模型

Model

参数。无状态——只做下一个 Token 预测，其他什么也不做。Claude Opus 4.x 和 GPT-5.x 是模型。单个模型本身做不了任何 agentic 的事；它必须被 Harness 驱动。

模型不能读文件、运行命令、浏览网页，也记不住昨天发生的事——它只接收输入 Token，然后预测输出 Token，每次模型请求只完成一次。所有那种像 Agent 一样在工作的感觉——选择工具、读取结果、循环直到任务完成——都是 Harness 在一连串预测中进行编排。

模型提供商会按 tier 发布模型：最大的那个最聪明，但慢且贵；小的更快更便宜，但能力较弱。选择 tier 是个真实决策——重的负责规划和艰难调试，轻的负责机械性改动——而且 Harness 允许在同一次 session 中切换。

严格使用这个词也有助于定位问题。“模型不擅长这个”是一个具体论断——同样的模型换到不同 Harness，或给定不同上下文，表现往往完全不同。在责怪模型之前，先看看给了它什么：大多数令人失望的输出，根源都在上下文或 Harness，而不是参数。

用法：

“规划这一步要不要把模型从 Sonnet 换成 Opus？”

“可以试试——但这个任务主要是 Harness 在扛。如果 system Prompt 和 tools 是错的，换模型也没用。”