Agent Harness 工程：上下文压缩
在 Skill 按需加载之后，继续解决 messages 无限膨胀的问题：如何压缩工具结果、摘要历史、保留关键事实，并区分上下文和记忆。
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Long-form notes on AI agents, local models, systems engineering, and software craft.
Agent Harness 工程：Skill 与按需加载
在 Subagent 之后，继续拆解 Skill 的本质：把任务相关的规范、流程、背景和示例做成可发现、可按需加载的上下文。
Agent Harness 工程：Subagent 与上下文隔离
在 TodoWrite 之后，为 Agent Harness 增加 Subagent 能力，让主 Agent 负责规划和整合，把局部任务交给干净上下文里的子代理完成。
Agent Harness 工程：TodoWrite 与任务计划
在 Hook 机制之后，为 Agent 增加 TodoWrite 工具，让它先拆解任务、持续更新进度，并根据当前 Todo 推进多步骤任务。
Agent Harness 工程：Hook 机制与可扩展循环
在权限与审批的基础上继续抽象，把权限检查、日志记录、审计、结果截断等横切逻辑放进 Hook，让 Agent Loop 保持稳定。