第 4 章 任务：编排、长程推进与协作流转

上一章讨论了企业构建 Agent 的不同入口，包括基于高代码 Agent Framework 自主构建 Harness、复用产品化的 Harness、使用 Managed Agents 服务托管交付 Agent、在云产品的预置能力之上，快速构建 Agent。本章沿着“构建入口”继续向下，关注一个更具体的问题：当任务不能通过一次模型调用完成时，Harness 如何把模型的离散判断组织为可持续推进、可中断恢复、可验证结束的任务过程。

模型的一次输出只是离散判断，而要解决一个企业级任务通常是一个持续的过程。它可能需要先理解环境、再制定计划，连续调用多个工具，在关键动作前等待审批，把部分工作委派给子代理，经历失败和恢复，最后还要用环境事实证明目标已经达成。Harness 执行内核的职责，就是把模型的每一次判断组织成有状态、可控制、可恢复的任务过程。

本章聚焦 Harness 的执行与编排系统：Agent Loop 如何推进任务，Planning 和 Todo 如何把目标外部化，Subagent 如何形成受控委派，异步任务如何跨越请求、进程和上下文窗口，以及如何判断 Agent 是真正完成，而不是仅仅停止。Context、Memory 与 Workspace 的信息组织将在第 5 章展开；工具、Sandbox、权限、Streaming、Trace 与 Evaluation 则在第 6 章主讲。

本章使用同一个企业案例贯穿全章，这个案例既包含长程执行，也包含并行委派、异步等待、人工介入和确定性验证，能够代表大量企业工程任务。

生产服务漏洞修复与变更发布 Agent：收到支付服务高危依赖漏洞任务后，Agent 需要定位受影响代码和运行实例，制定升级方案，将依赖分析、代码修改和独立评审分配给不同执行者，在隔离环境中修改代码并运行测试，生成变更单；涉及发布时等待责任人审批，最后以代码差异、测试报告、安全扫描和发布状态验证任务是否完成。

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4.1 Agent Loop 与任务状态机

4.1.1 从模型调用到任务循环

Agent Loop 是 Harness 最稳定的内核。它不要求模型一次性给出完整答案，而是允许模型根据当前目标和环境反馈，重复执行“判断—行动—观察—再判断”，直到任务被验证完成、进入等待、失败或取消。

一个最小但完整的 Loop 可以抽象为五个阶段：

stateDiagram-v2
    [*] --> Prepare
    Prepare: Prepare
    Prepare: 装配当前任务视图与可用能力
    Prepare --> Model
    Model: Model
    Model: 判断下一步意图
    Model --> Act: 请求行动
    Act: Act
    Act: 校验并执行工具或委派
    Act --> Observe
    Observe: Observe
    Observe: 标准化结果并更新任务事实
    Observe --> Prepare: 继续推进
    Model --> Verify: 申请阶段或任务完成
    Verify: Verify
    Verify: 用环境事实或规则验收
    Verify --> Prepare: 未通过，产生新缺口
    Verify --> Completed: 通过
    Model --> Waiting: 等待输入、审批或外部事件
    Waiting --> Prepare: 条件满足后恢复
    Prepare --> Failed: 不可恢复错误或预算耗尽
    Completed --> [*]
    Failed --> [*]

• Prepare 读取权威任务状态，确定本轮目标，并向第 5 章的 Context Builder 请求模型输入。

• Model 调用模型，由模型判断下一步应行动、委派、询问、等待还是申请完成。

• Act 将模型意图交给第 6 章的 Action Plane，完成参数、身份、策略、审批和执行。

• Observe 将工具、环境、子任务或用户反馈转换为结构化 Observation，并更新任务事实。

• Verify 不接受“我已经完成”作为唯一依据，而是运行与任务相匹配的验收器。

浏览文件、执行代码、查询业务系统和调度远程 Agent，都是 Act 的不同实现；用户追加要求、工具返回和异步任务完成，都是 Observe 的不同来源。核心 Loop 保持稳定，具体能力通过扩展点加入。

4.1.2 用权威状态驱动任务

消息历史记录了模型和用户曾经交换的内容，却不应成为任务状态的唯一来源。企业 Harness 至少要维护一份可机读的权威状态：目标、当前阶段、Plan 与 Todo、已确认事实、阻塞项、子任务、Artifact、剩余预算、等待原因和完成依据。

