DeepSeek Harness 把 Agent 运行时看成一棵可以自由组合的插件树。xAgent 从另一个问题出发：一个任务跑了几个小时，调用过工具、等过审批，甚至经历了服务重启，这些状态到底由谁负责？
这就是两套架构真正分开的地方。
它们都在模型 API 之外处理会话、上下文、工具和执行，也都称得上完整的 Agent Harness。只是 DeepSeek 更关心运行时怎样被替换和重组，xAgent 更关心长期任务怎样持续下去。拿功能清单逐项打勾，反而容易错过这个差别。
外层任务控制完成目标与能力准备后，xAgent 才进入通常所说的 Agent Loop。Brain 控制 Session 级调度，SessionEngine 协调会话事实和运行状态，AgentService 执行固定的模型与 Tool 循环，ToolService 负责调用治理。
这条链路让同一任务可以在 Tool 调用后继续、在高风险动作前等待审批、在上下文变长时压缩、在用户中断时退出，并在具备有效持久化事实时从服务重启中恢复。
这条 AI Agent 上下文管理与执行循环已在 0.0.10.beta 继续完善；本文聚焦每轮请求如何装配、等待、压缩和恢复。
很多 Agent 系统把 Harness 描述成一个循环：把用户消息交给模型，执行模型返回的 Tool Call，再把结果送回模型。这个循环很重要，但它还没有回答一个更早的问题：用户继续发来的消息，是在延续当前任务、改变同一会话内的阶段，还是已经超出当前专业会话的职责？
xAgent 在业务 Agent loop 之前处理这个问题。原始输入先成为会话事实；一次受约束的语义调用再输出任务关系，以及 Skill、Tool、Memory 三类召回词；Brain 根据枚举执行确定性状态转换；只有首次建立任务或阶段变化时，Orchestrator 才增量补充能力。
这套任务理解、AI Agent 能力选择与环境准备链路已随 0.0.10.beta 发布；本文继续说明它在 Harness 中的责任边界和执行顺序。
最近聊 AI Agent，Skill、Tool 和 MCP 几乎总会一起出现。问题也出在这里：把三个词并排摆出来，很容易让人以为它们是三种同类能力，选了一个就不需要另外两个。
实际不是这样。Tool 是 Agent 能调用的具体动作；Skill 保存完成一类任务的方法；MCP 负责让外部服务按统一协议把 Tool、Resource 和 Prompt 提供给 Agent 应用。 MCP Server 提供的 Tool，进入 Agent 的运行环境后仍然是 Tool。
我们没有停在概念解释上，而是在 xAgent 里配置了 MCP 官方文档服务器，创建一个独立会话，让它加载研究 Skill、检索官方资料、生成报告，再重新读取报告做验收。下面的结论都能在这次运行记录里找到对应证据。
AI 自动化按照预先定义的触发器和步骤执行；AI Agent 接收目标，读取上下文，自主选择下一步和工具，并根据结果调整执行。 稳定、重复、高频的任务适合自动化；输入和路径经常变化、需要解释与判断的多步骤任务更适合 Agent。生产环境通常不需要二选一：让 Agent 负责理解、规划和异常处理，让确定性流程执行敏感动作，再由人在高风险节点确认。
这不是一句产品定义。我们用 xAgent 跑了一次受控项目周报任务，保留了持久化计划、任务进度、删除审批、生成产物、独立检查和修复计划。实验得到的关键结论是：Agent 能处理传统工作流难以预先穷举的材料冲突，但“任务已完成”仍不等于“结果已经正确”。
