Agent Harness
任务生命周期、上下文选择、受控工具、artifact、snapshot、验证和 replay。
个人技术档案 / Extended Reading
复杂关系数据与 Agent Harness 的工程实践
长期关注图应用工程化、金融数据系统、GraphRAG 与 AI Agent Harness。这个网站用于补充作品、能力结构和 AI 工程方法。
重点不是重复履历，而是展示一组真实系统如何处理任务状态、上下文选择、工具边界、证据链、artifact、验证和回放。
01
Task Lifecycle
会话、任务、状态、日志和 artifact 被显式建模。
02
Tool Boundary
模型输出候选操作，系统负责校验、执行和记录。
03
Replay Basis
真实任务沉淀为可复盘、可诊断、可继续迭代的材料。
能力结构
把模型能力放进真实系统
这些能力来自多个长期项目：GraphPilot、relation-graph、Hovo、GraphRAG、观澜和 A 股本地量化分析。
图应用工程化
关系数据建模、布局、交互、编辑、多框架适配和图应用知识资产。
知识工程
文档树、实体关系、向量召回、图扩展、rerank 和事实约束回答。
金融数据系统
银行业务语义、数据口径、证据链、报告生成和本地量化复盘。
代表作品
从系统架构看技术判断
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