状态	语义	允许的下一步
CREATED	任务已经建立但尚未开始	进入运行或取消
RUNNING	正在准备、推理或行动	继续、暂停、等待、验证、失败或取消
WAITING_INPUT	缺少用户或业务信息	接收输入后恢复，或超时结束
WAITING_APPROVAL	行动明确但需要批准	批准、拒绝、修改或取消
WAITING_EVENT	等待工具、子任务或外部系统	收到事件后恢复，或按策略超时
PAUSED	用户或系统主动暂停	恢复、修改规则或取消
VERIFYING	正在核验阶段或最终结果	通过、生成修复项或失败
COMPLETED	验收条件已经满足	交付结果与证据
FAILED	当前策略下不能继续	重开尝试、转人工或结束
CANCELLED	任务被显式终止	清理资源并保留审计事实

WAITING 不是失败，PAUSED 也不是结束。只有把这些状态显式化，上层 Runtime 才能在等待期间释放计算资源并准确恢复；交互界面才能说明 Agent 在等什么；观测系统才能区分执行慢、审批慢和工具慢。

Loop 还必须有外部终止边界。步骤数、总时长、Token 与费用、工具调用次数、子任务并发数、高风险动作次数都应进入预算。预算接近阈值时，Harness 可以要求模型收敛范围、停止新委派、优先完成可交付部分或请求用户选择；预算耗尽时，则应产生明确终态与未完成清单，而不是悄然截断。

4.1.3 案例：一次修复任务如何推进

漏洞修复任务进入系统后，不应只生成一串聊天消息，而应形成持续更新的任务对象。例如在完成影响分析后，权威状态可以表示为：

task_id: remediation-2026-0917
goal: 修复 payment-service 中 CVE-XXXX 并形成可审批变更
state: RUNNING
stage: implement_fix
facts:
  affected_module: payment-core
  current_version: 4.2.1
  target_version: 4.2.4
todos:
  - {id: t1, title: 确认影响范围, status: completed}
  - {id: t2, title: 修改依赖并补充测试, status: in_progress}
  - {id: t3, title: 独立评审变更, status: pending}
artifacts:
  - impact-report.md
budgets:
  remaining_steps: 36
  remaining_minutes: 48

completion_evidence: [ ]

模型看到的是由这份状态生成的当前任务视图，而不是被迫从几百条历史消息中猜测进度。当安全扫描还未通过时，即使模型输出“修复已完成”，状态也只能进入 VERIFYING；只有验收器补齐证据，才能提交 COMPLETED。

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4.2 Planning、Todo 与阶段目标

4.2.1 把计划变成外部控制对象

Planning 的价值不是展示模型隐藏的思考过程，而是把任务结构外部化为 Harness 和用户都能读取、修改和验证的控制对象：要达到什么阶段目标、有哪些依赖、哪一步正在执行、用什么证据判定完成。

根据任务复杂度，Harness 可以使用三种控制方式：

模式	表示方式	适用任务
轻量 Todo	简短、有序的待办列表	目标明确、步骤少、反馈快
Plan Mode	只读探索、形成计划、确认后执行	影响面较大、需要审阅、环境尚不清楚
Planner–Executor	Planner 维护阶段和依赖，Executor 逐项执行	长任务、多依赖、可并行或需要专业角色

计划必须允许修订。工具结果可能推翻假设，用户可能改变目标，环境也可能暴露新约束。每次重规划都应说明触发事实并保留已完成项，不能通过改写目标掩盖失败。Todo 则不需要记录每次微小工具调用，只记录会改变任务可交付状态的事项，并保持唯一的当前进行项或明确的并行分组。

4.2.2 用阶段门禁约束执行

长任务不应直到最后才验证。漏洞修复案例可以划分为五个阶段：

阶段	主要产物	进入下一阶段的门禁
影响分析	受影响模块、依赖链、运行实例清单	影响范围可追溯，版本事实已核验
修复规划	升级方案、兼容风险、回滚方案	计划获批准，写操作权限被放开
变更实施	代码差异、依赖锁文件、测试补充	修改仅发生在授权工作区
独立验证	单测、集成测试、安全扫描、评审意见	所有强制检查通过或缺口被显式接受
发布准备	变更单、发布窗口、回滚入口	责任人审批；本章不自动执行生产发布

阶段门禁既降低错误方向上的继续投入，也为 Context 压缩、人工接管和跨窗口续行提供稳定边界。有效的阶段描述必须回答“输出是什么、证据在哪里、谁来确认”，而不是只写“分析问题”“处理代码”“确保质量”。

