Agentscope-harness vs solon-ai-harness: интеллектуальное тело Java「马具汽车」的双雄对决 – 带刺的坐椅

В 2026 году в области разработки интеллекта Java AI будет проводиться соревнование на уровне среды выполнения. Платформа Alibaba Java AgentScope и платформа искусственного интеллекта Solon в Ханчжоу, соответственно, предоставили свое собственное понимание «системы AI-агента».

一、Справочная информация: Что такое 「Сбруя」?

AI-агент находится в разработке,Обуздать Это концепция 承上启下. В настоящее время в отрасли существует два определения:

• официальное определение:Agent = Model + Harness。 Модель обеспечивает 推理, 而Жгут обеспечивает объект исполнения.
• Аппаратное обеспечение: Модель — это ЦП (расчет ядра), Контекст — это память (瞬时可址), а Harness — операционная система (настройка ресурсов и разделение среды).

Без Упряжи Агент подобен душе, плавающей в мозгу — он хоть и может думать, но не может стабильно воспринимать физический мир, не может управлять инструментами работы и не может сохранять свое состояние во время сложных долгосрочных задач.

2. Сравнение архитектурного проекта

2.1.

Расположение модуля Harness в AgentScope очень четкое ——Улучшенная функциональность интеллектуального тела при беге。 основной класс HarnessAgent удавшийся Agent 和 StateModule 双电影，в режиме ввода в эксплуатацию упаковки на нижнем слое ReActAgent。

Структура модуля (9 大子电影):

io.agentscope.harness.agent/
├── filesystem/        # 文件系统抽象（本地/远程/沙箱三种模式）
├── hook/              # 生命周期钩子（8+ 内置 Hook）
├── memory/            # 记忆管理（刷盘、压缩、合并）
├── sandbox/           # 沙箱运行环境（Docker 隔离）
├── session/           # 会话持久化
├── store/             # 命名空间存储
├── subagent/          # 子智能体编排
├── tool/              # 内置工具集（文件/Shell/记忆）
└── workspace/         # 工作区管理

философия дизайна: 「大而全，开箱即用». Режим Builder в HarnessAgent предоставляет более 30 элементов конфигурации, от файловой системы до управления интеллектуальными блоками, от сжатия памяти до управления песочницей — и все это. Разработчики могут использовать минимальный код для создания интеллектуального тела промышленного уровня.

HarnessAgent agent = HarnessAgent.builder()
    .name("MyAgent")
    .model("openai:gpt-5.5")          // 字符串模型 ID
    .workspace("/path/to/workspace")  // 工作区路径
    .enablePlan()                     // 启用计划本
    .compaction(CompactionConfig.builder().triggerMessages(20).build())
    .filesystem(SandboxFilesystemSpec.builder()  // 沙箱文件系统
        .client(dockerClient).build())
    .subagent(SubagentSpec.builder()  // 子智能体
        .name("researcher").build())
    .build();

2.2 solon-ai-harness: время работы двигателя

Модуль Solon’s Harness такой же.В комплекте с интеллектуальным механизмом выполнениябазовые классы HarnessEngine Создан в режиме Builder, интегрирован с основным агентом, дочерним агентом, пулом навыков, MCP 网关, REST API, аудитом безопасности HITL и т. д.

Структура модуля и возможности зависимого пакета.

solon-ai-harness 核心模块
│
├── HarnessEngine.java          # 马具引擎核心（Builder 模式，组装主代理/子代理）
├── HarnessProperties.java      # 统一配置属性（models/tools/skillPools/mcpServers...）
├── HarnessExtension.java       # 扩展接口（自由定制代理行为）
├── agent/
│   ├── AgentDefinition.java    # 代理定义（支持 Markdown YAML Frontmatter 解析）
│   ├── AgentFactory.java       # 代理工厂（权限矩阵 + 工具装配）
│   ├── AgentManager.java       # 代理管理器（注册/加载/扫描 agents 目录）
│   ├── TaskSkill.java          # 子代理技能（task/multitask 工具）
│   └── GenerateTool.java       # 动态代理生成工具
├── code/
│   └── CodeSkill.java          # 代码工程规约技能（技术栈识别）
├── hitl/
│   └── HitlStrategy.java       # 人工介入策略（bash 安全审计规则）
└── permission/
    └── ToolPermission.java     # 工具权限枚举（18+ 细粒度权限）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Maven 依赖包及其提供的能力：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

