Harness 工程实践复盘：100% Cache 命中的 Agent 怎么设计？

本文作者 ClackyAI 创始人李亚飞。OpenClacky 是他们推出的开源 AI Agent 项目。

Harness，正在被越来越多的团队重视。

简单说，Harness 是 Agent 除了大模型之外的一切工程，包括 prompt 怎么组装、工具怎么设计、上下文怎么管理、成本怎么控制等等。模型能力再强，但 Harness 做得差，账单和效果都会很难看。

ClackyAI 团队近期拿 4 家 Agent 做了一次横向测评，结果发现：

同样的 prompt、同样的模型、同样的任务，成本最高可以相差 6 倍，且能与 ClaudeCode 保持同等能力。也再次印证了，Harness 工程的水平，才是 Agent 产品真正拉开差距的地方。

这篇文章，是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的实践复盘。ClackyAI 的开源 Agent 项目 OpenClacky，在 Harness 工程上摸索了两年，经历了两代失败，最后用 Ruby 从零完成了第三代重写。（OpenClacky：https://www.openclacky.com/）

在这篇文章中，他们复盘并总结了影响成本和效果的 7 个关键决策。对于正在做 Agent 产品的团队来说，值得一读。

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01踩过两次坑：搞 RAG、做多 Agent 工作流

在讲决策之前，先讲两段失败。现在回头看失败得很彻底，但这两个弯路我感觉还有很多团队在走。

第一代：RAG / 知识库。把用户代码库、文档、历史会话全部 embedding 进向量库，检索 + 重排 + 改写查询。听起来合理，实际跑下来三个致命问题：向量更新成本高且实时性差；90% 的召回率听着不错但对 Agent 场景完全不够用（我判断 97% 才刚刚够用）；多了一个会挂的部件，延迟也上来了。

结论：不要搞 RAG。如果你要上 Agent，直接上 Agent，外加一个适合 AI 阅读的文档站就够了。

第二代：多 Agent 工作流。Planner、Coder、Reviewer、Tester 各一个 agent，消息总线编排。结果：每个 sub-agent 各有 cache 命名空间，交接一次就 miss 一次。单 agent 4 分钟能完成的任务，多 agent 编排到 14 分钟，成本翻 6 倍。SWEBench 分数能刷上去，但实际用户体验脱节得厉害。

结论：不要做多 Agent 编排。人类的分工逻辑不适用于 AI——AI 不需要「一个人想、一个人写、一个人审」，一个足够好的 agent 加一套足够好的 harness 就够了。Benchmark 跑分也不重要，模型每半年跨一个台阶，用工作流堆出来的分数会被下一代模型 + 朴素 harness 直接抹平。

第三代从零重写，围绕两件事组织：Cache 局部性和工具集稳定性。以下 7 个决策都属于这一代。

027 个关键工程决策决策 1：双 Cache 标记

大模型的 prompt cache 是按前缀匹配的——前缀里改一个字节，从那里往后全部失效。所以前缀的层次结构和标记位置，决定了下一轮还能命中多少。

最直觉的做法是每轮在消息末尾打一个标记。但这个做法在三个场景下会失效：历史消息追加后原标记位置的内容变了；模型回退一次工具调用后标记直接作废；切换模型时标记抖动导致额外的 miss。

我们的做法是每轮标两条连续消息，形成一个滚动双缓冲：任何时刻都持有两个断点，一个读一个写。下一轮把「读」再读一次，在新尾部写一个新的。这样即使模型回退了一步，倒数第二个标记仍然落在有效消息上——单步回退仍能命中。

为什么是 2 不是 3？因为双标记正好覆盖「旧尾部 / 新尾部」这一个边界，第三个标记落在更前面的位置，对应的 cache 段永远会被前两个覆盖——多写一次白花钱。

决策 2：System Prompt 字节冻结

OpenClacky 的 system prompt 在 session 启动时一次性构建，之后一个字节都不动。这是 cache 命中率的第一道地基——system prompt 一变，后面所有 cache 全废。

但日常运行中至少有四类信息「天然想插进 system prompt」：当前时间、当前模型、新装的 Skill、用户偏好更新。如果真写进去，任何一次变更都是全量失效。

我们的做法是把这些动态信息写成一条普通消息插进对话历史，打上「系统注入」标签。它不会被 cache 标记选中，不会被算作真实用户轮数，压缩时也不会原样搬进新历史。同一天内只注入一条，跨天或切模型时再插一条新的。

代价是：session 中途装的新 Skill，当前 session 里看不到，要开新 session 才能用。我们接受这个摩擦——装 Skill 是低频操作，cache 命中是每轮都在享受的收益。

决策 3：Skill 子 Agent 架构

invoke_skill 是整个 OpenClacky 最核心的设计。它启动一个子 agent，子 agent 拥有跟主 agent 完全相同的工具集，执行完后把结果返回给主 agent。主 agent 的历史里只看到一对「调用 → 结果」消息。

这个设计一口气解决了好几个问题：

状态隔离。做代码审查的 Skill 可能需要读几十个文件、跑大量搜索、输出长篇分析。这些中间过程隔离在子 agent 的 session 里，主 agent 的历史没有被污染——cache 命中率不受影响，压缩也不会被提前触发。

动态加载，不改工具列表。装新 Skill 就是放一个文件到指定目录。invoke_skill 这个工具本身始终存在，Skill 的内容是调用那一刻才读取的。不需要改 system prompt，不需要改工具 schema，不需要重启 session。

能力可以无限扩展，但工具数始终是 16 个。代码探索、记忆召回、PPT 生成、部署上线——这些能力全部是 Skill，通过 invoke_skill 这一个工具入口调用。主 agent 的 system prompt 里只需要列出 Skill 名称和描述，不需要为每个能力增加独立工具。