4.2.3 将探索、计划和执行分开

在 Framework 路径中，应用团队可以直接把计划能力组合进 Harness。下面的 AgentScope 示例为修复 Agent 启用 Plan Mode 与任务列表：

HarnessAgent agent = HarnessAgent.builder()
    .name("remediation-agent")
    .model(model)
    .workspace(workspace)
    .enablePlanMode()
    .planFileDirectory("plans")
    .enableTaskList()
    .build();

Plan Mode 将执行过程分为“只读探索—写入计划—人工确认—进入执行”。探索阶段只开放只读工具以及 plan_enter、plan_write、plan_exit、todo_write 等计划工具；plan_exit 触发人工确认，获批后才进入可修改工作区的阶段。计划写入 plans/PLAN.md，Todo 保存在 Agent 状态中，因此两者都能跨调用恢复。

这一实现展示了 Prompt 与 Harness 控制的区别：Prompt 可以要求模型“先规划再修改”，但只有权限模式、工具白名单、持久状态与 HITL 共同生效，系统才真正具备“计划获批前不可写”的约束。

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4.3 Subagent 与任务委派

4.3.1 何时值得委派

Subagent 的价值不是把一个 Agent 包装成多个角色，而是解决三个具体问题：

1. 上下文隔离：子任务只加载相关文件、工具和历史，避免主 Agent 的窗口被探索过程占满。

2. 能力隔离：不同子任务使用不同模型、指令、Skill、工具与权限。

3. 并行执行：互不依赖的检索、实现或验证可以同时推进，缩短墙钟时间。

任务很短、步骤高度依赖或共享对象频繁变化时，委派会增加通信和合并成本。只有隔离、专业化或并行收益超过这些成本时，Subagent 才有价值。

4.3.2 建立清晰的委派契约

主 Agent 负责全局目标、计划、预算、依赖和最终结果，不应把“任务完成”的责任一并交出去。研究 Subagent 收集事实与候选方案，执行 Subagent 在限定范围内产生变更，评审 Subagent 使用相对独立的上下文寻找缺口。这些是运行时职责，不一定是永久角色。

每个子任务都应携带可机读契约：

契约项	需要回答的问题
目标与边界	交付什么；哪些目录、系统和动作在范围内
已知上下文	哪些事实已确认；哪些决定不可自行改变
能力与权限	可用模型、Skill、Tool、环境和权限是什么
预算	最大时间、步骤、Token、费用和并发是多少
输出与证据	结果采用何种结构，证据和来源如何附带
失败语义	何时重试、返回部分结果、升级或终止
验收条件	父 Agent 用什么条件判断结果可采用

Delegation 是父任务保留责任，将有边界的子任务委派出去；结果返回后仍由父 Agent 整合和验收。Handoff 则是任务控制权发生转移，接收者成为当前责任人，并获得继续推进所需的目标、状态和恢复位置。二者都不能只通过一条自然语言消息实现；至少要有任务关系、状态与责任变更记录。

4.3.3 案例：分析、修改和评审如何协同

flowchart TB
    P[主 Agent<br/>维护计划、预算与最终责任]
    P -->|只读、并行| R[依赖分析 Subagent<br/>输出影响报告]
    P -->|隔离分支、可写| I[修复 Subagent<br/>输出代码补丁与测试]
    R --> P
    I --> P
    P -->|基于固定差异、只读| V[评审 Subagent<br/>输出缺陷与验证意见]
    V --> P
    P --> G[整合证据并申请阶段通过]

分析与代码库探索可以并行，但代码修改需要基于已确认目标版本；评审必须读取固定的差异和测试结果，而不能与执行者共享未经提交的中间判断。多个执行者若同时修改同一工作区，应使用隔离分支、对象级锁或补丁合并，不能依赖“大家小心不要冲突”。

AgentScope 支持把子代理声明为工作区中的版本化规格。例如：

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description: 对漏洞修复补丁进行独立评审，检查兼容性、测试和回滚风险。
workspace:
  mode: isolated
steps: 8
tools: [read_file, grep_files]
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只审查已生成的差异和测试证据，不修改代码。
按“阻断问题、一般问题、证据缺口”输出结构化结果。