┌─ solon-lib（Solon 基础运行时）
│  └── 依赖注入、配置、AOP 等核心能力
│
├─ solon-ai-agent（传递引入 solon-ai-core）
│  ├── ReActAgent / SimpleAgent / TeamAgent（推理-行动代理体系）
│  ├── ChatModel / ChatConfig（LLM 调用核心接口）
│  ├── @ToolMapping / @Param（工具声明注解）
│  ├── Skill / AbsSkill（技能抽象体系）
│  ├── SummarizationInterceptor（上下文摘要拦截器）
│  └── AgentSession 会话管理
│
├─ solon-ai-skill-cli（终端操作技能包）
│  ├── TerminalSkill：bash, read, write, edit, glob, grep, ls
│  └── ExpertSkill：skill 技能调用、技能发现
│
├─ solon-ai-skill-web（联网技能包）
│  ├── WebsearchTool（联网搜索）
│  ├── WebfetchTool（网页内容抓取）
│  └── CodeSearchTool（代码仓库搜索）
│
├─ solon-ai-skill-lsp（语言服务协议技能包）
│  ├── LspManager（LSP 服务器生命周期管理）
│  └── LspSkill（代码诊断、符号导航等 IDE 级能力）
│
├─ solon-ai-skill-restapi（REST API 技能包）
│  └── RestApiSkill（解析 OpenAPI 文档，动态生成 REST 调用工具）
│
├─ solon-ai-skill-toolgateway（工具网关技能包）
│  └── ToolGatewaySkill（MCP Server 能力桥接为 Agent 工具）
│
└─ solon-serialization-snack4（JSON 序列化）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
可选扩展模块（按需引入，不内嵌于 harness）：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

┌─ solon-ai-skill-memory（长期记忆 + 心智模型）  ← 重点
│  ├── MemSkill（5 大核心操作：提取/搜索/召回/巩固/修剪）
│  ├── RedisClient KV 存储 + Lucene 语义索引
│  ├── 基于重要性的动态 TTL 过期策略
│  └── 心智模型自动注入（作为 Agent "前意识"）
│
├─ solon-ai-skill-diff（文本差异对比）
├─ solon-ai-skill-lucene（Lucene 搜索技能）
├─ solon-ai-skill-mail / pdf / data / file / ...（更多生态技能）
└─ HarnessExtension SPI 插件（~/.soloncode/extensions/ 目录）

философия дизайна: 「克制而有力」不电视的一个大而全的Builder 类堆校 Более 30 элементов конфигурации, но через HarnessProperties единая конфигурация + HarnessEngine 总动编排 + 各专能метод координации модулей, сохраняя ответственность каждой категории единой. Зависимая память 包按能域清能功域 Clear/＆ lpi/＆ lp), разработчики могут быть введены в соответствии с требованиями. В то же время через HarnessExtension Расширять CommandRegistry Таблица регистрации команд обеспечивает чрезвычайно широкие возможности настройки.

// 配置属性
HarnessProperties props = new HarnessProperties(".solon/");
props.addTools(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL);
props.setWorkspace("/path/to/workspace");
props.setSandboxMode(true);
props.setHitlEnabled(true);

// 构建引擎
HarnessEngine engine = HarnessEngine.of(props)
        .sessionProvider(sessionProvider)
        .build();

// 使用主代理
engine.prompt("分析当前项目的技术栈")
        .session(session)
        .options(o -> {
            o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, "/path/to/project");
        })
        .call();

2.3 Сравнительная философская архитектура

三、основная функция глубины сравнения

3.1 工作区管理(Рабочая область)

агентскоп-хам Управление рабочей зоной чрезвычайно богато:

• Автоматическая загрузка AGENTS.md、MEMORY.md、KNOWLEDGE.md 等正视颜视频
• Поддержка настройки дополнительных контекстных документов (如 SOUL.md、PREFERENCE.md）
• WorkspaceManager Все операции чтения и записи единой системы управленческой документации
• Токен контроля бюджета（maxContextTokens，по умолчанию 8000）
• Три вида системы документов: локальная, удаленная, Docker.

