最小harness工程

1. 初始化配置

   • API key
   • model
   • temperature
   • maxSteps
   • timeout
   • tools
   • skills
   • system prompt

2. 初始化 messages

   • system message
   • user message

3. 进入 Agent loop

4. 调用大模型

   • 传入 messages
   • 传入 tools schema
   • 获取 assistant response

5. 判断模型输出

   • 如果是 final answer：结束
   • 如果是 tool call：进入工具执行
   • 如果是普通回答：根据任务决定是否结束

6. 执行 tool

   • 校验参数
   • 调用 Node.js 函数
   • 捕获错误
   • 记录结果

7. 将 tool result 写回 messages

8. 继续下一轮

9. 达到 maxSteps / timeout / error limit 后退出

10. 输出最终答案、日志、工具调用记录

const messages = [
  { role: "system", content: systemPrompt },
  { role: "user", content: userPrompt }
];

for (let step = 0; step < maxSteps; step++) {
  const response = await callModel({
    model,
    temperature,
    messages,
    tools
  });

  messages.push(response.message);

  if (response.finalAnswer) {
    return response.finalAnswer;
  }

  if (response.toolCalls?.length) {
    for (const toolCall of response.toolCalls) {
      const result = await executeTool(toolCall.name, toolCall.arguments);

      messages.push({
        role: "tool",
        tool_call_id: toolCall.id,
        content: JSON.stringify(result)
      });
    }

    continue;
  }

  return response.message.content;
}

throw new Error("Agent stopped because maxSteps was reached");

完整 Agent 是：LLM Loop + Tool Call Loop + Skills Guidance + State + Termination + Observability