Harness 内部的上下文工程：四种机制破解长任务的上下文溢出与目标丢失

浅层 agent 本质上就是让大模型在循环中调用工具，但在长任务上它会以两种方式失败：上下文溢出和目标丢失。本文深入 harness 层，介绍可同时解决这两个问题的四种机制，并给出 LangChain Deep Agents、Claude Code、Manus、OpenAI Codex 和 Amazon Bedrock AgentCore 实际采用的阈值，另外还附有一个交互式模拟器，直观展示 200K 上下文窗口被逐步填满的过程。