Солон-ай-хам 安全区管理有最好安全安全级定:

{harnessHome}/
├── sessions/     # 会话存储（支持 FileAgentSession 持久化）
├── skills/       # 技能定义（Markdown 格式）
├── agents/       # 子代理定义（Markdown + YAML Frontmatter）
├── memory/       # 主代理记忆
├── commands/     # 自定义命令
├── download/     # 下载缓存
└── channels/     # 连接通道

• 安全手机有技术的电影级链:结果文件 → 工作区医生 → 程序安全安全店 → 程庹慍置庹
• 电影电影说说是 AGENTS.md Определение документа, поддержка рабочей области и двухуровневой конфигурации пользовательского каталога.
• Поддержка разговора FileAgentSession прочный, может быть ~/.soloncode/sessions/ 下跨起主业安全

3.2 Механизм безопасности (песочница и HITL)

агентскоп-хам Огромные инвестиции в песочницу:

• Полный ДокерSandboxManager、SandboxLifecycleHook）
• распределенная поддержка （SandboxDistributedOptions), 起分天是是安全时间
• На основе реализации Redis守卫（RedisSandboxExecutionGuard）
• 工作区 快休（SandboxSnapshotSpec), поддержка поиска и восстановления

Солон-ай-хам Он использует двойную стратегию безопасности:

• режим 沙箱（sandboxMode): операция терминала 在受限时间，武书正生时间、удаление системного каталога、изменение конфигурации сети и т.д. опасная операция
• Искусственное вмешательство HITL（HitlStrategy): 对 bash安全最作多定安全安全——
  • команда для включения защиты$(...)、电影重定向）
  • 电影级安全（愉截 sudo/chown/chmod/kill/reboot）
  • 时间设计 ../ 回是和安全设计设计）
  • 包管理方法感截(установить/удалить/зафиксировать)
  • 网站电影手截(curl/wget/ssh)
  • Ограничения безопасности трубопровода
  • 电影手机手截(無归方法 rm -rf和文件电视 mv)
• через HITLInterceptor Реализация блокировки, вы можете настроить правила блокировки при сборке движка.

3.3 Сводка контекста и управление диалогом (контекстная инженерия)

агентскоп-хам Система памяти представляет собой большое количество точек:

• Трехслойная структура памяти: кратковременная память + долговременная память + память рабочей области (MEMORY.md）
• автоматический щеточный диск:MemoryFlushHook До и после использования модели память автоматически сохраняется в рабочей области.
• интеллектуальное сжатие:CompactionHook Автоматически запускать сжатие диалогов при отсутствии контекста
• аварийное восстановление:以上风出时Автоматически уменьшать пороговое значение, принудительно сжимать и изменять размер.
• 工作电视放逐:ToolResultEvictionHook 将超大工作安全支持到设计管理

Солон-ай-хам 的以业利用电影电影电影电影:

• СводкаПерехватчик（Абстрактное сжатие）: автоматически запускать абстрактное сжатие, когда токен достигает верхнего предела.
  • усыновить CompositeSummarizationStrategy комбинированная стратегия:
    • KeyInfoExtractionStrategy:手机手机手机(“去水”)
    • HierarchicalSummarizationStrategy: 分山手机手机абстрактный
  • Настраиваемый summaryWindowSize(по умолчанию 30) summaryWindowToken(по умолчанию 30000)
  • Поддержка независимой абстрактной модели（summaryModel), можно использовать для более удобной модели выполнения сводки задач.
• Агентсессионпровидер: интерфейс сохранения сеанса, поддержка индивидуальной реализации.
  • встроенный InMemoryAgentSession(сеанс воспоминаний)
  • встроенный FileAgentSession（постоянство документа化разговор，поддержка 断点 продолжение передачи）
• сеансвиндовсизе(по умолчанию 8): управление размером окна кратковременной рабочей памяти.
• автопереосмысление（电视反思）: Агент может быть продлен автоматически, когда он достигнет максимального предела.

Кроме того, можно ввести и солон-ай-шлейку. Солон-ай-навык-память 3.8.

