XM外汇官网跟单资讯：从千问Work到WorkBuddy：Harness执行中间层成巨头争夺"必选项"
近期头部厂商密集整合Agent中间产品层，Harness正由可选组件变为必选项。究其原因，其一是客户侧的刚性需求：Agent走向长程执行与Multi-Agent协同后，状态维护、错误传播与Token成本加速上升，模型单步能力强并不等于能稳定交付，Harness成为端到端任务的必要条件；其二是模型侧的确定性诉求：在能力趋同、迭代提速与竞争加剧下，商业模式闭环与高质量数据成为稀缺的模型迭代确定性来源，而Harness恰好同时提供——一方面以自然语言入口推动Agent由狭义Coding走向泛白领场景，可触达空间由约2000亿美元扩展至1.5万亿美元；另一方面沉淀长程任务轨迹与纠错反馈等稀缺语料，有望形成"TAM扩张—数据回流—产品增强"的飞轮，反哺模型迭代。Harness当前已衔接与绑定模型供给与客户需求：向上连接并组织多模型，向下承接开发、研究与泛办公场景，是将底层智能转化为稳定交付的中间层，我们建议重视已具备成熟Harness的厂商。
▍报告缘起：头部厂商密集整合Agent产品，竞争由单点能力走向统一入口与任务交付。
近期阿里将QoderWork、悟空与MuleRun整合至千问办公，腾讯推动WorkBuddy与QClaw团队收敛，OpenAI进一步打通ChatGPT与Codex入口，xAI则通过Cursor强化模型与开发工作流的结合。上述动作形式各异，但本质上均在强化位于模型与用户场景之间的Harness层。我们认为，Agent正从“回答问题”走向“交付结果”，模型决定智能上限，而Harness决定模型能力能否稳定、可控、低成本地转化为真实成果，其核心价值一方面在于降低使用门槛、扩大泛白领TAM；另一方面在于沉淀高质量长程任务轨迹与反馈数据，反哺模型和产品持续优化。
▍什么是Harness：连接模型供给与客户需求的Agent中间产品层。
从技术演进看，Agent工程已由Prompt优化需求表达、Context构建信息环境，进一步走向Harness驱动的流程控制与稳定执行，并通过Loop将生产轨迹转化为持续优化信号；模型负责概率性推理，Harness则承担Context、Memory、工具调用、权限控制、状态管理与结果验证。从产品视角看，Harness的边界进一步扩展至多模型路由、Multi-Agent编排、Skills与Connector、Runtime与Sandbox、任务入口及结果交付的泛中间层。我们认为，Harness向上连接并组织多模型，向下承接研究、开发、数据分析及泛办公需求，是将底层智能封装为端到端任务产品的关键生态层。
▍为什么需要Harness：Agent从能力可用走向规模化交付，执行系统成为竞争关键。
全球模型迭代方向已明显收敛至Computer Use、Tool Use、Agentic Coding及长程任务，用户评价标准也由“回答好不好”升级为“任务能否完成并交付结果”。但模型单步能力并不等于端到端交付能力：根据METR，Claude Mythos Preview执行约17小时任务时成功率降至50%；根据Anthropic，Multi-Agent的Token消耗约为普通Chat的15倍，状态维护、错误传播与同步瓶颈亦随规模扩大而上升。根据微软，CodeAct Harness通过优化工具编排将执行时间缩短52.4%、Token消耗下降63.9%，进一步说明Harness决定多个Agent能否形成高效组织。与此同时，模型已跨过知识工作的基础可用与成本门槛，根据易观分析，中国桌面端办公Agent月访问量由2026年3月超2000万次增至6月超6000万次，产业矛盾正由“能否使用”转向“如何稳定、低成本地规模化交付”。
▍建议重视Harness：从模型分发到用户入口，TAM扩张与数据回流强化正向飞轮。
随着开源模型加速追赶、底层能力可替代性增强，产品竞争有望由“绑定单一最强模型”转向“持续调用最适合当前任务的模型”，Harness的模型路由、用户入口与任务分发价值随之提升。WorkBuddy等产品开放接入多款模型，反映头部厂商正以弱化模型独占性换取更大的用户与场景TAM；用户关系、任务轨迹、工具调用及纠错反馈则沉淀于Harness层，形成“开放模型—扩大TAM—获取入口—数据回流—产品增强”的飞轮，高质量数据将持续反哺模型能力提升。同时根据我们测算，自然语言办公入口替代专业IDE，有望推动Agent由约2000亿美元的AI Coding市场扩展至泛知识工作，AI供应商可触达空间约1.5万亿美元。
▍投资策略：
Agent竞争的落点正由模型能力转向任务交付。模型层能力趋同、领先窗口缩短使产业确定性向中间层迁移——具备成熟Harness的厂商同时握有两项稀缺资产：一是从统一入口、任务执行到结果交付的商业模式闭环，二是长程任务轨迹与纠错反馈这类难以外部获取的高质量数据，且二者互为强化，先发者的飞轮更难被追赶。因此建议优先重视已跑通Harness产品形态、并具备模型、云与高频办公入口协同能力的平台。
本文来源：中信证券研究