主 Agent 可通过 agent_spawn 同步调用，也可以设置后台执行并获得 task_id。子代理默认不应继承父任务的全部上下文和权限；父任务有权委派，并不意味着子 Agent 自动获得同等授权。

4.3.4 合并结果与传播失败

父任务需要显式定义子任务失败策略：关键分析失败时 FAIL_FAST；非关键探索可以 BEST_EFFORT；瞬时故障可以 RETRY_OR_REASSIGN；需要业务决定时进入 ESCALATE。合并结果时还要校验输入版本和证据时间，避免采用基于旧代码或旧业务状态得出的结论。

Subagent 的产物不是主 Agent 可以直接复述的“答案”，而是新的 Observation。只有经过 Schema 校验、版本检查和父任务验收后，才能进入权威任务状态。

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4.4 异步任务与长程续行

4.4.1 让任务脱离当前连接持续存在

企业任务经常超过一次 HTTP 请求、一个终端进程或一个模型上下文的生命周期。Harness 必须把任务身份与当前连接分离：调用方提交任务后获得稳定 task_id，可以持续消费事件，也可以断开；任务进入等待或后台运行时，Runtime 可以释放当前计算资源；条件满足后，从权威状态恢复，而不是依赖原进程仍然存在。

sequenceDiagram
    participant C as Client / Channel
    participant H as Harness
    participant R as Runtime
    participant X as Tool / Subagent

    C->>H: 创建修复任务
    H-->>C: task_id + event cursor
    H->>X: 启动安全扫描或后台评审
    H->>R: WAITING_EVENT + continuation
    Note over H,R: 当前执行资源可以释放
    X-->>R: 完成事件
    R->>H: 恢复 continuation
    H->>H: 从权威状态重建 Context
    H-->>C: 进度、Artifact 与完成证据

后台任务、事件和恢复应共用一套契约：稳定任务 ID、父任务 ID、当前状态、创建者与执行者、输入和 Artifact 引用、事件序号、超时、取消与幂等语义、结果位置、错误分类，以及恢复所需的 Continuation。

暂停前，Harness 应停止创建新行动，处理可中断操作并保存最新状态；恢复时重新检查目标、外部条件、工具是否实际执行、权限是否仍有效、工作区是否变化以及剩余预算。取消需要沿父子任务传播，但已发生的外部副作用不能假装消失，必须保留事实并在必要时执行补偿。

Context Reset 只负责控制语义：在旧窗口结束前形成一致的继续点，在新窗口中从权威状态重建当前任务视图。Continuation 应包含目标、当前 Plan、已确认事实、失败尝试、Artifact、等待项、剩余预算和权限模式。其具体存储、压缩和装配方式将在第 5 章展开。

4.4.2 将成熟 Harness 嵌入企业服务

Coding Agent SDK 适合希望复用成熟执行内核、同时保留业务服务入口的企业。下面的 TypeScript 示例通过 Qoder Agent SDK 提交漏洞修复任务，限制可用工具，并消费模型消息、工具调用与最终结果：

import { accessTokenFromEnv, query } from '@qoder-ai/qoder-agent-sdk';

for await (const message of query({
  prompt: '分析 payment-service 的高危依赖漏洞，修改代码并补充测试；不要发布。',
  options: {
    auth: accessTokenFromEnv(),
    cwd: '/workspace/payment-service',
    allowedTools: ['Read', 'Write', 'Edit', 'Glob', 'Grep', 'Bash'],
    permissionMode: 'acceptEdits',
  },
})) {
  if (message.type === 'assistant') {
    for (const block of message.message.content) {
      if (block.type === 'text') publishText(block.text);
      if (block.type === 'tool_use') publishToolEvent(block.name);
    }
  }
  if (message.type === 'result') persistOutcome(message);
}

SDK 在应用进程中提供调用与事件接口，底层 CLI Runtime 负责计划、模型调用和工具执行。企业服务仍需在外围补齐租户身份、任务队列、Session 索引、Artifact 存储、权限策略和业务验收，不能把一个本地 SDK 进程直接等同于分布式在线服务。

在多实例或弹性环境中，Session 应保存到共享存储。调用方记录首次运行返回的 session_id，后续请求通过 resume 恢复；任意实例都可以读取同一 Session，而不是依赖最初的容器。外部 Session Store 解决的是会话接续，任务队列、并发控制和业务幂等仍需要企业服务层负责。

flowchart LR
    U[企业入口<br/>API / 工作台 / IM] --> G[租户网关与任务服务]
    G --> Q[任务队列]
    Q --> W1[Qoder SDK Worker]
    Q --> W2[Qoder SDK Worker]
    W1 <--> S[(共享 Session Store)]
    W2 <--> S
    W1 --> E[隔离工作区与企业工具]
    W2 --> E
    W1 --> O[(Event / Artifact / Trace)]
    W2 --> O