3.4 Субагент

агентскоп-хам Интеллектуальная система очень зрелая:

• заявление subagents/*.md (определение документа)
• 叶子电影电影
• фоновое выполнение и продолжительность сеанса
• модель обложки

Солон-ай-хам 的子电影体编排电视安全设计公备:

3.5 Инструменты

агентскоп-хам Встроенные инструменты:

• 文章手机工作（чтение/запись/поиск）
• Инструменты выполнения оболочки
• Инструменты поиска/получения памяти
• Инструменты поиска разговоров

Солон-ай-хам Он имеет чрезвычайно богатую систему инструментов, более 18 детальных настроек разрешений:

Также есть:

• CliSkillProvider: менеджер пула навыков, поддержка многоуровневого пула навыков (@global、@local、@skills、@skillhub）
• CodeSkill: инженерные коды, технологические правила, автоматическая идентификация технологического стека (Maven/Node), создание инструкций по конструированию и тестированию.
• Лспскилл: Интеграция протокола языковой службы LSP, диагностика кода поддержки, тип информации и т. д. Возможности уровня IDE
• ИнструментШлюзSkill（MCP 网关）: Инструмент динамической загрузки сервера MCP
• RestApiSkill: Запросить REST API в качестве инструмента агента.
• Реестр команд: 电影安全在线表

3.6 жизненный цикл

агентскоп-хам Встроенные 8+ крючков:

欢迎電子都 можно пройти disable*() самостоятельный метод запрещен.

Солон-ай-хам Принять «встроенный перехватчик + свободное расширение» двухуровневой архитектуры:

• СводкаПерехватчик: 电影abstract感截器, основанный на сочетании стратегии автоматического сжатия.
• ХИТЛПерехватчик: Перехватчик искусственного вмешательства, 对高危工作设计安全安全官方
• 手截器手机手机制造设计实施实施体设计实施电视剧
• Удлинитель ремня безопасности: через addExtension() 自由手机手机电视(达见第3.9节)

3.7 соглашение о поддержке

3.8 Долговременная память 与心智модель:memory-skill-ai-solon

Как упоминалось выше, Agentscope-Harness имеет впечатляющую трехслойную структуру памяти. Солон-ай-жгут не имеет встроенного модуля памяти, но его можно установить опционально. Солон-ай-навык-память（org.noear:solon-ai-skill-memory，v3.9.5+), обеспечивает другой вид памяти范式——心智电视(Ментальная модель)。

основная концепция дизайна:Это не простое «извлечение из памяти», но оно имитирует когнитивный процесс человека. Пусть у агента будет полный когнитивный цикл.

五大技术数字 (через @ToolMapping, представленный как инструмент агента):

На основе важной динамической стратегии сверхурочной работы TTL:

Двухуровневая структура хранения:

Автоматический впрыск: Это самый изысканный дизайн.MemSkill 覿写了 AbsSkill.getInstruction(Prompt) метод, методПеред началом каждого разговораАвтоматическое введение ценной «горячей памяти» в качестве «предуведомления» агента — агенту не нужно активно вызывать инструмент поиска, модель уже находится в «предварительном состоянии».

// 集成示例（solon-ai-skill-memory 为可选依赖）
MemSearchProvider memSearch = new MemSearchProviderLuceneImpl();
MemSkill memSkill = new MemSkill(redisClient, memSearch);

// 通过 HarnessExtension 注入到引擎
props.addExtension((agentName, builder) -> {
    builder.defaultSkillAdd(memSkill);
});

Сравните систему памяти Agentscope-Harness:

3.9 Бесплатное расширение: механизм addExtension

Если режим расширения Agentscope-Harness «предустановлен в Builder, все параметры», то solon-ai-harness addExtension 则 предоставленоВозможно программируемое неограниченное расширение。

Определение интерфейса HarnessExtension（v3.10.4+，@Preview):

@Preview("3.10")
public interface HarnessExtension {
    /**
     * 配置代理
     * @param agentName 当前代理名称（主代理为 "__main__"）
     * @param agentBuilder ReActAgent.Builder 实例，可自由定制
     */
    void configure(String agentName, ReActAgent.Builder agentBuilder);
}

Этот интерфейс чрезвычайно прост — существует только один метод. Но именно такой простой интерфейс дает ему бесконечное множество бесконечных множеств.

