淘宝主播Agent的Harness工程实战
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本文介绍了淘宝主播Agent的Harness工程实战，旨在通过构建模型外层的工程化“骨架”解决大模型在高风险、高并发直播场景中不可控、易漂移的问题。文章首先定义了由执行循环、工具注册、上下文管理、状态存储、生命周期钩子和评估接口组成的Harness六元组，并确立了框架层兜底安全与状态、业务层专注技能开发的分层架构，采用MySQL、Hologres和GitLab分别存储会话、记忆和技能以实现逻辑统一与物理分治。在具体实践中，通过分层压缩与Reducer模式优化上下文，利用Schema强约束、幂等设计及五层纵深防御体系保障工具调用安全，引入沙箱隔离执行风险，并以DAG全局规划替代ReAct单步决策以提升长程任务的恢复性与效率。此外，文章详细阐述了基于会话、事实、行为三层结构的记忆体系，通过记忆对账机制与信任度演化算法，实现了Agent对主播偏好的精准理解与自适应输出，最终将不确定的模型能力转化为可用、可控、可演化的工业级产品。
