看你的电子邮件？用 MCP。想让 Claude 分析你网站的数据指标？用 MCP。
Chrome 扩展程序有点类似于工具。它们可以通过在你的电脑（Chrome 内）运行代码来改变网站的运作方式。
而 MCP 则更像是网站。你无需安装任何东西，只需要知道 URL 即可。一旦你拿到了 URL，你就（应该）能获取到使用它所需的一切信息 :)
把所有这些整合在一起，结构大致如下：
……等等，T3 Code 在那里是干什么的？让我解释一下。
T3 Code 向 LLM 暴露了自定义功能，去完成 Harness 做不到的事情。例如，我们允许使用 Claude Code 的线程在 Codex 中派生出子 Agent（subagents）。其他工具也在做类似的事，比如 Herdr、Orca 和 Cursor。
那么，为什么要把这个作为 MCP 暴露出来呢？这难道只是为了逃避自己去造一个 Harness 而搞的廉价小把戏吗？
回想一下前面提到的这句话：
工具直接提供代码。MCP 让代码驻留在其他地方，但 LLM 依然可以使用 MCP 发起请求来做事。
T3 Code 包含大量代码，用以实现诸如多 Harness 子 Agent 之类非常酷的功能。技术上讲，我们本可以把 T3 Code 最酷的功能重构为一组插件，分别适配 Claude Code、Codex、Antigravity、Pi、Cursor、Muse……
但我们也可以选择将所有代码都保留在 T3 Code 自身内部，转而为 LLM 暴露一个简单的 MCP 服务供其使用 :)
回到厨房的比喻，MCP 就像是菜谱。它们是一种做事的方法，但它们本身并不是工具实体。
T3 Code 正在为厨房提供一本烹饪手册。它根本不需要改变厨房的运转方式。如果大厨们决定翻看我们的菜谱，那太棒了！他们也完全可以对其视而不见，什么都不改变。
……那么，到底什么是 Agent？
你知道我有多自豪吗？我居然写了这么长一段内容，一次都没有在未下定义的情况下反复滥用“Agent”这个词！这可一点都不容易，哈哈。
太长不看版（tl;dr）：Agent 就是将 Harness 与 LLM 结合在一起的产物。
LLM 只负责生成文本，它们自己什么都干不了。Harness 只是厨房，它们自己也没法烹饪任何东西。只有当 LLM 与 Harness 结合在一起时，才诞生了“Agent”。
不同的“Agent”往往只是不同的 Harness 配置而已，比如包含了自定义工具、提示词指令、MCP 服务等。
T3 Code 是一个 Harness 吗？
不是。如果你不自备 Harness，T3 Code 就无法工作。
再次回到厨房的比喻：
- 大厨 = LLM
- 厨房 = Harness
- T3 Code = 餐馆
T3 Code 是一家允许你自带任何厨房进驻的餐馆。我们拥有自己喜欢的一套独家菜谱，并且我们会把这本烹饪手册提供给每个厨房，但除非你明确告知，否则大厨是不会主动去翻开它的 :)
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