四百万行代码读完，11个编程Agent没一个用LangChain

一篇83页论文干了件体力活：四位作者打开11个生产级编程Agent的源代码，读掉约四百万行Python、TypeScript和Rust，想回答一个问题：Agent到底是什么。

论文给的答案很短：Agent = Model + Harness。模型是租来的，Harness是模型外面那层运行时。它负责把LLM接到真实世界：发提示词、读工具调用、管上下文、控制权限、决定哪些事自动跑。

这11个系统是Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Mistral Vibe、OpenHands、Aider、Mini-SWE-Agent、Hermes、Pi、OpenCode、OpenClaw。论文把Harness拆成7块：循环、模型桥、工具、记忆与上下文、安全、编排、扩展。最小Harness连子Agent编排都可以不要。

最刺眼的是两条缺席。四百万行代码里，没有一个运行时导入LangChain、LangGraph或AutoGen这类通用Agent框架。也没有一个系统用向量嵌入检索代码，大家用的是ripgrep、glob和markdown文件。读代码读到这个结论，画面有点荒诞：一边是框架宣传页，一边是生产系统里手写异步循环和确定性搜索。

还有一条采用数据：SKILL.md在11个系统里出现9次，MCP是8次。扩展方式也在变，配置和技能文件比宏大的插件生态更常见。

slash1s在帖子里把论文压成几条，顺手插了Minara Harness的展示，说它把同样7块指向市场。翻论文名单，11个系统里没有Minara。有网友在回复里也指出这点。读的时候把研究样本和产品展示分开。

论文摘要确认，作者给了18条设计建议和一个90行的最小可行Harness脚手架。推文总结说90行覆盖其中10条建议。对想动手的人，这个门槛不高；对把Agent神秘化的人，这个数字不太友好。写循环不难。难的是决定上下文怎么裁、权限怎么收、工具怎么给。

论文的论点是，2026年上半年编程Harness从工具变成平台。普通用户也能从这得到一个判断：同一个模型，不同Agent产品体验差别很大，差别常常在Harness。开发背景的读者，7块和两条缺席比框架宣传页有用。

论文：https://arxiv.org/abs/2609.00006

原帖：https://x.com/slash1sol/status/2119397444349784100

（图片是原帖配图）