Awesome Harness Engineering 是一份精选资源清单，聚焦 AI 代理的“脚手架”工程：上下文交付、工具接口、规划工件、验证循环、记忆系统与沙箱编排。

它不讨论模型本身，而是系统性地整理让代理在真实任务中稳定运行所需的基础设施与设计模式。

GitHub：github.com/ai-boost/awesome-harness-engineering

主要内容涵盖：

- 基础文献与设计原语：ReAct、LangGraph、MCP、Agent Loop 等核心概念
- 上下文工程与记忆：分层压缩、持久化存储、跨会话状态管理
- 工具与技能设计：MCP 协议、权限与授权、安全沙箱
- 编排与验证：多代理工作流、CI 集成、轨迹追踪与可观测性
- 参考实现与模板：生产级沙箱、评估框架、元脚手架优化实践

适合希望系统构建可靠 AI 代理基础设施的开发者、研究者和工程团队。

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