три способа регистрации:

// 方式一：编程式注册（最直接）
HarnessProperties props = new HarnessProperties(".solon/");
props.addExtension((agentName, builder) -> {
    // 添加自定义工具
    builder.defaultToolAdd(myCustomTool);
    // 添加自定义技能
    builder.defaultSkillAdd(mySkill);
    // 添加生命周期拦截器
    builder.defaultInterceptorAdd(new ReActInterceptor() {
        @Override
        public void onAgentStart(ReActTrace trace) {
            System.out.println("任务要开始了...");
        }
        @Override
        public void onReason(ReActTrace trace, AssistantMessage message) {
            System.out.println("又思考了...");
        }
        @Override
        public ChatResponse interceptCall(ChatRequest req, CallChain chain) throws IOException {
            System.out.println("要调用工具了...");
            return chain.doIntercept(req);
        }
    });
});

// 方式二：YAML 配置声明
// config.yml:
// soloncode:
//   extensions:
//     - "com.example.MyExtension"

// 方式三：Solon SPI 自动装配（推荐，即插即用）
// 1. 实现 HarnessExtension 接口
// 2. 创建 Plugin 类注册到 Solon 容器
// 3. 在 META-INF/solon/ 下声明 SPI
// 4. JAR 包放入 ~/.soloncode/extensions/ 目录

С помощью расширения Agent Builder能力:

ключевые детали дизайна:可以主代剧情时(公司主主代和公可子代代), все зарегистрированные расширения будут добавлены к расширению. Это означает, что вы можете:

• Для всех пользователей вход в систему перехватчик журнала/аудита
• Для конкретных агентов вводите специальные инструменты
• Динамическая настройка параметров поведения разных агентов

Сравните с агентской обвязкой:

«Управление моделями», «Поддержка моделей».

агентскоп-хам:

• Через идентификатор модели указанной модели (如 "openai:gpt-5.5"）
• 子电视体может быть независимо указанной моделью

Солон-ай-хам Более гибкая модель управления:

• HarnessProperties Поддержка нескольких конфигураций ChatConfig（List models）
• Поддержка основной модели динамического переключения при запуске:engine.switchMainModel("gpt-5.5")
• через getModelOrMain(name) Метод: Получить модель
• Поддержка независимой абстрактной модели（summaryModel), доступна более удобная сводная задача выполнения модели
• модель поддерживает тяжелую тестовую конфигурацию (modelRetries), API 重语（apiRetries), MCP 重试（mcpRetries）
• поддерживать UserAgent унифицированная конфигурация

五、 Сравнение опыта разработчиков

5.1 上手难度

агентскоп-хам:

• Преимущество: One Builder позволяет выполнить всю настройку и полную документацию.
• Задача: более 30 сложных вариантов конфигурации, более сложные концепции (IsolationScope, NamespaceFactory и т. д.).
• Пригодность: Требуется быстрая и сложная команда агентов, экологически чистые пользователи.

Солон-ай-хам:

• Преимущество: конфигурация привода (HarnessProperties),API 直觉化（engine.prompt("...").call()）
• Задача: 圀电影 Концепция фундамента платформы Solon
• Пригодность: Необходимо настроить команду агента, сценарий развития на уровне предприятия.

5.2 Развертывание и совместимость

5.3 Проверка

агентскоп-хам安安安全安全安全打磨, с помощью программы AgentScope ecology.

Солон-ай-хам: уже на месте Солонкод CLI Проект прошел три месяца углубленной разработки. solon-ai-harness Сборка, лучшее доказательство возможностей платформы — поддержка взаимодействия через интерфейс командной строки, веб-интерфейс, протокол ACP, три вида 桐运衏姍运运

六、Сравнение стилей кода: одна и та же сцена с разными 写法

Сценарий: Создание 带工作区、主要和безопасного интеллектуального тела.

写法:

HarnessAgent agent = HarnessAgent.builder()
    .name("CodeReviewer")
    .model("openai:gpt-5.5")
    .sysPrompt("你是一个代码审查专家。")
    .workspace("/project/code-review")
    .compaction(CompactionConfig.builder()
        .triggerMessages(20).build())
    .longTermMemory(redisLongTermMemory)
    .longTermMemoryMode(LongTermMemoryMode.BOTH)
    .enablePlan()
    .build();

Msg response = agent.call(
    Msg.userMsg("请审查这个 PR"),
    RuntimeContext.builder()
        .sessionId("review-001")
        .userId("user-123")
        .build()
).block();

solon-ai-harness 写法:

// 1. 配置属性
HarnessProperties props = new HarnessProperties(".solon/");
props.addTools(ToolPermission.TOOL_READ, ToolPermission.TOOL_GREP, 
               ToolPermission.TOOL_BASH);
props.setWorkspace("/project/code-review");
props.setSystemPrompt("你是一个代码审查专家。");
props.setSessionWindowSize(8);
props.setSummaryWindowSize(30);
props.setSandboxMode(true);
props.setHitlEnabled(true);
props.addModel(ChatConfig.of("openai:gpt-5.5").build());