4.4.3 由平台承载长任务

如果企业不希望自行维护 Agent Loop、Session 接续和执行基础，可以选择 Qoder Cloud Agents。Qoder Cloud Agents 以 Agent、Environment、Session、Event 为核心对象：Agent 固化模型与行为，Environment 定义代码和运行条件，Session 承载一次持续任务，Event 负责输入与流式输出。应用侧保存业务任务与 Session 的映射，并消费状态、工具和结果事件。

这一路径降低了执行内核的建设成本，但业务责任不会消失。企业仍要定义工具与数据边界、任务目标、审批人、成功标准和最终验收。第 6 章将用同一案例展示托管 Session 的事件流、审批与 Sandbox 连接。

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4.5 Middleware 与执行内核测试

4.5.1 保持核心 Loop 稳定

一个常见演进问题是：每加入压缩、计划、权限、模型路由或观测能力，就在 Loop 中增加一组条件分支。短期直接，长期会使状态迁移不可预测。更稳健的结构是“稳定内核 + 可插拔能力”：核心 Loop 只定义阶段与状态迁移；Middleware、Hook 或 Ability 在明确的生命周期点读取 Runtime Context，返回放行、修改、短路或追加行为。

扩展时机	可加入的能力	不应做的事
Task 创建前后	任务分类、初始预算、版本绑定	隐式改变用户目标
Prepare 前后	计划提醒、Context 请求、模型路由	把持久状态只写进 Prompt
Model 调用前后	参数策略、输出解析、无进展检测	记录不应保留的敏感推理内容
Action 前后	预算检查、结果标准化	绕过第 6 章统一 Action Plane
State 变化前后	状态校验、Checkpoint、通知	多处各自维护权威状态
Verify 前后	选择验收器、生成缺口、质量门禁	仅凭模型自述标记完成

扩展本身也需要顺序、读写范围、冲突规则、失败语义和可观测性。最好让扩展返回结构化 Decision 或 Patch，由核心 Loop 统一提交，而不是任意修改共享对象。

AgentScope 的 HarnessAgent 采用能力组合方式，将工作区、状态存储、计划、Subagent、Memory、压缩、Skill、Sandbox 与 Channel 叠加到统一运行上下文中。Framework 路径因此具有最大的业务调优空间，也意味着应用团队要为能力组合、生命周期顺序和最终效果负责。

4.5.2 对确定性部分做契约测试

Harness 测试不能只看最终回答。执行内核至少需要四类确定性测试：

• 状态迁移测试：每个状态只接受合法事件，暂停、取消和失败正确传播。

• 扩展顺序测试：Middleware 在确定时机运行，冲突与短路行为稳定。

• 恢复测试：在任意安全点中断后，任务能够重建且不重复副作用。

• 预算与边界测试：达到步骤、时间、费用和风险阈值后，Loop 按设计收敛。

例如，修复 Agent 的恢复测试可以在“补丁已写入但测试结果尚未返回”时强制中断：恢复后应先查询原测试任务，而不是再次修改文件或重复启动发布。模型输出可通过固定样本、录制回放或模拟器替代，以验证 Harness 的确定性控制；真实模型的端到端效果进入第 6 章的 Evaluation。

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4.6 可靠性与完成验证

4.6.1 针对失败类型选择恢复策略

“Agent 失败”不是一个可执行的诊断。瞬时模型或网络错误适合有界退避；参数错误需要修正；环境缺失需要重建；权限拒绝应等待或终止；重复探索需要重新规划；业务条件不满足则要明确缺口。盲目重试只会增加成本和风险。

有副作用的行动在重试前必须先回答“上一次究竟有没有发生”。对于发布、通知、写数据库等操作，超时可能只是响应丢失。Harness 应生成幂等键，记录请求与结果，并优先查询状态；无法证明未执行时，不应直接重复。切换模型、工具或环境的降级路径也要被记录，因为能力、权限和结果质量可能已经变化。

