Code as Agent Harness
代码作为智能体基础设施：可执行、可验证、有状态的智能体系统综述
🧭 代码智能体基础设施与方法论综述 ★ 深度解读
University of Illinois Urbana-Champaign · Meta · Stanford University
将代码重新定位为智能体推理、行动和环境建模的可执行媒介，并提出三层框架统一代码智能体设计
📌 工作参考价值（4 点）
- 用代码作为推荐策略的可执行审计层：将推荐策略、规则或生成式推荐的推理步骤写成可执行代码（如 Python 脚本），通过执行反馈验证策略逻辑，实现可检查、可回滚的推荐决策，尤其适合电商场景需要业务可解释和合规审计的路径。
- 多智能体协作通过共享代码仓库协调：借鉴论文中 Manager/Planner/Coder/Reviewer/Tester 的角色分工，构建电商多智能体系统（如选品、定价、营销自动化的智能体团队），利用 Git 仓库和测试框架管理共享状态，实现冲突检测和集体验证。
- 动态工具生成与技能库复用：参考 Voyager 等系统的 lifelong skill library 思路，让推荐智能体在交互中自动生成并积累可复用的数据查询、特征工程或模型更新脚本，形成平台内的“技能市场”，降低重复开发成本。
- 执行反馈闭环提升可靠性：将推荐模型上线前的仿真评估或 AB 测试反馈接入代码执行循环，让智能体根据测试结果自动修正推荐逻辑或参数，实现自适应优化，减少人工介入。