CrewAI CEO João Moura 在 X 上发了一篇长 thread，标题反讽："Agent Harness 已死。Agent Harness 万岁。"

框架便宜了，Harness 也是

2023年他们发布 CrewAI 时，行业认为多 Agent 抽象是正确的方向。现在他回头说：当初在台下有人听了不舒服，但这句话现在看是对的——框架很便宜。

这个周期越来越快。现在轮到 Harness 了。Vibe-coding 一周末搞定一个 App。几个 API 调用拉起一个 Agent。想法到可工作原型之间的距离已经几乎压缩到零，而且还在更快地趋向于零。

行业却在花大部分精力争论这些构建工具该叫什么名字。

模型厂商在持续吸收技术栈

Harness 之所以在贬值，核心原因是模型厂商每个季度都在把更多能力吸进 API 里。原来需要自己构建的 planning、memory、file system、compaction，现在模型原生地提供。你精心构建的 Harness 配置，一个季度后就变成了模型厂商的默认能力。

他和 Peter Pang 那篇"AI-First Strategy"的观察形成了有趣的互补：Peter Pang 在讲怎么用好 Harness，João 在讲 Harness 本身在快速商品化。

价值不在工具层，在别处

当构建变得便宜，价值迁移到这些层：

  • 分发网络：你无法靠 vibe-coding 复制
  • 需要多年才能积累的专有数据
  • 产品从用户使用中捕获智能并持续变好
  • 通过生产验证赢得的信任

这和 Sam 一直说的"本地文件系统是一切资产的根"是同一方向——真正有价值的是那些需要时间积累、无法被模型厂商吸收的东西。

Entangled Software：反向适应

他提出了一个新概念——entangled software。

传统软件：人适应工具。 Entangled software：工具适应行为。

这个概念来自物理学的量子纠缠——两个粒子纠缠后，一个的状态瞬间反映另一个。Entangled software 里，产品和客户互相影响：客户的行为塑造软件，软件塑造客户的工作方式，长期下来两者不可分割。

以前这不可能实现。现在 Agent 让它变得可能。

对 Agentic 系统的含义

Entangled Software 这个概念应用到 Agent 系统，就产生了 entangled agentic systems：

当 Agent 真正部署在客户的流程、数据和工作方式中，它们从这些交互中学习，慢慢重塑自己以适应客户——不是通过配置，而是通过纠缠。

CrewAI 正在做这件事：Agent 不再只是执行任务，而是从每个客户的工作流中学习，适应每个组织的实际运作方式，越用越聪明。

"你不再设置 Agent，它们从团队的工作方式中涌现。你的流程、你的数据、你的模式成为 Agent 的智能。这不是框架，不是 Harness。是全新的东西。"

他所说的"道路"

"行业在争论怎么造车。重要，但不是最重要的。这个时代赢的公司不是造了好车的公司，而是造了路的公司——每个人都需要的基础设施：信任、数据、适应能力。"

CrewAI 做了框架（CrewAI Flows）和 Harness（CrewAI Crews and Agents）。现在他们在造"之后"的东西。

Harness 的旧形态已死。这是事情变化的速度。重要的是它会演化成什么。