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Jul 5, 2026
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AI
Agent
开发框架
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最近构建一套矿产资源自动化情报与资产评估系统，调查了行业内前沿的智能体开发框架与驾驭工程（Harness Engineering）技术栈，明确了“规范驱动、分层解耦、驾驭工程兜底”的硬性架构方向，现在把调研的结果总结一下：
整体思路
系统将由三层核心能力支撑，向上通过增量规范协议确保投资筛选标准与业务规则的长效同步，中间利用有状态图拓扑引擎编排复杂的矿权多步评审与专家审批流，底层则构建严密的驾驭工程与隔离沙箱环境；核心逻辑在于彻底放弃盲信大模型的非确定性输出，转而利用驾驭工程的测试背压与数据类型校验机制，逼迫智能体在沙箱中对地质储量和财税模型进行不断自我修正，直到 100% 跑通确定性的公式门禁才允许输出，用严谨的软件工程确定性，驯服模型在重特大投资决策中的非确定性。
Agent开发框架
Pydantic AI 类型安全的Agent开发框架（首选备用）
LangChain 流程化的Agent开发框架（行业主流）
OpenAI Agents SDK 等等SDK类的框架
Harness框架
第一版暂时没有使用，也没有找到合适的框架，过程中搜索到了这些相对合适的框架。
Pydantic AI Harness Pydantic自主维护的harness框架
DeepAgents（LangChain 生态）
- Python，基于 LangGraph 封装标准 Harness 层；支持 Agent 循环、上下文自动裁剪、人工介入 HITL、安全校验、多子 Agent 嵌套。
DeerFlow 2.0（字节开源）
- 多 Agent 协同 Harness 框架；任务拆解、状态传递、结果校验，适合自动化研究、数据处理长流程。（项目链接待补充）