决策 4：固定 16 个工具

工具 schema 紧贴 system prompt 之后，在 cache 前缀里。每多一个工具，不只多了 schema 的 token 成本，还多了「下次改工具时全量失效」的风险面。但工具太少也有代价：模型本来一步能做完的事要分好几步，轮次上去了，每轮都在付钱。

我们的答案是 16 个：文件读写 3 个、代码搜索 2 个、终端 1 个、浏览器 1 个、网络 2 个、任务管理 4 个、用户交互 1 个、Skill 调用 1 个、安全删除 1 个。

设计原则是：参数尽量少（减少模型出错），粒度刚好够用（不冗余也不过度合并），每个工具有充分的测试覆盖（1600+ 测试用例）。

那些「看起来需要专用工具」的能力——代码库分析、记忆读写、浏览器多动作、sub-agent 编排、定时任务——全部通过 Skill 实现（决策 3），不占工具位。这一套跑了 4 个月，没有需要加第 17 个工具的时候。

决策 5：压缩不换模型，空闲时做

上下文窗口再大也会填满。压缩不可避免，但压缩是 cache 命中率最大的单点威胁：老消息被替换成摘要，前缀从那一刻起就不一样了，必然 miss。

不换模型压缩。很多 agent 开一个独立的 LLM call 用小模型做摘要。问题是这个独立 call 跟主 session 没有任何共享前缀，压缩本身就是 100% miss；压完之后主 session 的历史也变了，又是一轮 miss。等于每次压缩付两笔钱。

我们的做法是把压缩指令作为一条消息插进当前对话末尾，走正常请求路径。压缩 call 命中现有 cache（只有尾部几百 token 的指令是冷的），压完后重建历史只 miss 一轮。对比独立 call 方案，一次 50K token 会话的压缩事件，冷 token 从 50000 降到 500。

空闲第 3 分钟启动压缩。大模型厂商的 cache 有 TTL，一段时间无请求就过期。我们跑了一个后台计时器：用户停止输入 90 秒后检查，如果历史接近阈值就立刻压缩——此时 cache 还是热的，代价极低。用户思考几分钟回来，看到的是一个已经压缩好、cache 已经 warm 的 session。不做这一步的话，用户回来面对的是 cache 过期的长历史，单那一轮可能就是 10 倍成本。

积极压缩而非用满上下文。「百万 token 上下文」听起来性感，但模型在超长上下文里注意力会分散，而且你真用不起——100 万 token 即使全部 cache hit，一轮也要付 10 万 token 等价的钱。我们的策略是压缩后保持历史在 1 万 token 以内。短历史 + 高命中率，比长历史 + 偶尔 miss 便宜得多，效果也更可控。

决策 6：工具自进化

PDF、Excel、Word、PPT 的读取是 Agent 高频需求。内置专用工具会让工具列表膨胀（违背决策 4），做成 Skill 让用户手动装体验又差。

我们选了第三条路：首次安装时把一组 Python 脚本复制到用户目录，agent 需要读文档时用终端工具跑这些脚本。工具列表没有增加。如果脚本跑不过（缺依赖、格式变了），agent 自己修改脚本、装依赖，下次就不会出问题。

处理文档的能力不是写死在代码里的，它活在用户目录的脚本里，agent 自己可以维护和进化。

决策 7：内置浏览器，接管已有 Chrome

浏览器自动化越来越重要。主流做法是 Headless 浏览器或外接 MCP 服务，我们两种都不用——内置了一个 MCP Client，直接接管用户已经在跑的 Chrome / Edge。

Headless 的问题是「看不见」：用户不知道 agent 在干什么，出了问题无法判断，登录态和 cookie 也拿不到。外接 MCP 的问题是安装成本高、稳定性不可控、工具 schema 不可控（外部 MCP 可能暴露几十个细粒度工具，直接打进工具列表就违背了决策 4）。

接管已有浏览器的好处是：用户看得见 agent 的操作、登录态和 cookie 直接可用、对外只暴露一个 browser 工具（snapshot / click / type / navigate 等动作都是这一个工具的参数），schema 稳定。代价是需要维护 daemon 的生命周期管理，但这是一次性的工程投入。

03把工程预算花在 Harness 上，把智能预算留给模型

回到文章开头的这张表。

这 7 个决策背后其实只有一句话：把工程预算花在 Harness 上，把智能预算留给模型。

不做 RAG，不做多 Agent 编排，不做工具堆叠——不是因为这些东西没用，而是因为模型在快速变好。半年前需要 4 个 agent 协作才能通过的任务，今天一个 agent + 一套好的 harness 就能做得更快更便宜。

我们选择把精力放在那些不会随模型进步而过时的事情上：cache 命中率、工具稳定性、安装体验、压缩策略。这些是 Harness 层面的基础设施，不管模型换到哪一代都用得上。

OpenClacky 七个核心工程决策，让它成为了和 ClaudeCode 同一梯位的 Agent 产品，与其他同类 Agent 拉开了较大距离。

OpenClacky 完全开源，免费使用，MIT 协议，支持自用 LLM Key。如果你是工程师，欢迎 Github 点赞支持，深入了解源码。如果你用过其他 Agent 账单起飞想要一个更省钱的 Agent，欢迎试用。如果你是新人，无须犹豫，立刻下载安装。

• 安装指引和产品文档：openclacky.com

• 4 家 Agent 横评的完整数据、产物对比、录像回放：openclacky.com/benchmark

• Github 地址：github.com/clacky-ai/openclacky

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