无进展检测比单纯的最大步数更早发现问题。常见信号包括：连续调用相同工具且参数高度相似、反复得到同一错误、Plan 长时间不变、工作区没有新增事实、模型在少数行动间循环。检测后可以先要求模型根据结构化证据重新规划，再逐步采取缩小任务、切换能力、创建独立评审或转人工。

4.6.2 让完成由证据决定

模型只能提出完成申请，Harness 才能提交完成状态。验证强度应与风险匹配：

层级	验证方式	适用结果
结构验证	Schema、必填字段、格式和文件存在	低风险结构化产物
环境验证	查询真实系统、检查文件差异与执行结果	工具和工作区任务
确定性验证	测试、规则、静态检查和业务校验	可编码成功条件
独立模型验证	使用独立 Context 检查质量与遗漏	开放式分析和复杂内容
人工验收	责任人审阅、签署或批准	高影响、主观或合规任务

Verifier 应返回结构化缺口、失败证据和可修复性。验证失败不是简单结束，而是新的 Observation：Harness 决定继续修复、重新规划、转交还是失败。Verifier 是单次任务的完成门禁；跨版本判断某个 Harness 是否更好，则属于第 6 章的 Evaluation Harness。

4.6.3 案例：什么才算漏洞修复完成

对贯穿案例而言，以下事实必须同时成立：

1. 依赖清单证明受影响版本已经被替换，且没有通过传递依赖重新引入。

2. 代码差异仅落在授权目录，变更与已批准计划一致。

3. 单元测试、集成测试和安全扫描均有可寻址报告，强制项全部通过。

4. 独立评审没有未关闭的阻断问题。

5. 变更单包含影响范围、回滚方案和证据引用。

6. 如果目标只到“形成可审批变更”，系统不得把“尚未发布”误判为未完成；如果目标包含发布，则必须进一步核验审批和真实部署状态。

因此，最终结果不是一句“已完成”，而是一组目标相关的事实：

state: COMPLETED
outcome: change_ready_for_approval
evidence:
  dependency_check: artifacts/dependency-tree.json
  code_diff: artifacts/remediation.patch
  unit_tests: artifacts/unit-test.xml
  integration_tests: artifacts/integration-test.xml
  security_scan: artifacts/security-scan.sarif
  review: artifacts/review.json
  change_request: CR-18427
remaining_actions:
  - 由服务负责人审批并安排发布窗口

这套结构可以直接迁移到其他场景：合同审查以条款覆盖、来源和责任人签署为证据；数据修复以影响行数、抽样校验和回滚点为证据；客户工单以系统状态、沟通记录和用户确认作为证据。变化的是 Verifier，稳定的是“模型申请完成、Harness 依据事实提交完成”的原则。

4.6.4 加速观测、评估基建，并完成智能体验证

Agent 云产品可以为长任务验证提供统一的运行信号，但不应替代业务完成语义。以阿里云 AgentCore 为例，其产品概述支持在统一平台中管理 Agent，连接模型、Skill 与 MCP 工具，并管理访问外部系统所需的凭证。平台还提供运行监控、Trace 与评估能力，并可统一纳管不同来源的 Agent，使企业在同一控制面观察执行过程和质量信号。

企业接入 AgentCore 时，仍需由业务 Task 管理机制维护 Task 标识、状态版本、幂等键、审批条件和 Artifact 引用，并将 AgentCore 的 Agent 与可观测数据映射到任务契约。获得授权的 Verifier 再联合确定性测试、真实业务系统状态和人工授权判定 Outcome。平台统一纳管多个 Agent，也不意味着这些 Agent 天然共享同一父子任务语义或完成标准。企业可以复用 AgentCore 既有的资源装配、运行观测和评估能力，减少重复建设；业务完成责任仍由企业应用定义和承担。

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4.7 本章小结

Harness 执行内核把模型的离散判断组织成可靠任务过程。稳定的 Agent Loop 以 Prepare、Model、Act、Observe、Verify 推进任务；显式状态和多维预算提供确定性边界；Planning、Todo 与阶段门禁把任务控制外部化；Subagent 通过上下文、能力和责任隔离实现受控委派；异步任务、Continuation 与共享 Session 让任务跨越连接、进程和上下文窗口；Middleware 则使能力可以在不重写核心 Loop 的前提下组合演进。

下一章进入 Harness 的信息工程，即上下文、状态与可复用能力资产：如何在有限模型窗口与持续增长的任务事实之间，组织 Context、Session、Workspace、Memory、Knowledge 和 Skill。