// 2. 会话提供者
AgentSessionProvider sessionProvider = 
    sessionId -> new FileAgentSession(sessionId, "/project/.solon/sessions/" + sessionId);

// 3. 构建引擎
HarnessEngine engine = HarnessEngine.of(props)
        .sessionProvider(sessionProvider)
        .build();

// 4. 执行任务
AgentSession session = engine.getSession("review-001");
engine.getMainAgent().prompt("请审查这个 PR")
        .session(session)
        .call();

Сценарий: динамическое создание проверки кода.

写法:

// 通过配置在 subagents/ 目录下定义，或通过 Builder 添加
HarnessAgent agent = HarnessAgent.builder()
    .subagent(SubagentSpec.builder()
        .name("code_reviewer")
        .model("openai:gpt-4o-mini")
        .build())
    .build();

solon-ai-harness 写法:

// 方式一：代码动态创建
AgentDefinition definition = new AgentDefinition();
definition.setSystemPrompt("你是一个代码审查专家。");
definition.getMetadata().addTools(ToolPermission.TOOL_READ, ToolPermission.TOOL_GREP);
definition.getMetadata().setMaxSteps(10);

ReActAgent subagent = engine.createSubagent(definition).build();
subagent.prompt("审查 src/main/java 目录下的代码")
        .session(session)
        .call();

// 方式二：通过 Markdown 文件定义（agents/code_reviewer.md）
// 方式三：通过 GenerateTool 让 AI 动态创建

七

Сценарий Agentscope-Harness:

1. 重度 Требование изоляции Docker: Нужен полноценный контейнер для распределенного управления беседами.
2. 阿里云 экологические пользователи：DashScope、百火火服务公司电影视频
3. Трехслойная структура памяти: Требуется трехуровневое управление памятью краткосрочного / долгосрочного / семинарского района и языковой поиск.
4. быстрый 原型电影: 一个Builder搞定公司，подходит для быстрой проверки идей

选 solon-ai-harness的内容:

1. 信创国际化проект: Требуется отечественная платформа, совместимая с системой JDK 8.
2. Есть проект Солон: 零 стоимость перевода, бесшовная сборка
3. стремление к высокой производительности: 对电视车和时间有电影最好（微服务、Нет сервера）
4. Требуется интеграция REST API/LSP/ACP.: Фреймворк имеет встроенные возможности, нет необходимости в дополнительной разработке.
5. Многомодельное динамическое переключение: Гибкое переключение между различными моделями во время работы.
6. детальный контроль инструмента:18+ 电影题，可以电影 Агент 能力在线
7. Настройка через CLI/Интернет/интерфейс управления: В качестве образца у меня есть интерфейс командной строки SolonCode.

共官 сцена:

Для крупных предприятий эти два понятия не противоречат друг другу:

• Доступен агент (JDK 17+, 阿里云设计, Docker 电影最作强)
• 老最题支机（JDK 8，信创新视，轻量级方法） доступен solon-ai-harness
• С помощью протокола ACP/A2A две структуры агента могут быть взаимно обнаружены и вызваны.

八, заключение

Краткое содержание, одним словом:

Agentscope-Harness — это полностью оборудованная военная крепость——Docker沙箱、трехуровневая память、распределенный сеанс，重型了一庵俱全。 solon-ai-harness — это единый усовершенствованный сеанс，重型了俱全。 инструменты solon-ai-harness полномочия, интеграция с 4 протоколами MCP/ACP/REST/LSP, динамическое переключение нескольких моделей, возможность загрузки модели, бесконечное расширение, гибкость и мощность.

Оба они представляют две философии интеллектуальной системы Java AI:защитные глубины против 广度英能。 Выбор зависит от вашего сценария — — требуется область действия агента выбора изоляции классов Docker, требуется соглашение 广 广 和团和广和和和和和其景具和冶景solon。 Но несмотря ни на что, у разработчиков Java в эпоху AI Agent наконец появился по-настоящему мощный выбор.

Этот текст основан на основной ветке Agentscope-Java и Solon AI v3.10.5 от 13 мая 2026 г.