agent 系统 的 四 层架构包括 loop、graph、harness 和 meta-harness。当一个 agent 消耗 tokens，宣布任务完成，然后测试失败时，这通常是架构问题，而不是提示词问题。loop 负责根据外部证据验证工作。graph 决定执行的下一步去向。harness 是模型的运行环境——包括工具、权限、内存、上下文和日志。meta-harness 管理着多个 harness，从而使上下文和策略可以在不同的 agent 之间流动。Mercury Core 就是以 harness 和 meta-harness 的形式构建的。而这个 loop 并非指 Mercury Loop，后者是一个托管服务。
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[ SYS: MERCURY_CORE // FIELD_NOTES ]
关于 agentic 系统的现场笔记智能体系统的
四层架构
一个 agent 会消耗 tokens，宣布任务完成，然后测试失败。这通常是架构问题，而不是提示词问题。以下是技术栈——以及如何找出哪个层级出了问题。
四个运行时层级。从 loop 开始构建。
代理系统四个层次是什么
- AI agent 的失败通常源于架构，而非提示词：更好的提示词无法创造缺失的工具、门控、路由或策略。
- 四个运行时层级是 loop（验证工作）、graph（路由工作）、harness（暴露能力）和 meta-harness（管理多个 harness）。
- 可靠的 loop 依赖外部证据来停止——通过的测试、成功的构建、经过验证的输出——而不是模型自身的评估。
- Mercury Core 是构建为 harness 和 meta-harness 的操作系统：一个内存，一个接口，一个策略层。
- 本页的 loop 是一个运行时模式。Mercury Loop 是一个不同的产品：一种防止操作系统漂移的可管理服务。
一目了然的四层结构
| 层级 | 任务 | 失败 | 先修复 |
|---|---|---|---|
| Loop | 验证工作直到证据指示停止 | 代理在没有测试、构建或验证门控的情况下“完成” | 添加可衡量的停止条件 |
| Graph | 决定执行下一步去向 | 错误的路由、没有回退、即兴的手动交接 | 明确化分支、重试和专家角色 |
| Harness | 暴露工具、内存、权限、上下文、日志记录 | 模型理解任务但无法访问所需资源 | 暴露缺失的能力——在 Mercury Core 上的 Booster Pack |
| Meta-harness | 管理多个 harness；在单一策略下移动上下文 | Claude Code、Codex 和内部 agent 作为不协调的孤岛 | 共享策略、隔离和可移植的上下文——核心底层结构 |
什么是智能体循环？
智能体循环是代理行为的最小单元：行动，检查结果，然后停止或重试。
可靠的 agent 不会因为模型认为工作看起来正确而停止。它会在外部证据上停止——通过的测试、绿色的构建、经过验证的输出。
行动 → 检查 → (修复) → 完成
观察智能体尝试执行任务两次。第一次通过感觉已完成——但检查环节不一致。只有第二次通过了关卡。
循环空闲。运行它以观察一次失败的检查，然后一次通过的关卡。
规则
在可衡量的条件下停止：测试通过、构建成功、输出验证通过——绝不基于模型的自我评估。
在没有验证的情况下，智能体会自信地宣布成功，而任务实际上仍未完成。
什么是 agent graph？
agent graph 决定了执行的下一步去向：分支、重试、专家交接、备用路径和共享状态。
一个 loop 决定执行是否继续。一个 graph 决定它去哪里。一旦工作流有多个路径，graph 会使其明确、可检查和可控。
Graph 空闲。路由一个任务，观察标准路径失败并切换到专家路径。
什么是 agent harness？
agent harness 是模型的运行环境——包括 tools、APIs、文件、memory、permissions、context 和 logging。
模型提供推理；harness 决定了这种推理实际能做什么。模型能力和 agent 能力是两回事。
模型可能完全理解如何解决一个任务。但如果所需的 tool、数据源或权限没有通过 harness 暴露出来，agent 仍然无法完成它。
五个能力使模型具备操作性。一个缺失就会导致整个流程失败——无论 prompt 写得多好。
什么是 meta-harness？
meta-harness 是多个 agent harness 之上的通用层：编排、治理、隔离、共享策略和可移植的上下文。
真正的团队并排运行 Claude Code、Codex、内部 agent 和领域专家——每个都有自己的工具、会话、策略和执行环境。没有 meta-harness，人类就会成为围墙花园之间的复制粘贴层。
移动的点是上下文：一个经过验证的结果或共享的状态，在一个策略层下从一个 harness 转移到另一个 harness——而不是在围墙花园之间进行复制粘贴。
单行诊断
更好的提示词 无法弥补 缺乏 能力.
