SANTISMM Labs · Harness Engineering(智能体支撑系统工程)

自主智能体分类学

六个正交轴加一个多值动作表面。每个智能体都是一个向量;比较两个智能体就是看哪些坐标存在差异。治理风险是坐标的函数,而非品牌。

数据 · 2026年8月 · v1.1OpenAI · Anthropic · Google · Microsoft · Amazon · SpaceXAI · Nous · 独立开发者

要定位一个自主智能体,你不需要知道它的品牌——你需要的是它的坐标。本分类学沿着六个正交轴以及一个多值动作表面对每个智能体进行编码,因此比较两个系统就简化为找出它们向量的差异,而治理风险也随之成为这些坐标的函数,而非营销宣传。它绘制了来自各大实验室及开源前沿的24个智能体,刻意将harness层分离开来,并解读了市场格局:各实验室占据了哪些单元格、商业产品在何处跨入了持久自主性,以及治理红线划在何处。

按轴筛选

A
T
D
M
L
I
智能体向量风险
OpenClaw
Open source
A4T3D2M3L2I1
关键
Hermes Agent
Nous Research
A4T3D2M3L2I1
关键
Grok Bot
SpaceXAI
A4T3D2M3L1I1
关键
Kiro Crew
Amazon
A4T3D1M2L2I1
关键
Scout
Microsoft
A4T3D2M2L1I2
关键
Gemini Spark
Google
A3T3D2M2L1I1
关键
Daily Brief
Google
A3T3D1M2L1I1
关键
Copilot Studio agents
Microsoft
A3T3D1M2L2I2
高
ChatGPT Workspace Agents
OpenAI
A3T3D1M2L1I2
高
OpenAI Presence agents
OpenAI
A3T3D1M2L1I2
高
Claude Cowork
Anthropic
A2T2D2M2L1I1
中
ChatGPT Work
OpenAI
A3T2D2M2L1I1
高
Copilot Cowork
Microsoft
A3T2D2M2L2I1
高
Manus
Manus AI
A3T2D2M2L2I1
高
Devin
Cognition
A3T2D1M2L1I1
高
Jules
Google
A3T2D1M2L1I1
高
Codex
OpenAI
A3T2D1M2L1I1
高
Claude Code
Anthropic
A3T2D1M2L1I1
高
Grok Build
SpaceXAI
A3T2D1M2L2I1
高
Amazon Q
Amazon
A2T2D1M2L1I1
中
Nova Act
Amazon
A2T2D2M1L1I1
中
Kiro
Amazon
A3T2D1M2L2I1
高
Sierra
Sierra
A3T3D1M2L2I2
高
Lindy
Lindy AI
A3T3D2M2L2I1
关键

Harness层 —— 请勿归类为智能体

Antigravity · GoogleAgent SDK · AnthropicAgents SDK / AgentKit · OpenAIBedrock AgentCore · AmazonAgent 365 + Agent Framework · Microsoft

harness(支撑系统)是围绕模型的脚手架:上下文、工具、记忆、评估。Spark = Gemini 3.5 Flash(模型)+ Antigravity(harness)。A3·M2 与 A4·M3 之间的距离是 harness 距离,而非模型距离。

向量 = A·T·D·M·L·I · 风险 = 区间(max(1, 若为 I2 则 A×T − 2)) · ▣ = 自身身份

Harness Engineering · santismm.com