林先森

外观

林先森Agent 技术知识库

从模型到 Super-agent，一层层看懂 Agent 是怎么长出来的 · 16+ 词条持续生长中

🪜 从模型到 Super-agent
🚀 Super-agent 专题
林先森
🧠

核心概念 · 6

从模型到 Super-agent 的主线、Harness、从 LLM 调用到完整运行时、Cordis 时空可组合性、Agent 范式演变 —— 知识体系从这里开始。

🛠️

框架与工具 · 2

OpenAI Codex Harness、Pi —— 主流 Agent 执行框架的详细介绍。

⚖️

对比分析 · 2

DSH vs Codex、DSH vs Pi —— 同维度对比，辅助技术选型。

🧩

设计模式 · 4

评测、企业落地、Loop 闭环、AI Friendly 知识库 —— Harness 工程方法论。

🚀

Super-agent · 2

DeepSeek 的组织级 Router/Worker 设计与数字生命卡兹克的个人自动化中台 —— 当瓶颈从模型能力转向人的注意力。

🗺️ 知识地图 ​

🪜 一条主线：从模型到 Super-agent ​

模型只会生成。要让它真正干活，得在外面补一层执行框架；框架加上目标和交付，才成为一个能负责的智能体；当很多智能体同时接活，人的注意力就成了新瓶颈，于是需要 Super-agent 来调度。

阶段它解决的问题从哪读起
模型能生成，但不会记忆、不能行动、无法恢复从一次 LLM 调用到完整 Harness（前半段）
执行框架如何让模型持续、可控地行动Harness 概念锚点 · 专题总览
智能体谁对一件完整的工作负责Agent 范式演变 · Loop Engineering
Super-agent如何让多件事并行，而人只做关键决策Super-agent 专题总览

主线词条：从模型到 Super-agent：能力是怎么一层层长出来的 —— 看到一个新产品、新论文时，先判断它补的是哪一段。

从模型到执行框架（Harness） ​

Agent = 模型 + 执行框架。本专题是知识库的核心主题，从概念锚点出发沿知识网络展开：

专题内词条：

层级词条类型
概念从一次 LLM 调用到完整 Harnessconcept
概念Cordis 与时空可组合性concept
概念Agent 核心技术概念与范式演变concept
工具OpenAI 全面开源 Codex Harnesstool
工具Pi：极简开源的终端 AI 编程 Agenttool
对比DeepSeek Harness vs Codex Harnesscomparison
对比DeepSeek Harness 与 Pi 的架构拆解comparison

智能体的工程方法（Pattern） ​

从"怎么落地"到"怎么验证"到"怎么闭环"，四条实践模式互相引用：

模式角度
AI Friendly 知识库体系知识底座：让 AI "有据可依"
Harness 工程搭建式业务 Agent 评测验证：怎么系统性评测 Agent
Harness Engineering 与知识工程企业落地：双支柱实践
Loop Engineering：让 AI 自主闭环运转闭环：让循环自己转

Super-agent（多任务调度） ​

当单个 Harness 已经能干活，下一个瓶颈是人的注意力。Super-agent 关心的是：一群 Agent 如何在组织里持续接活，而人只需要批奏折。

层级词条类型
概念DeepSeek Super-agent：把人的注意力当作稀缺资源的 Agent 架构concept
案例卡兹克的 Agent 系统case-study

🧭 推荐阅读路径 ​

📚 最新词条 ​