— 分诊启发式，agent 架构
启发式方法关乎顺序，而非摒弃。提示词工程是真实且有价值的——它决定了模型能多好地利用 harness 暴露的内容。它只是不能创造出 harness 从未暴露过的内容。
正确的顺序：首先修复底层（添加工具、门控、路由、策略），然后调整提示词以充分利用该能力。在有缺陷的堆栈上进行提示，无异于在开裂的地基上进行打磨。
重写提示词前的四个问题
Loop 失败
Graph 失败
Harness 失败
Meta-harness 失败
诊断。然后是底层结构。
这四个运行时层就是为什么即使有了更好的提示词，如果缺少 harness，它仍然会失败。Mercury Core 是构建为该 harness 及其上层 meta-harness 的操作系统——一个内存，一个接口，一个策略层。
Core 上的五个内存层是操作系统存储真相的方式。 OpenClaw 就是这种结构。本页的四个层级决定了工作如何运行。
A Booster Pack展示 Core 如何同时暴露一个工具、一个视图和一个内存模式——即挂载的 harness。
本页的 loop 是运行时门控：根据证据执行、检查、停止。Mercury Loop产品是不同的东西：一种管理服务，可防止操作系统偏离业务目标。
当门控是一个模型传递时，Mercury Flux会路由成本最低的合格模型，并在任何东西发布之前进行测试。
Agent 架构 FAQ
Agent 系统有哪四个层级？
- Loop、Graph、Harness 和 Meta-harness。Loop 根据外部证据验证工作。Graph 决定执行下一步的去向。Harness 是模型的运行环境——包括工具、权限、内存、上下文和日志记录。Meta-harness 管理着许多 harness，从而可以在 Agent 之间传递上下文和策略，而不是进行复制粘贴。
为什么即使有好的提示词，AI Agent 也会失败？
- 因为提示词无法创造 harness 从未暴露过的东西。如果缺少停止条件、路由、工具或共享策略，模型仍然可以正确推理，但运行仍然会失败。首先诊断层级，然后再调整提示词。
agent loop 和 Mercury Loop 一样吗？
- 不一样。agent loop 是一个运行时模式：执行、检查、根据证据停止。Mercury Loop 是一项托管服务，用于部署 Entry、Analyst 和 Implementer agent，以查找和修复基础设施漂移。同词，不同产品。
这与 Mercury Core 和 OpenClaw 有什么关系？
- OpenClaw 是 Mercury Core 的五层分层内存——操作系统存储真相的方式。这四个运行时层是允许工作运行的方式。Core 构建为骨架和元骨架：人类和 agent 共享内存、接口和策略。一个 Booster Pack 将工具、仪表板和内存模式封装到该骨架中。
为什么更好的 prompt 不能修复缺失的工具？
- Prompting 决定了模型能多好地利用骨架暴露的内容。它无法创建环境从未提供的工具、权限、数据源或策略。先修复层级，再调整 prompt。
什么是 meta-harness？
- 多个 agent 环境上方的通用层。团队已经并排运行 Claude Code、Codex、内部 agent 和专家了。没有 meta-harness，每个都是一个信息孤岛。有了它，它们可以共享策略、隔离和可移植的上下文。这就是 Mercury Core 的论点：停止使用人类作为集成层。
如何诊断哪个 agent 层失败了？
- 在重写 prompt 之前，问四个问题。Loop：是否有能限制完成的测试？Graph：分支和交接是否明确？Harness：环境是否暴露了任务所需的工具、数据或权限？Meta-harness：agent 能否共享策略和上下文，还是它们是 N 个不协调的孤岛？
本页面使用的 Agent 架构术语
- Agent loop
- 根据外部证据执行、检查、停止。不是 Mercury Loop，后者是托管服务。
- Agent graph
- 明确的路由、重试、专家交接、故障转移和共享状态。
- Agent harness
- 模型的运行环境：工具、权限、内存、上下文、日志记录。
- Meta-harness
- 跨多个 harness 的治理——共享策略和可移植的上下文。Mercury Core 的职责。
Published 2 September 2026. Concept distilled from public discussion on agent architecture (Rishi, @RishiUvaach). Frame and implementation: Mercury Technology Solutions.